Ученые Тульского государственного университета разрабатывают алгоритм машинного обучения, который сможет быстро обрабатывать большие массивы данных и объяснять причины принятых решений.
В 2026 году проект доцента ТулГУ Валентины Сулимовой получил поддержку Российского научного фонда. В основе разработки лежит метод опорных векторов (SVM). В отличие от многих нейросетевых моделей, которые работают по принципу «черного ящика», SVM позволяет определить, какие признаки повлияли на итоговый результат. Однако при обработке больших объемов информации такие алгоритмы могут работать медленно.
Ученые тульского университета предлагают разделять масштабную задачу на множество небольших и выполнять их параллельно. Это позволит обрабатывать данные даже на обычном компьютере в тех случаях, когда весь массив не помещается в оперативную память. Кроме того, алгоритм будет автоматически выявлять и исключать незначимые признаки, оставляя только те, которые действительно влияют на результат.
Разработку планируют использовать в медицине и химической промышленности. Например, в медицине система сможет не только определить вероятность заболевания, но и показать, какие показатели пациента повлияли на вывод.
В химической промышленности технология может использоваться для прогнозирования свойств новых материалов. Это позволит еще на этапе расчетов выявлять перспективные варианты и отбраковывать решения, которые с высокой вероятностью окажутся неэффективными.
В Тульской области изменился порядок получения статуса нуждающегося в соцобслуживании.
В Тульской области расширят возможности для родственников, ухаживающих за пациентами в больницах.