"Математические методы анализа данных и прогнозирования 2019-2023"Шифр 0063-2019-0003

Основная цель работ - развитие фундаментальных математических оснований для перспективных методов компьютерного анализа данных (математические и численные модели, методы и алгоритмы); создание новых перспективных/прорывных технологий компьютерного анализа данных (доведение разработанных моделей, методов и алгоритмов до уровня прикладных технологий и систем-прототипов). Будут решаться задачи по следующим направлениям: разработка и обоснование новых высокоточных и эффективных методов распознавания и прогнозирования по выборкам прецедентов; разработка топологического подхода к анализу плохо формализованных задач распознавания и классификации и метрического подхода к анализу разнородных признаковых описаний; развитие алгебраической теории корректности и полноты алгоритмов; создание вычислительных технологий автоматического построения интеллектуальных моделей; разработка нового поколения (основанного на конструктивных вычислительных методах искусственного интеллекта) технологий, ориентированных на создание доверенных сред интеллектуального анализа Big Data (в том числе – в облачных вычислительных средах); разработка и внедрение прикладных систем (действующих программно-технических систем-прототипов), ориентированных на задачи-приложения в области обороны и безопасности, высокотехнологичной медицины и молекулярной фармакологии, мониторинга и анализа финансовых потоков, компьютерной обработки больших массивов полнотекстовых документов; разработка новых методов обнаружения эмпирических закономерностей в последовательностях расширяющихся баз фактов и быстрых алгоритмов порождения сходств; разработка методов и алгоритмов компьютерной алгебры, в том числе в контексте применения для решения вышеперечисленных задач; разработка теоретических оснований развития цифровых библиотек и реализации основанных на них прототипов; развитие численных методов прогнозирования (в том числе в области прогнозирования свойств композитных материалов нового поколения для высокотехнологичных областей экономики); развитие методов обработки данных экспериментов для коррекции результатов численного моделирования.