В рамках программы «Большие вызовы», которая завершилась на федеральной территории Сириус участники направления «Большие данные, искусственный интеллект, финансовые технологии и машинное обучение» работали над проектом по созданию эффективной системы рекомендаций для онлайн-сервисов. Под руководством экспертов из Университета Иннополис и МФТИ они изучали применение разных математических моделей, включая популярные трансформеры и модель SSM (State Space Model), которая используется в экономике и финансах.

Трансформеры показали хорошие результаты, но требуют много ресурсов для обработки данных. В проекте исследовалась возможность использования SSM для повышения скорости и качества рекомендаций. Участники проекта проверили, может ли SSM заменить трансформеры в рекомендательных системах, улучшая скорость и качество обработки запросов.

Как отметил старший инженер по искусственному интеллекту Николай Кутузов, основная цель исследования заключалась в том, чтобы выяснить, насколько эффективно SSM может интегрироваться в различные архитектуры рекомендательных систем. В результате исследования оказалось, что SSM-модели действительно могут ускорить работу системы и улучшить её устойчивость, особенно в условиях «холодного старта», когда у системы еще нет данных о предпочтениях пользователей.

По итогам работы участники подготовили научную статью, которая будет представлена на международной конференции ICOMP 2024 в Иннополисе. На фестивале проектов, завершившем программу на федеральной территории Сириус, участники продемонстрировали сайт с двумя рекомендательными моделями – обычной и оптимизированной с помощью SSM-блоков, позволяя сравнить их результаты в реальных условиях.

Программа «Большие вызовы» 2024 года собрала в Образовательном центре «Сириус» более 400 школьников со всей России, которые под руководством ведущих специалистов работали над решением 79 различных задач, представив свои результаты на фестивале проектов.