Специалисты Центра управления инжиниринговыми проектами Государственного университета управления (ГУУ) разработали инновационную систему поддержки решений в логистике, объединив машинное обучение (ML) и большие языковые модели (LLM). Проект представили аспиранты Никита Акиньшин и Владимир Кутков на VII Всероссийской конференции по цифровой трансформации управления.
«Эта идея возникла после обсуждения с нашим научным руководителем, Алексеем Вячеславовичем Терентьевым, и коллегами из института, в частности заведующим кафедрой Информационных систем Дмитрием Владимировичем Стефановским», — рассказал корреспонденту «Научной России» аспирант ГУУ Владимир Дмитриевич Кутков.
Логистические процессы связаны с обработкой огромных массивов данных, колебаниями спроса и необходимостью синхронизировать действия множества участников. Традиционные методы анализа, основанные на статичных моделях, сегодня уже не справляются с динамикой отрасли, в связи с чем в дело вступают нейросети: языковые модели и системы машинного обучения. Поодиночке они не способны справиться с логистическими задачами, однако разработка ГУУ объединяет их в единую программу.
«Суть разработки — создание гибридной системы поддержки принятия решений. Она включает три каскада: логистический, эксплуатационный и экономический. Архитектура, в которой LLM одна из компонент, обсуждается, поэтому мы планируем развернуть собственную модель с возможностью дообучения под наши задачи. Использование стандартных запросов к существующим моделям — лишь начальный этап; в дальнейшем система будет адаптирована для выдачи конкретных рекомендаций лицам, принимающим решения», — дополнил аспирант ГУУ Никита Сергеевич Акиньшин.
Гибридная система состоит из трех уровней. На первом каскад ML-моделей обрабатывает операционные, экономические и логистические данные — от прогнозирования спроса до оптимизации маршрутов. Затем «аналитический центр» выявляет в полученных данных взаимосвязи, узкие места и риски. И, наконец, большая языковая модель, получая «умный» запрос, создает понятный аналитический отчет с графиками и рекомендациями, который уже может читать конечный пользователь. Система позволяет сотрудникам быстро оценивать ситуацию, не углубляясь в технические детали алгоритмов. Например, механики получают данные о состоянии транспорта, менеджеры — оптимальные маршруты, а руководство — прогнозы выручки.
«К примеру, при закрытии логистического коридора (из-за ЧП или стихийного бедствия) система анализирует ситуацию и предлагает решения: переход на воздушные перевозки, использование беспилотников или альтернативных маршрутов. Рекомендации оформляются в виде отчетов, графиков или интерактивных карт — в удобном для восприятия формате», — объяснил В.Д. Кутков.
Разработка сотрудников инжинирингового центра ГУУ может применяться не только в логистике, но и адаптироваться для других отраслей экономики.
Новость подготовлена при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ
Источник фото: ru.123rf.com
