Прогнозирование достижения Целей устойчивого развития к 2030 году: Метод машинного обучения с использованием моделей ARIMAX и линейной регрессии

 Predicting Sustainable Development Goals (SDG) Scores by 2030: A Machine Learning Approach with ARIMAX and Linear Regression Models

“`html

Прогнозирование показателей Целей устойчивого развития (ЦУР) к 2030 году:

Цели устойчивого развития (ЦУР), установленные Организацией Объединенных Наций, направлены на искоренение бедности, защиту окружающей среды, борьбу с изменением климата и обеспечение мира и процветания к 2030 году. Эти 17 целей решают глобальные проблемы здравоохранения, образования, неравенства, деградации окружающей среды и изменения климата. Несмотря на обширные исследования отслеживания прогресса к достижению этих целей, необходимо продолжить работу по прогнозированию показателей ЦУР. Настоящее исследование направлено на прогнозирование показателей ЦУР для различных глобальных регионов к 2030 году с использованием моделей ARIMAX и линейной регрессии (LR), сглаженных мультипликативной техникой Холта-Уинтерса. Предполагались предикторы, которые в будущем, вероятно, будут подвержены влиянию искусственного интеллекта (ИИ), чтобы улучшить производительность модели. Прогнозируемые результаты показывают, что страны ОЭСР и Восточная Европа и Центральная Азия ожидаются достичь наивысших показателей ЦУР. В то же время Латинская Америка и Карибы, Восточная и Южная Азия, Ближний Восток и Северная Африка, а также Субсахарская Африка продемонстрируют более низкие уровни достижений.

Устойчивое развитие подчеркивает достижение межпоколенческой справедливости и оптимизацию потребления ресурсов для удовлетворения будущих потребностей. С 1987 года, после определения Комиссией Брундтланд, стало ясно, что только экономический рост не может гарантировать устойчивость из-за истощения природных ресурсов. Устойчивое развитие требует баланса между экологической, финансовой и социальной устойчивостью. После того как 193 государства-члена ООН приняли ЦУР в 2015 году, возник международный консенсус по решению глобальных проблем. Внедрение интеллектуальных технологий, в частности, искусственного интеллекта, имеет потенциал ускорить выполнение ЦУР. ИИ может значительно повлиять на различные ЦУР, включая здравоохранение, образование и борьбу с изменением климата. Однако для уменьшения потенциальных нежелательных эффектов, таких как нарушения конфиденциальности, проблемы кибербезопасности и социальные предубеждения, необходимо управлять стандартами регулирования и международными руководящими принципами. Находки данного исследования подчеркивают важность выявления приоритетных областей для действий и формулирования целевых политик для улучшения показателей ЦУР во всем мире.

Материалы и методы:

Данное исследование разрабатывает модели прогнозирования с использованием предикторов, выявленных в результате обзора литературы об влиянии ИИ на ЦУР. Систематические поиски в Scopus с использованием определенных ключевых слов дали 33 относящихся к теме статьи с 1994 по 2023 год. Выбор предикторов осуществлялся с использованием фильтрующих техник, а окончательные предикторы были выбраны из ЦУР, связанных со здравоохранением, образованием, чистой энергией и борьбой с изменением климата. Прогностические модели, включая ARIMAX и LR с сглаживанием Холта-Уинтерса, были построены с использованием Python в Google Colab. Модель ARIMAX обрабатывает нестационарные данные, в то время как LR с сглаживанием Холта-Уинтерса повышает точность. Использовались данные отчета о устойчивом развитии 2023 года, с фокусом на региональных группировках для минимизации проблем с отсутствием данных.

Анализ моделей ARIMAX и LR для показателей ЦУР:

Модели ARIMAX и LR прогнозируют показатели ЦУР для шести регионов с 2022 по 2030 год. Модель ARIMAX в целом обеспечивает более точные прогнозы, особенно для “стран ОЭСР”, которые показывают самую высокую точность и наименьшие пределы ошибки. В то же время “Субсахарская Африка” имеет самые низкие показатели и наибольшую изменчивость. Обе модели прогнозируют похожие тенденции, с “странами ОЭСР” показывающими наибольший рост и “Субсахарской Африкой” – наименьший. Со временем регионы, такие как “Латинская Америка и Карибы” и “Восточная и Южная Азия”, показывают умеренное улучшение, в то время как “Восточная Европа и Центральная Азия” проявляют стабильный рост.

Обсуждение:

Прогнозирование показателей ЦУР с использованием моделей ARIMAX и сглаживания линейной регрессии показывает нюансированную картину глобального прогресса. Роль ИИ в улучшении ЦУР двуедка: с одной стороны, он способствует снижению энергопотребления, контролю за окружающей средой и улучшению здоровья, а с другой стороны, представляет риски, такие как нарушения конфиденциальности, увеличение неравенства и технологическая безработица. Прогнозируемые показатели ЦУР к 2030 году показывают разнообразный региональный прогресс, с лидирующими ОЭСР странами, за которыми следуют Восточная Европа, Азия и Латинская Америка. Субсахарская Африка сталкивается с серьезными проблемами, но показывает потенциал для улучшения с помощью ИИ. Политики должны использовать ИИ для поддержки регионов, отстающих в достижении ЦУР, а также рассматривать социально-экономические и политические факторы, влияющие на развитие.

Заключение:

Данное исследование использует модели машинного обучения для прогнозирования показателей ЦУР для глобальных регионов до 2030 года, указывая на общий восходящий тренд. Регионы, такие как страны ОЭСР, Восточная Европа и Центральная Азия, Латинская Америка и Карибы ожидаются лидировать с более высокими показателями. В то же время Восточная и Южная Азия, Ближний Восток и Северная Африка улучшатся, но останутся на уровне ниже. Крепкие политические, культурные и социально-экономические структуры соотносятся с более высокими показателями ЦУР. Ограничения включают неопределенность прогнозов и развивающееся влияние ИИ. Будущие исследования должны исследовать экономические, социальные и экологические предикторы, усовершенствовать прогностические модели и оценивать влияние изменений политики на результаты ЦУР.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…