Публикации автора

В статье рассмотрена концепция Майнинга 6.0 как будущей технологической платформы развития отраслей горнодобывающего комплекса в условиях усиления призывов и действий разных стран - производителей и потребителей угля - к сокращению до нулевого уровня выбросов парниковых газов и борьбе с изменением климата, наряду с усилиями по обеспечению доступа развивающихся стран к дешевой энергии (цели устойчивого развития ООН). Выделены технологические отличия Майнинга 6.0 от платформ Майнинг 5.0 (с характерной человекоцентричностью развития) и Майнинг 4.0 (ориентированного на максимальный рост производительности), связанные с природоцентричным вектором цифровой трансформации. Соединение цифровых технологий Майнинга 6.0 с традиционной геотехнологией (открытой, подземной) рассматривается в статье как возможность достижения во многом взаимоисключаемых целей устойчивого развития ООН - борьбы с изменением климата и справедливым обеспечением доступной энергией развитых и развивающихся стран. Авторы обосновывают неизбежность перехода к человекоцентричному, а затем и к природоцентричному технологическому развитию добычи угля в будущем результатами анализа динамики добычи угля в России и в мире, а также производительности труда и воздействия на окружающую среду. Авторы связывают перспективы сохранения роли угля как доступного энергоносителя в будущем с ростом производительности добывающих предприятий и экологическим вектором развития технологий его добычи на новой цифровой основе.

Предметом данного исследования является модель системы оптимального распределения инвестиций в экономике, испытывающей потребность в импортозамещении в условиях внешних шоков и санкций. Необходимо построить математическую модель, связывающую отраслевую структуру инвестиций и выпуска, с учетом технологических ограничений. В настоящей статье исследуются возможности применения моделей структуры и динамики экономики для целей импортозамещения, использования в этих целях производственной функции, динамических стохастических моделей общего равновесия и байесовских векторных авторегрессий. Авторский метод, представленный в статье, основан на построении дерева решений для перебора циклов обхода - вариантов маршрута с отсечением. Метод может быть модифицирован для сокращения времени его работы. Рекомендуемая технология построения модели структуры импортозамещения сводится первоначально к построению ее целевой функции и представлению в виде графа. Впоследствии на основе структуры данных, позволяющих строить маршруты, авторами был представлен алгоритм, который является основой для реализации оптимального распределения инвестиций в отраслевой структуре и контроля их соответствия обозначенным требованиям импортозамещения. На базе данного алгоритма разработаны архитектура и структура программного средства с соответствующими классами, которое обеспечивает выходные данные в виде соответствия «инвестиции-отрасль». Полученные результаты необходимы для разработки программного средства, позволяющего решить важную отраслевую задачу моделирования структуры импортозамещения на основе распределения инвестиций по отраслям и продуктам, а также прогнозировать воздействие на этот процесс новых внешних шоков и технологических ограничений, изменения производительности труда и уровня загрузки производственных мощностей.