• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Анализ ключевых направлений научно-технологического развития в сферах, представляющих интерес для российского ОПК, с использованием методов обработки больших массивов неструктурированной информации из открытых источников

Приоритетные направления развития: экономика, менеджмент, государственное и муниципальное управление
2019

Объект исследования

Ключевые направления научно-технологического развития в сферах, представляющих интерес для российского ОПК.

Цель работы

Выявление и анализ ключевых направлений научно-технологического развития в сферах, представляющих интерес для российского ОПК, на основе методов обработки больших массивов неструктурированной информации из открытых источников, на примере четырех тематических направлений, согласованных с Заказчиком:

  • электронные технологии;

  • технологии электродвижения;

  • технологии радиоэлектроники;

  • технологии оптоэлектроники и фотоники.

Для достижения цели реализованы следующие задачи научного исследования:

  1. Формирование единой семантической базы данных о направлениях научно-технологического развития в сферах, представляющих интерес для российского ОПК (на примере четырех тематических направлений), для проведения интеллектуального анализа и текст-майнинга

  2. Формирование информационно-аналитических материалов по ключевым направлениям научно-технологического развития в сферах, представляющих интерес для российского ОПК (на примере четырех тематических направлений), с использованием методов обработки больших массивов неструктурированной информации из открытых источников.

  3. Выявление направлений использования результатов анализа ключевых направлений научно-технологического развития в сферах, представляющих интерес для российского ОПК, в системах стратегического планирования и принятия решений на национальном и отраслевом уровнях.

  4. Используемые методы:походы, методы и технологии информационного поиска, текст-майнинга, семантического анализа, интеллектуальной обработки больших массивов текстовых документов на основе алгоритмов машинного обучения. Эти методологические элементы реализованы в системе интеллектуального анализа больших текстовых данных iFORA, разработанной и развиваемой в Институте статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ. В основе системы лежат алгоритмы быстрой семантической обработки миллионов полнотекстовых документов, анализа неструктурированных данных с использованием машинного обучения. Методология включает сбор больших массивов неструктурированной информации из открытых источников; обработку собранных неструктурированных текстовых и метаданных с использованием инструментов, основанных на количественных алгоритмах статистического, синтаксического и семантического анализа; различные виды анализа собранных документов.

  5. Эмпирическая база исследования:открытые источники больших массивов неструктурированной информации о ключевых направлениях научно-технологического развития в сферах, представляющих интерес для российского ОПК (на примере четырех тематических направлений).

Результаты работы

В части методологии результатами стали новые подходы к анализу ключевых направлений научно-технологического развития в сферах, представляющих интерес для российского ОПК (на примере четырех тематических направлений), с использованием методов обработки больших массивов неструктурированной информации из открытых источников. Новые подходы, методы и инструменты вносят вклад в рост объективности и увеличение полноты анализа, способствуют выявлению актуальных тенденций в предметной области исследования.

В части новых эмпирических знаний получены следующие результаты:

  • Информационно-аналитические материалы по результатам семантического картирования на примере четырех тематических направлений, представляющих интерес для российского ОПК – электронные технологии, технологии электродвижения, технологии радиоэлектроники, технологии оптоэлектроники и фотоники.

  • Описание направлений использования результатов анализа ключевых направлений научно-технологического развития в сферах, представляющих интерес для российского ОПК, в системах стратегического планирования и принятия решений на национальном и отраслевом уровнях.

Степень внедрения, рекомендации по внедрению или итоги внедрения результатов НИР

Полученные результаты носят прикладной характер, и их применение может оказать значительное влияние на повышение эффективности принимаемых управленческих решений представителями российского ОПК, в том числе при осуществлении следующих видов деятельности:

  • разработке стратегических и программных документов;

  • выборе и поддержке приоритетных направлений научно-технологического развития;

  • формировании технологических портфелей, в наибольшей степени способствующих реализации государственных приоритетов;

  • определении ключевых характеристик продуктов ОПК, необходимых для обеспечения конкурентоспособности отрасли и др.

Публикации по проекту:


Фань С. Позиция КНР по проблеме принадлежности южных Курил // Проблемы Дальнего Востока. 2017. № 1. С. 120-128.

См. также

Исследование перспективных направлений научно-технологического развития ОПК с применением методов анализа больших данных из открытых источников информации

Анализ тенденций развития науки и технологий в секторах, связанных с развитием человеческого капитала

Исследование применимости технологий искусственного интеллекта в решении задач обеспечения обороноспособности России

Разработка методики и проведение анализа социально-экономического развития субъектов Российской Федерации на основе статистического анализа и семантического анализа больших объёмов данных

Оценка государственной политики на соответствие национальной цели «Ускоренное внедрение цифровых технологий». Подготовка предложений по изменениям в документы государственного стратегического планирования, национальные и федеральные проекты для обеспечения достижения национальной цели, в том числе путем сближения российской повестки политики с повесткой ведущих стран и устранения «пробелов» в российской повестке

Анализ текущего состояния и перспектив развития высокотехнологичных направлений до 2024 года на основе интеллектуального анализа больших данных

Анализ стратегии научно-технологического развития и обеспечение информационно-статистического и экспертно-аналитического сопровождения государственной политики в сфере науки

Ключевые слова