ТОП 10
В Новосибирском государственном университете создали математическую модель, которая позволяет прогнозировать контрольные цифры приема абитуриентов в вуз.
Проект разработки математической модели ученые НГУ завершили для Минпромторга России. Разработка позволяет не только прогнозировать контрольные цифры приема на ближайшие два года, но и определять направления изменений в перспективе до 20 лет. Для прогнозных социально-экономических моделей подобного масштаба в НГУ впервые использовали современные подходы машинного обучения. В настоящее время с помощью модели можно спрогнозировать контрольные цифры приема высшего образования и СПО. Позднее опыт планируется распространить в бизнес-сферу, чтобы прогнозировать развитие конкретных предприятий.
Над созданием математической модели в 2021 году начала работать команда из 5 ученых. Это сотрудники Математического центра в Академгородке и студенты Механико-математического факультета в НГУ. С потребностью в таком проекте к ученым обратились разработчики сервисов для Минпромторга России, в частности, для Государственной информационной системы промышленности. Тогда в ведомстве действовала система прогнозирования числа выпускников в разных регионах по разным специальностям. Однако ей была нужна модернизация, поскольку ряд параметров считали вручную, сценарное моделирование было ограниченным, не учитывались программы государственной поддержки.
Ученые НГУ решили сочетать математические методы динамического моделирования и методы машинного обучения, позволяющие принять во внимание множество параметров и сохранить точность при расчете каждого из них. Как при машинном обучении, весь объем исторических данных был разделен на независимые тестовую и обучающую части, после чего модель была обучена, затем результаты работы проверены на второй части. Во всех тестах от Минпромторга модель показала необходимую точность. При этом с каждым годом точность прогноза снижается, но при условиях равномерного развития экономики вполне возможно определить важные тренды. Об этом рассказал Сергей Оспичев, руководитель проекта, кандидат физико-математических наук, замдиректора Математического центра в Академгородке, доцент Механико-математического факультета НГУ.
По его словам, методы машинного обучения ранее для подобных глобальных прогнозных социально-экономических моделей в России не использовали из-за консервативности такого направления исследований. В своей работе ученые НГУ используют модель «Случайный лес», с помощью которой можно разобрать каждое решение детально и объяснить все полученные результаты. Модель позволяет определять основные направления развития, которые нельзя описать традиционной формулой. Для расчета прогнозов учитывают миграционную ситуацию в регионе, экономические и демографические показатели, валовый продукт, инвестпроекты и другие факторы. С их учетом модель прогнозирует количество вакантных рабочих мест на предприятиях по разным специальностям.
Она также позволяет понять, какое количество выпускников и по каким специальностям выходят на рынок труда, сколько из них переедут в другой регион или будут работать не по специальности. Как сообщает сайт вуза, на первом этапе внедрения модели ученые прогнозировали контрольные цифры приема для высшего образования — бакалавриата и магистратуры. В текущем году начался второй этап, добавили СПО, поскольку растет спрос на высококвалифицированные рабочие кадры. Модель планируется использовать при построении прогнозов развития для конкретных предприятий, чтобы собственники и акционеры могли оценивать риски и принимать взвешенные решения.