Статьи

Применение методов искусственного интеллекта и методов машинного обучения для построения инвестиционных маршрутов, направленных на поиск балансовых моделей между частными и государственными источниками финансирования, имеют высокую актуальность в связи с текущими задачами импортозамещения и обеспечения технологического суверенитета в Российской Федерации. Системы поддержки принятия решений, моделирующие сценарии развития бизнеса на основе размеченных данных, могут выступать инструментом снижения рисков проектов импортозамещения и проектов обеспечения технологического суверенитета, а также венчурных и иных высокотехнологичных проектов за счет раннего интегрированного планирования на ранней стадии развития проекта и ранней балансировки возможностей разработчика и инвестора для балансирования различных источников финансирования как частных, так и мер государственной поддержки, на разных стадиях развития проекта. Одним из направлений данного исследования является разработка (способа) машинного обучения и искусственного интеллекта на основе сверхточной нейросети, позволяющей автоматизировать задачу навигации технологических проектов по инструментам инвестиционного финансирования, и построения непрерывного мультиагентного инвестиционного маршрута, что позволит снизить риски технологических проектов в части своевременного получения инвестиций как частных, так и мер государственной поддержки, за счет применения алгоритма как помощника соединения стадии развития проекта, типа проекта, с типом источника финансирования. Целью данного исследования являлись стратегирование разработки, внедрения и масштабирования применения методов искусственного интеллекта и сценарного мультиагентного моделирования для решения экономических координационных задач привлечения частно-государственного финансирования через инструмент персональных инвестиционных маршрутов и интегрированных инвестиционных маршрутов. В ходе исследования обоснована актуальность стратегирования разработки, внедрения и масштабирования интегрированных инвестиционных маршрутов, определены принципы построения персональных и интегрированных инвестиционных маршрутов, разработан чек-лист проверки персонального и интегрированного инвестиционного маршрута, разработана методика построения персонального и интегрированного инвестиционного маршрута с применением алгоритмов искусственного интеллекта. На основе персональных и интегрированных инвестиционных маршрутов привлечения финансирования с применением алгоритмов искусственного интеллекта обоснована возможность стратегирования экономических потенциалов развития территории, в части привлечения дополнительных источников финансирования через мультиагентное моделирование финансово-хозяйственного взаимодействия отдельных инвестпроектов и интегрированных инвестпроектов, а также оценка влияния реализации инвестиционного проекта или проектов на длинные мультипликативные экономические эффекты и усиление отраслевой и межотраслевой кооперации, что, в свою очередь, содействует инвестиционной привлекательности территории. В исследовании использовали теорию стратегии и методологии стратегирования академика В. Л. Квинта.

В статье дается краткий обзор исследований Аскизской археологической экспедиции ИАЭТ СО РАН в 2023 г. в зоне строительства второго пути железной дороги Междуреченск - Тайшет. Спасательные полевые работы проведены на площади погребальных и стояночных комплексов Южно-Минусинской котловины в левобережной долине Абакана от разъезда Чартыковский до станции Камышта. В 2023 г. изучен курган тагарской и тесинской культур Чартыковский-2, часть крупного могильника периода поздней бронзы Станция Камышта-7 и нарушенная часть небольшой стоянки периода поздней бронзы - этнографической современности Станция Камышта-6.