В ЮФУ разработали модель цифрового двойника человека

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Ученые Южного федерального университета создали модель цифрового двойника человека – технологию «Цифровой профессиональный я», которая поможет принимать взвешенные карьерные решения на основе анализа цифрового следа пользователей в социальных сетях.

Цифровое сопровождение непрерывного процесса профессионального самоопределения и самопроектирования – одна из ключевых научных задач проекта ученых ЮФУ. На основе взаимодействий и активностей пользователя в социальных сетях, его подписок на сообщества, репостов, лайков и даже фолловеров выстраивается неявный социальный граф. Проявляя свойства больших данных, он отличается высокой скоростью обновления и широким разнообразием информации различной степени достоверности.

«Развитие технологий больших данных невозможно без фундаментальной математической теории, необходимой для построения целостного когнитивного профиля пользователя. Мы разрабатываем теоретико-графовые модели и методы, которые дадут понимание структуры и динамики транспрофессиональных сетей, раскроют природу процессов самоорганизации и свойства эмерджентности (проявления у системы свойств, не присущих ее элементам по отдельности) в сообществах практики», – прокомментировал Алексей Целых, доцент Южного федерального университета, руководитель офиса магистерских программ по машинному обучению и технологиям больших данных.

Работа ведется в сотрудничестве с Томским государственным университетом в рамках Университетского консорциума исследователей больших данных. «Ранее наши коллеги из Томска исследовали потенциал социальных сетей для выявления, привлечения и закрепления талантливой молодежи в региональных вузах на первой ступени высшего образования.

Мы развиваем исследование с позиции федерального вуза – как центра притяжения лучших выпускников бакалавриата и дипломированных специалистов для продолжения обучения в магистратуре. Эта целевая аудитория уже имеет одно или несколько базовых образований, а также опыт работы», – отметил Алексей Целых.

Ученые ЮФУ разрабатывают проактивные алгоритмы рекомендации магистерских программ. Так, по словам экспертов, смена профиля образования будет способствовать эффективной комбинации и конвергентному синтезу нескольких компетентностных моделей, необходимых для освоения профессий и трансфессий будущего.

«В этом смысле мы создаем цифровые инструменты для профессионалов новой формации: ТТ-специалистов (?-person – специалисты-эксперты в двух областях, как правило, «правополушарных» и «левополушарных»), а также TTTT-специалистов, так называемых «людей-расчесок», которые при смене сферы деятельности не отказываются от полученных профессиональных навыков, а использует их в новых целях», – добавил разработчик.

Технология «Цифровой я» уже включена Gartner в список самых значимых технологий и трендов, которые изменят общество и бизнес в следующие 5-10 лет. Первые результаты проекта отражены в ряде статей.

Технология представляет собой программную платформу для автоматического построения и анализа неявного социального графа. В настоящий момент система работает с социальной сетью «Вконтакте». У разработчиков есть планы по подключению профессиональных социальных сетей. Платформа включает в себя инструмент коммуникации с абитуриентами – это умный чатбот, который собирает обратную связь, автоматически распознает намерения абитуриента и подключает к диалогу руководителей конкретных магистерских программ.

Главным стейкхолдером проекта выступил Проектный офис инициатив и стратегических коммуникаций ЮФУ, отвечающий за маркетинг образовательных услуг. В настоящий момент решение проходит апробацию в Южном федеральном университете, а также в Томском государственном университете.


Источник: naked-science.ru

Комментарии: