Разработка новых моделей и алгоритмов интеллектуального анализа данных и оптимального управления динамическими процессами

• разработка новых алгоритмов анализа больших данных, в частности алгоритмов быстрого поиска паттернов в масштабных временных рядах и изображениях, прогнозирования временных рядов на основе методов глубокого обучения и байесовских алгоритмов;
• разработка новых математических моделей для описания и управления взаимосвязанными эпидемиологическими, биохимическими и социально-экономическими процессами, имеющие разные временные масштабы с использованием методов глубокого обучения;
• создание новых обоснованных математических моделей глубокого обучения для описания прогнозирования и управления динамическими процессами (в эпидемиологии, экономике, экологии, медицине, социуме, гидрологии) на основе комбинации классических моделей и алгоритмов искусственного интеллекта;
• разработка новых эффективных численных алгоритмов решения возникающих прямых и обратных задач для комбинированных непрерывных (на основе дифференциальных уравнений) и дискретных (на основе моделей глубокого обучения) математических моделей динамических процессов.

Проект направлен на разработку новых обоснованных комбинированных моделей с использованием подходов глубокого обучения, устойчивых к погрешностям в данных и алгоритмов оптимального управления большими данными, которые характеризуют процессы в природе, человеке, социальной сфере с целью выявления новых свойств и закономерностей взаимодействия этих процессов на реальных данных федеральной территории «Сириус», района Большого Сочи, Краснодарского края и Российской Федерации.