Международная научная команда, в состав которой вошли специалисты из Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова и Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта, реализовала совершенно инновационный подход к машинному обучению. Их новая разработка позволяет радикально улучшить процессы классификации графов — сложных математических структур, которые описывают не только социальные контакты, но и взаимосвязи между клетками мозга или молекулярными структурами.
Преодоление ограничений классических методов анализа сетей
Графовые структуры — неотъемлемая часть исследования современных многоуровневых систем. Прежде стандартные алгоритмы могли выявлять лишь парные связи между элементами, что сужало возможности анализа: такие подходы не отражали высокой сложности организации связей в биологических сетях или обществе. С развитием технологий и неклассических методов появляется возможность перехода к новой ступени понимания — учёту сложных, многозвенных взаимодействий в графах.
В традиционной аналитике сложно проследить и классифицировать, как именно группы элементов с разными функциями работают сообща внутри масштабных систем: к примеру, какие группы нейронов создают устойчивые функциональные модули в мозге, или каким образом сообщества людей взаимно влияют друг на друга в социальных сетях.
Исследовательская команда под руководством доктора физико-математических наук Александра Храмова создала метод машинного обучения, который не просто анализирует независимые пары, а распознаёт сложные паттерны между группами элементов на различных иерархических уровнях сети. Это позволяет выделять в каждом графе уникальные наборы признаков, формирующие “отпечаток” структуры — независимо от того, исследуется ли биологическая сеть, сообщество пользователей или промышленная логистика.
За счет внедрения этой технологии появляется возможность получать более живую картину того, как организованы и функционируют сложные системы. Такой шаг — серьёзный скачок для прикладной науки: от биоинформатики к экономике, от нейронаук к анализу больших данных.
Возможности для нейронаук и социальных исследований
Одним из наиболее ярких направлений применения нового метода стала нейронаука — дисциплина, изучающая мозговые процессы через моделирование и анализ функциональных сетей нейронов. Благодаря алгоритму легче сегментировать мозг на подсистемы и выявлять связи между ними, что особенно важно, например, при анализе причин психических расстройств или определении областей мозга, отвечающих за конкретные когнитивные функции.
В социологии новшество открывает перспективы для изучения структуры и динамики больших онлайн-сообществ, систем распространения информации, формирования общественного мнения и предсказания трендов в социальных сетях. Высокий потенциал отмечен и для классификации молекул в биоинформатике: благодаря учету сложных взаимосвязей открываются новые горизонты в разработке лекарственных веществ и изучении биологических процессоров.
Преимущества новой методики и интерпретируемость данных
Одним из ключевых достоинств алгоритма стал аспект интерпретируемости. Если ранее специалисты были вынуждены полагаться лишь на «чёрный ящик» искусственного интеллекта, то теперь они получают чёткие, обоснованные критерии различения объектов или сетей по уникальным признакам формальных структур.
Статистические испытания на разнообразных наборах тестовых данных — как моделях социальных структур, так и биоинформационных образцах — подтвердили конкурентоспособность нового решения: точность классификации сети достигает 75%. Это достойный результат на фоне даже самых продвинутых графовых нейронных сетей, используемых на сегодняшний день.
Благодаря этим характеристикам специалисты могут не только достигать высокой точности, но и получать доступ к объяснениям: какие именно элементы и группы связей определили итоговую категорию. Особенно такое преимущество ценно при исследовании нового класса веществ или выявлении социальных явлений — там, где ошибочное объяснение может повлечь серьёзные последствия и затраты.
Вклад в прикладные науки и будущие планы исследований
Возникают принципиально новые возможности в поиске слабых мест в логистических и торговых моделях, анализе макроэкономических и финансовых сетей, а также в предсказании нестабильных, кризисных состояний на рынках. Российский научный фонд (РНФ) поддержал исследование, вкладываясь в перспективные прорывные технологии искусственного интеллекта.
Команда Александра Храмова уже намеревается реализовать дальнейшее развитие и совершенствование своей модели. Цель — расширение способностей аналитических алгоритмов до анализа динамических, постоянно изменяющихся сетей с учетом сложных, высокоуровневых взаимодействий. Так раскрывается явная перспектива для глубокого изучения коллективного поведения, самоорганизации и устойчивости в широчайшем спектре сложных мультиагентных систем.
«Обеспечение высокого качества анализа и предсказательной силы алгоритмов становится реальным, а главное — инструменты, созданные в лаборатории, легко могут быть адаптированы для актуальных задач мирного и экономического развития», — отмечает Александр Храмов.
Широкие горизонты применения: от науки до экономики
Открытие, совершенное силами российских вузов при поддержке РНФ, не просто расширяет пределы возможностей современных графовых нейронных сетей, но и открывает дорогу к качественному и быстрому анализу больших сложных сетей. От медицины и фармакологии — до социальных платформ и глобальных производственных цепочек крупнейших корпораций — внедрение новых методов позволит решать задачи намного эффективнее, чем это возможно сегодня. Передовые алгоритмы становятся ключевыми инструментами в формировании цифрового будущего страны, развития коммуникаций, экономики и науки, а также повышения качества жизни и безопасности общества.
