Том 27, № 2 (2025)

В статье представлена разработка модели машинного обучения для прогнозирования мошеннических транзакций на примере транзакционных данных банка. Рассмотрены особенности кодирования категориальных переменных, связанные с наличием времени в транзакционных данных, чтобы избежать утечек информации. Проведены эксперименты по применению баггинга (bootstrap aggregating) и созданию дополнительных переменных на основе их вклада в итоговый прогноз с применением Shapley values. Рассмотрены показатели качества модели машинного обучения и проведен их анализ.

Цифровая трансформация бизнеса означает перевод многих процессов на предприятии в цифровой вид, т.е. предполагается выполнение процессов с использованием компьютерной техники и ИТ-технологий. При этом важно организовать эффективную интеграцию уже имеющихся на предприятии процессов с современными ИТ-технологиями. Такая интеграция может касаться не только производства, но и других областей человеческой деятельности. Конечно, и раньше многие отрасли в разной мере подвергались автоматизации, но появление искусственного интеллекта (ИИ) может сгладить разницу между отраслями с автоматизацией разной степени и позволит оптимизировать процессы, даже если какие-то из сфер деятельности не предполагают использование ИИ. Тем не менее процесс цифровизации в подавляющем большинстве случаев даст ускорение принятию решений, если использовать системы ИИ, в частности цифрового двойника. Это оптимизирует сбор данных, что позволит использовать их для создания моделей объектов или систем. Модель в дальнейшем будет применяться для анализа и оптимизации работы без физического присутствия объекта. Все вышеизложенное и определяет актуальность темы идентификации места и роли искусственного интеллекта в цифровой трансформации российского бизнеса. В данной статье авторы размышляют над проблемой «Какие шаги необходимо предпринять для развития новых технологий анализа данных в производстве? И как усовершенствовать среду работы с данными?». В статье дается обзор истории использования искусственного интеллекта в бизнесе. Обсуждаются слабые стороны применения технологий искусственного интеллекта. Предпринимается попытка дать ответ на вопрос: что нужно сделать уже сегодня, чтобы предприятие или организация могли занять лидирующие позиции завтра.

В статье проводится компьютерное моделирование погодных условий на основе данных атмосферного давления с привлечением теории нечетких множеств. В среде компьютерной математики Maple2021 с привлечением библиотеки линейной алгебры LinearAlgebra был реализован алгоритм расчета детерминированных и интегральных индексов ранжирования для нечетких множеств, которые характеризуют погодные условия. Исследования показали, что при умеренном атмосферном давлении на следующий день наблюдается более солнечная погода по сравнению с ситуацией, когда давление крайне низкое. На конкретных примерах было показано, что интегральные индексы ранжирования обеспечивают более точные результаты, чем детерминированные индексы ранжирования.

В данной статье рассматриваются современные методы обучения с подкреплением, с акцентом на их применение в динамичных и сложных средах. Исследование начинается с анализа основных подходов к обучению с подкреплением, таких как динамическое программирование, методы Монте-Карло, методы временной разницы и градиенты политики. Особое внимание уделяется методологии Generalized Adversarial Imitation Learning (GAIL) и ее влиянию на оптимизацию стратегий агентов. Приведено исследование безмодельного обучения и выделены критерии выбора агентов, способных работать в непрерывных пространствах действий и состояний. Экспериментальная часть посвящена анализу обучения агентов с использованием различных типов сенсоров, включая визуальные, и демонстрирует их способность адаптироваться к условиям среды, несмотря на ограничения разрешения. Представлено сравнение результатов на основе кумулятивной награды и длины эпизода, выявляющее улучшение производительности агентов на поздних этапах обучения. Исследование подтверждает, что использование имитационного обучения значительно повышает эффективность агента, сокращая временные затраты и улучшая стратегии принятия решений. Настоящая работа открывает перспективы для дальнейшего изучения механизмов улучшения разрешающей способности сенсоров и тонкой настройки гиперпараметров.

В статье приведены результаты исследований по укоренению отводков голубики высокорослой, проведенных в 2022 –2024 годах в предгорной зоне КБР (ООО «Юг Агро»). Отводки при их контакте с влажным торфяным субстратом непосредственно в полевых условиях способны к укоренению. Преимуществами данного способа размножения являются его простота, не требующая использования дорогостоящих технологических элементов, высокий процент укоренения, а также отсутствие необходимости доращивания для посадки на постоянное место. Цель исследования – оптимизация способа размножения голубики высокорослой отводками в условиях предгорной зоны Кабардино-Балкарии. Методы исследований. Бороздование коры заглубляемой в грунт части побега проводилось ножом с зубчиками. В вариантах со стимуляцией корнеобразования препаратом «Фитактив экстра плюс» гель наносился на заглубляемую часть побега после бороздования (или без него) кистью. Каждый опытный вариант закладывался и учитывался в трех повторностях по 100 учетных отводков в каждой повторности. Результаты исследований. Установлено, что проведение бороздования коры и последующая обработка этой зоны гелем «Фитактив экстра плюс» перед заглублением побегов в грунт обеспечивает укоренение 81% отводков. При этом корни прочные, белые, хорошо разветвленные, проникают в почву в среднем на 16 см. Таким образом обеспечивается получение посадочного материала, пригодного для посадки на постоянное место без дополнительного доращивания за один вегетационный период.

