ПРОГНОЗИРОВАНИЕ АЛЬТЕРНАТИВ РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ИННОВАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Authors: ГОРЬКИЙ А.С. 
Published: October 2024

В данной статье проводится глубокий анализ теоретической и практической значимости региональных инновационных систем (РИС), акцентируя внимание на их способности интегрировать разнородные экономические фракции в кооперативные альянсы, которые в значительной мере стимулируют инновационный потенциал регионов. РИС рассматриваются как мультиструктурные комплексы, функционирующие как катализаторы создания и распространения новаторских концепций, технологий и продукции в пределах четко определенных территориальных границ. Рассматривается возможность повышения их эффективности через разработку стратегий, направленных на активизацию инновационной деятельности, учитывая инвестиции в финансирование, образование и инфраструктурные инициативы. Статья подробно освещает закономерности развития РИС и выделяет ключевые аспекты применяемой методологии прогнозирования. Обсуждаются принципы и методы, используемые на различных стадиях прогностической деятельности, включая детализированное рассмотрение исследуемой проблематики, уточнение аналитического объекта и предмета, сбор и методическую обработку релевантных данных, последующую их верификацию и адаптацию к аналитическим моделям в контексте проведения комплексных исследований. Процесс прогнозирования включает статическую и динамическую оценку развития изучаемых систем, идентификацию основных детерминант, оказывающих влияние на траектории развития РИС. Исследуется методология оценки инновационной активности, включающая принципы объективности, системности, верифицируемости и реплицируемости, а также прогностические модели развития РИС на 2024-2025 годы с использованием нейросетевых алгоритмов, основанных на применении регрессионного анализа и подготовке обучающего массива данных для тренировки нейронных сетей. Это занимает центральное место в исследовании и подчеркивает значимость адекватного подбора данных и алгоритмов для эффективного обучения. Дальнейшее тестирование и испытательное прогнозирование на базе нейросетевых моделей обеспечивают не только верификацию разработанных моделей, но и позволяют определить наиболее вероятные сценарии развития РИС. Представлены пессимистические и оптимистические проекции развития РИС, акцентируя внимание на возможностях и вызовах, стоящих перед регионами в улучшении институциональной поддержки и привлечении инвестиций.

This article delves into the critical role of Regional Innovation Systems (RIS) in catalyzing economic integration and bolstering the innovative capacities within specific territories. The analysis elucidates the multifaceted structure of RIS, emphasizing their function as conduits for the systematic proliferation of innovative ideas, methodologies, and outputs across defined regional boundaries. The study proposes that enhancing the efficiency of these systems can be achieved through strategic developmental plans that stimulate innovation activities and encompass substantial investments in financial, educational, and infrastructural reforms. The narrative articulates the evolution patterns of RIS and underscores the essential elements of the forecasting methodologies employed. It explores the principles and techniques implemented throughout the predictive analysis, including the meticulous examination of the issue at hand, refining the focus on both analytical subjects and objects, and the rigorous methodological handling and validation of pertinent data aligned with comprehensive research frameworks. The forecasting trajectory discussed encompasses both static and dynamic evaluations of RIS progress, pinpointing key determinants shaping their development paths. The methodological framework for assessing innovation activities is critically examined, highlighting the imperatives of objectivity, systematic coherence, verifiability, and replicability. Predictive models for RIS development in 2024-2025 are scrutinized, employing neural network algorithms and regression analysis to prepare and refine datasets for neural network training. This phase is pivotal in ensuring the precision of data selection and algorithmic application to optimize learning outcomes. Subsequent validation and prototype forecasting using these neural models not only corroborate the constructed hypotheses but also facilitate the identification of probable future scenarios for RIS development. The study presents both pessimistic and optimistic forecasts, focusing on the challenges and opportunities that regions face in enhancing governance structures and attracting investments, thereby increasing their innovative potential.