Учёные из Сибирского федерального университета и их коллег из Греции, Китая, Сербии и Великобритании доработали механизм нейросети LVI-PDNN с помощью оптимизации математических моделей. Теперь искусственный интеллект способен отслеживать динамику на финансовом рынке и выступать «ассистентом инвестора». Инструмент, созданный на основе линейного программирования, описан в журнале Applied Mathematics and Computation.
«Мы предложили улучшенную версию известного нейросетевого метода LVI-PDNN, специально впервые в мире предусмотрев её применение для решения динамических финансовых проблем — с помощью нашей разработки инвесторы смогут принимать более аккуратные решения. Начали мы с задачи страхования инвестиционного портфеля с минимальными затратами», — рассказал РИА Новости главный научный сотрудник СФУ Предраг Станимирович.
Математикам удалось внедрить в структуру LVI-PDNN контроллер нечёткой логики, оперирующий степенями истинности вместо классической дилеммы «истина/ложь», что позволяет системе быстрее адаптироваться к решению динамических задач.
«Чтобы нейросеть могла распознавать объекты или ситуации реального мира, её нужно обучить, в том числе с помощью различных алгоритмов оптимизации. Мы же развиваем новый класс обнуляющих нейронных сетей, которые сами по себе способны решать задачи оптимизации. Такие нейросетевые оптимизаторы могут быть реализованы аппаратно, то есть в виде микросхем, что в перспективе сделает их чрезвычайно быстрыми», — цитирует агентство заведующую кафедрой «Цифровые технологии управления» Алёну Ступину.