В статье приведены результаты исследований по одной из самых актуальных проблем – динамика запасов фосфора в почве в условиях интенсивного использования пашни, в том числе основные факторы, влияющие на изменение содержания фосфора, включая агротехнические практики, внесение удобрений, эрозию почвы и биологическую активность. Цель исследования – определить динамику запасов фосфора в почве в связи с интенсивным использованием пашни. Научная новизна заключается в том, что особое внимание уделено последствиям длительного земледелия для фосфорного баланса и плодородия почв. Закладка опытов, наблюдения и учеты выполнялись по методике, принятой в агрономии. В результате исследований важно отметить, что содержание фосфора на этот срок под люцерной соответствует содержанию Р₂О₅ под пожнивными однолетними культурами. В 10–40-сантиметровом слое почвы содержание фосфора оказывается практически равным под всеми культурами и черным паром, но на 23–12 % меньше по сравнению с полем, подвергающимся полупаровой обработке. А в 40–100 см слое почвы выравнивается содержание P₂O₅ под люцерной, черным паром, зябью и оказывается на 14–28 % меньше по сравнению с пожнивными посевами однолетних культур, т. е. наблюдается обратная картина по сравнению с вышележащими слоями почвы, что обусловливается перераспределяющей ролью корневой системы и разложением пожнивно-корневых остатков. А относительно исследований по динамике Р₂О₅ в зависимости от способа использования пашни и предшественников под вика-ржаной смесью важно отметить, что мощно развитая корневая система люцерны повышает подвижность фосфатов. В анализируемый период только корневая система люцерны в 40–100 см слое почвы поддерживает активность фосфора. В полях, не занятых растениями, фосфор связывается в малоподвижные формы. Аналогичная картина характерна для всего метрового слоя почвы. По результатам проведенных исследований можно сказать, что фосфор, входящий в состав пожнивно-корневых остатков ранее произрастающих на поле культур, застрахован от возможных превращений в почве и подобно содержащемуся в навозе легко доступен к этому времени новому поколению растений (озимым – основным и промежуточным, кукурузе и т. д.). Поэтому удержание N, Р₂О₅, К₂О и других макро- и микроэлементов из удобрений и почвы в пожнивно-корневых остатках растений представляет, хотя и известное, но по-настоящему активно еще не используемое явление.

Устойчивость цифровых логистических сетей – это сложный вопрос, который включает в себя экономическую эффективность, социальную ответственность и сохранение окружающей среды. В связи с этим растет спрос на решение логистических операций с использованием концепций цифровизации и устойчивого развития. Несмотря на быстрое развитие логистической отрасли, все еще существует пробел в исследованиях, касающихся трансформации логистики в устойчивую цифровую логистику. Таким образом, эта статья направлена на обзор эмпирических и методологических рамок текущего состояния исследований цифровой логистической сети и устойчивости с особым упором, помимо прочего, на сельскохозяйственную логистику. Для обзора и всестороннего анализа широкого круга задач были выбраны авторитетные академические источники. В результате обзора были выявлены некоторые инновационные методы, надежные модели и изучен ряд важных факторов. Оценены достоинства и недостатки источников обзора. Будущие исследования в этой области могут включать эмпирический анализ с широким охватом для анализа логистических операций различных секторов с точки зрения цифровизации и устойчивости.

Актуальность данной темы обусловлена важностью решения логистических проблем в условиях глобального роста биотопливной промышленности, повышенной потребности в устойчивом управлении логистическими процессами и снижении углеродного следа. Разработка интегрированных логистических решений становится особенно своевременной, поскольку она позволяет учитывать быстро меняющиеся требования рынка и экологические стандарты. Пробел в научных исследованиях. На сегодняшний день существующие подходы к оптимизации мультимодальной логистики имеют существенные недостатки, связанные с несинхронизированным управлением информационными и материальными потоками. Кроме того, наблюдается нехватка эмпирических данных по интеграции омниканальных методов, среди которых применяются: цифровое планирование с использованием алгоритмов искусственного интеллекта; мониторинг углеродных выбросов; оптимизация интермодальных (мультимодальных) перевозок. Цель исследования. Цель исследования заключается в разработке модели оптимизации омниканальной логистической сети для биотоплива, основанной на методах анализа данных и искусственного интеллекта. Это позволяет создать эффективный инструмент для управления российско-китайскими логистическими сетями в трансграничном контексте. Научная новизна исследования. Разработанная оптимизационная модель на основе данных позволяет значительно снижать логистические затраты, сокращать выбросы углерода и повышать устойчивость цепи поставок. Такой подход расширяет теоретические основы в области логистической омниканальности и открывает новые перспективы для использования современных цифровых технологий в оптимизации транспортных систем. Научная дискуссия и направления для дальнейшего исследования. Авторы предлагают обсудить возможности адаптации предложенной модели для решения схожих логистических задач в других отраслях народного хозяйства. Также важным направлением дискуссии является совершенствование организационно-экономических механизмов интеграции цифровых технологий в систему логистики, а именно доработка методов мониторинга углеродных выбросов, что позволит повысить общую эффективность оптимизации логистических процессов.

В данной статье освещаются механизмы, через которые коррупция влияет на ключевые экономические показатели и условия для предпринимательской деятельности. Автор рассматривает, как коррупционные риски трансформируют инвестиционный климат, формируют дополнительные издержки для бизнеса и затрудняют реализацию долгосрочных проектов. В ходе исследования были выявлены особенности воздействия коррупционных схем на малые и средние предприятия, а также прослежена связь между коррупционными практиками и возникновением теневых структур в экономике. Кроме того, в работе анализируется влияние системной коррупции на распределение бюджетных средств и оценку стратегических госпрограмм. На основе сравнительного анализа научных источников предлагаются конкретные рекомендации по внедрению антикоррупционных мер, повышающих прозрачность рыночных процедур и стимулирующих приток инвестиций. Формируемые выводы могут быть востребованы специалистами в области экономики, представителями госуправления и экспертами, занимающимися исследованием социально-экономических реформ.