$77.52 €90.72

Последние новости

21.01.2026, 21:27 Инкубационный период и плотные контакты: идеальные условия для вирусов зимой

15.01.2026, 20:45 «Рождественский кубок» увековечил вклад Юрия Лужкова в развитие спорта

13.01.2026, 21:26  Henley & Partners — растущий разрыв в паспортах меняет глобальную мобильность в 2026 году

13.01.2026, 21:27 ITE Hong Kong 2026: ведущая международная ярмарка поставщиков для азиатской туристической индустрии и независимых путешественников

13.01.2026, 20:22 Yaber расширили ассортимент своей продукции на сегмент умных устройств для уборки

13.01.2026, 16:09 Alamar Biosciences объявила о закрытии финансирования за счет конвертируемых облигаций с превышением лимита подписки и о расширении руководства

13.01.2026, 15:15 Oriental Culture Holding LTD объяила о плане специальных денежных дивидендов для вознаграждения акционеров

13.01.2026, 15:42 Компания Astronergy выпускает модуль ASTRO N7 Pro для обеспечения профессиональной производительности

13.01.2026, 15:58 CATL открыла крупнейший на Ближнем Востоке объект по послепродажному обслуживанию новых энергоресурсов в Эр-Рияде

13.01.2026, 13:39 Более 2,5 тысячи патриотических мероприятий прошло на культурных площадках Москвы в Год защитника Отечества

ВСЕ НОВОСТИ

Территория инноваций ПМЭФ: Игорь Сюч презентовал систему прогнозирования будущего и оценки рисков

Компании

Международно признанный эксперт по трендам будущего и долгосрочному планированию, футуролог Игорь Сюч представил авторскую систему прогнозирования на базе нейронных сетей. Презентация состоялась в рамках Петербургского международного экономического форума.

Ежегодно ПМЭФ объединяет представителей деловой и бизнес-элиты для обсуждения ключевых экономических вопросов, актуальных не только для России, но и для мирового сообщества. Тематическая площадка «Территория инноваций» — традиционно одно из наиболее интересных направлений ПМЭФ. Самые передовые и новаторские идеи озвучиваются именно здесь.

Игорь Сюч: социальное и экономическое прогнозирование в новой реальности

Чем интересна эта авторская система прогнозирования на базе нейронных сетей? В современном мире с его стремительно меняющимися условиями сложно что-либо планировать, особенно в долгосрочной перспективе. Система прогнозирования как раз-таки помогает максимально точно просчитать возможные риски с учетом всех обстоятельств и выстроить возможные варианты развития того или иного процесса: в обществе, экономике, политике, бизнесе.

Математическая модель построения прогнозов — понятие не из области теории. Она имеет совершенно практическое применение, и на самом деле мы сталкиваемся с ней в жизни каждый день. Прогноз погоды, курс валют, динамика заболеваемости и выздоровления, стоимость акций на бирже, развитие того или иного проекта в динамике — все это простые и ясные каждому примеры сложного математического понятия.

«Поскольку наш мир — это одновременно волновая и корпускулярная среда (квантово-волновой дуализм), объекты могут при одних условиях проявлять свойства классических волн, а при других — свойства классических частиц. Мы можем рассматривать любой процесс, взяв волновую функцию в виде стоячей волны. А значит, — построить прогноз в виде графика функции. Система прогнозирования использует на старте более 260 параметров, на основе которых с учетом циклических законов предлагает уникальные варианты развития и решения», — говорит бизнес-аналитик, эксперт по формированию предпочтительного будущего Игорь Сюч.

Игорь Сюч: знать больше других и зарабатывать на этом

За прогнозированием на базе нейронных сетей будущее. Этот мощный и гибкий инструмент позволит более точно и эффективно выстраивать и своевременно, с учетом меняющихся обстоятельств, корректировать экономические проекты, программы развития предприятий и так далее. Методика применима абсолютно к любой сфере в любых условиях.

В первую очередь, такая аналитика особенно ценна для бизнес-инвесторов, которым система прогнозирования поможет стабилизировать и сделать управляемыми многие процессы даже в условиях постоянно меняющейся реальности.

Фото: Фонд Росконгресс