В России с 2015 г. утверждены 17 целей ESG — целей устойчивого развития, — которые включают в себя ликвидацию нищеты и голода, содействие устойчивому развитию сельского хозяйства и устойчивой индустриализации, внедрению инноваций. Однако перед регионами стоит проблема: управленческие решения не могут быть качественными, если они опираются только на данные ESG. Поэтому необходимо эффективно выявлять связи между показателями, зависимости, прямые и обратные корреляции, которые помогают в принятии стратегических решений для развития региона.
Команда SR Data предложила решение на основе искусственного интеллекта для анализа состояния и оценки перспектив развития региона по показателям Целей устойчивого развития Ростовской области.
Команда SR Data предложила решение на основе искусственного интеллекта для анализа состояния и оценки перспектив развития региона по показателям Целей устойчивого развития Ростовской области.
Главные результаты
Специалисты SR Data выявили следующие связи:
- снижение всех видов ДТП в регионе и числа пострадавших в результате инцидентов за период с 2016 по 2022 гг. Методом кластеризации параметров удалось сопоставить данный тренд с улучшением качества автодорожной инфраструктуры, ужесточением деятельности надзорных органов и пропагандой соблюдения правил ПДД. На 12% снижено количество ДТП только по причине улучшения состояния дорог;
- на 9% с 2016 г. увеличилась доля граждан Ростовской области, которые следят за своим здоровьем и ежегодно проходят диспансеризацию. При этом доля граждан с установленным диагнозом алкоголизма (на 100 тыс. населения) снизилась на 5%. Анализ также выявил статистическую зависимость между здоровым образом жизни граждан и снижением затрат населения на медицинскую помощь и покупку медикаментов;
- с 2016 г. увеличивается количество лиц со средним профессиональным образованием, бакалавров, магистров, специалистов. Только за 2022 г. образовательные учреждения Ростовской области выпустили 20 тыс. специалистов среднего звена. В 2016 г. — 15 тыс. С этим связан рост по инновационным и промышленным показателям: обеспеченность региона рабочими местами, количество выпущенной наукоемкой продукции, число НИОКРов, число молодых ученых и др.
Методы анализа
На основе данных региональной динамики ESG в ретроспективе с 2016 по 2022 гг. удалось оценить динамику показателей в регионе, выявить зависимость между показателями и спрогнозировать будущий тренд отдельных показателей вплоть до 2026 г.
Сотрудники SR Data использовали метод кластеризации параметров (feature clustering). Это группировка признаков данных в кластеры на основе их сходства. Кластеризация параметров выделяет скрытые закономерности между признаками и упрощает последующий анализ данных. Была произведена оценка показателей ESG по статусам «хорошей», «нейтральной», «плохой» динамики внутри кластеров данных.
Сотрудники SR Data использовали метод кластеризации параметров (feature clustering). Это группировка признаков данных в кластеры на основе их сходства. Кластеризация параметров выделяет скрытые закономерности между признаками и упрощает последующий анализ данных. Была произведена оценка показателей ESG по статусам «хорошей», «нейтральной», «плохой» динамики внутри кластеров данных.
Рис. 1. Описание кластеризации показателей ESG
“Мы разделили показатели ESG региона по кластерам, сформировавшим наиболее близкие друг к другу по смыслу и корреляции группы показателей. Проще говоря, мы оценивали характер динамики одного параметра на основе динамики другого. Например, такие связанные между собой параметры, как валовый коэффициент охвата образовательными программами высшего образования в процентном отношении численности населения в возрасте 17-25 лет и доля оплаты труда наемных работников. Зависимость такова, что люди, которые получают высшее образование, зарабатывают больше, чем те, кто не заканчивали вузы”, — рассказал проджект-менеджер проекта Сергей Ворожцов.
Прогнозы динамики показателей ESG до 2026 г. были составлены с применением математических временных моделей ARIMA, ARCH и GARCH.
Рис. 2. Результаты предсказания динамики показателя ESG “Число разработанных передовых производственных технологий” на период до 2026 г.
Помимо аналитических задач SR Data провела исследование на основе космических данных ДЗЗ территории города Ростов-на-Дону, которую можно озеленить для улучшения окружающей среды, воздуха и т.д. Было обнаружено около 1000 гектар, доступных для озеленения.
Рис. 4. На космическом снимке отмечены зеленым цветом участки земли, подходящие для озеленения. Были выбраны области с редким лесом, не подходящие для сельского хозяйства, находящиеся вдали от жилых зон и полос взлета. Общая площадь всех участков составляет 1000 гектар.
Визуализация показателей ESG
Также предложена визуализация предполагаемого результата по целям ESG, сгенерированная с помощью нейросетей. Иллюстрации демонстрируют сценарии развития города по ключевым целям, в случае, если будут улучшены отдельные показатели.
Рис. 5. Изображение Ростова-на-Дону с улучшенной инфраструктурой и доступом к ресурсам, где жители демонстрируют улучшенное качество жизни. Сгенерировано с помощью нейросети Kandinsky
Рис. 6. Сельское хозяйство в Ростовской области, использующее устойчивые методы выращивания и распределения продуктов для ликвидации голода. Сгенерировано с помощью нейросети Kandinsky
Рис. 7. Современный медицинский центр, обеспечивающий доступ к качественной медицинской помощи. Сгенерировано с помощью нейросети Kandinsky
Использование статических методов анализа данных вкупе с экспертным мнением в области искусственного интеллекта и ДЗЗ позволило более комплексно провести анализ состояния целей ESG Ростовской области, оформить интерактивную инфографику, визуализировать существующие данные для удобной работы с ними, сделать выводы и подсветить необходимость в контроле ситуации еще до того, как она могла бы перерасти в проблему.
Команда SR Data стала призером конкурса “Искусственный интеллект для Целей устойчивого развития” от коммерческой кредитной организации “Центр-Инвест”.
Читайте также
SR Data проанализировала темпы строительства московского застройщика с помощью спутниковых снимков
SR Data провела анализ освещённости Рязани с помощью космических снимков
Команда SR Data стала призером конкурса “Искусственный интеллект для Целей устойчивого развития” от коммерческой кредитной организации “Центр-Инвест”.
Читайте также
SR Data проанализировала темпы строительства московского застройщика с помощью спутниковых снимков
SR Data провела анализ освещённости Рязани с помощью космических снимков