Šiuolaikiniai verslai dabar turbūt sunkiai galėtų konkuruoti rinkoje, jei nežaistų duomenų ir dirbtinio intelekto kortomis, neinvestuotų į veiklos, kaštų optimizavimą, ilgalaikį planavimą. Vis didesniais mastais vykstant verslų skaitmenizavimui, įmonės pilna jėga gali įdarbinti vertingiausią šių laikų žaliavą – duomenis. Juos pasitelkiant galima priimti verslui naudingus sprendimus, atsakyti į daugybę klausimų, išspręsti net ir labai kompleksinius iššūkius.
Tačiau, kur ir kaip tų sprendimų ar atsakymų ieškoti? Pasirodo, atsakymų ir sprendimų ieškoti padeda matematika ir matematiniai metodai. Ir jei nemažai įmonių savo komandose jau turi matematikos specialistų, gebančių tai daryti, kita dalis – dar neintegravę matematinių modelių į savo procesus.
KTU Matematikos ir gamtos mokslų fakulteto (MGMF) matematikai įsitikinę, kad pažangūs matematiniai metodai, tokie kaip matematinis optimizavimas, mašininis mokymasis, modeliavimas, statistika ir kt., gali išspręsti net ir labai sudėtingas pramonės problemas ir jau ketvirtus metus iš eilės su jomis dorotis kviečia į Matematinių sprendimų verslui ir pramonei dirbtuves („Matematikos dirbtuves“).
Apie tai, ką sugeba šiuolaikinė matematika ir kokias užduotis tenka spręsti Matematikos dirbtuvių metu kalbamės su KTU MGMF matematike ir viena iš renginio organizatorių docente Kristina Šutiene.
– Kristina, ne matematikui šiek tiek sunku suprasti, kaip matematika ir matematiniai metodai gali būti naudingi įmonei. Gal galėtumėte papasakoti, ką su matematiniais metodais galima nuveikti šiuolaikiniame versle?
– Aš, asmeniškai, laikausi nuomonės, kad matematika – tai visuma priemonių, kuriomis galime pasiekti labai daug bet kurioje srityje. Gerai pagalvojus, versle yra gan panašių veiklų ir problemų, su kuriomis susiduria daugelis įmonių.
Pavyzdžiui, tiekimo grandinės optimizavimas logistikos įmonėms dažnai yra nuolatiniu didelės analitikų komandos uždaviniu. Klientų pažinimas – labai svarbus toms įmonėms, kurios teikia daug paslaugų, parduoda prekes ir siekia pateikti patrauklius pasiūlymus. Investiciniai sprendimai, kredito išdavimas – yra finansinių institucijų kasdienybė.
Imkime gyvybės draudimo ar pensijų sistemos pavyzdį. Čia visiškai atskiras klausimas – asmens mirtingumo prognozavimas ir finansų planavimas. Medicinoje, pavyzdžiui, panaudojant dirbtinio intelekto metodus, yra mažinamas medicinos darbuotojų krūvis – šiuolaikinės technologijos, dažnai susijusios su vaizdų analize, dabar pasitelkiamos diagnozavimui ar prevencijai.
Neįsivaizduoju, kaip kitaip spręsti tokius uždavinius, jei ne matematiniais metodais.
– Sritys – labai įvairios ir skirtingos. Panašu, kad šiuolaikinis matematikas turi būti ir programuotojas, ir analitikas, ir statistikas… gana toli nuo stereotipinio įsivaizdavimo, – kad matematikas tik kuria teoremas, rašo sudėtingas formules lentoje?
– Norint tapti šiuolaikiniu matematiku reikia kantriai pereiti tam tikrą ugdomąjį procesą. Matematikos pažinimas prasideda nuo aritmetikos, lygčių sprendimo, sudėtingėjančių formulių, funkcijų, geometrijos. Tik tuomet pereinama į aukštesnį lygmenį – teoremas ir jų įrodymus, abstrakcijas ir visko sujungimo į vieną visumą.
Tai gana sudėtingas kelias, nes kol mokomasi pagrindų, nėra lengva susigaudyti, o ką aš su tuo darysiu? Ir juodąją lentą, visgi, laikyčiau viena iš tų geriausių priemonių, kuri yra ypač tinkama perteikti žinias ir ugdyti jaunuosius specialistus. Pasižiūrėkite, kokio dydžio lentos yra garsiausiuose universitetuose!
Sukaupus žinių bagažą ir įvaldžius daugelį metodų ar modelių, atsiranda suvokimas, kaip juos galima panaudoti sprendžiant įvairias realaus pasaulio problemas ir užduotis, kurios kyla verslui siekiant tobulėti, konkuruoti, kurti inovacijas, gerinti socialinę gerovę ir pan.
Todėl šiuolaikinis taikomosios matematikos specialistas turi išmanyti daug metodų tam, kad galėtų tinkamai atsirinkti ir parinkti tuos, kurie padėtų spręsti realaus pasaulio uždavinius.
– Dirbtinio intelekto sistemos, sudėtingos finansinės prognozės, duomenų sauga… Kokius įrankius pasitelkia šiuolaikinis taikomosios matematikos specialistas, kad šios technologijos virstų realybe ir kurtų vertę?
– Dabar be kompiuterinių programų – nė žingsnio. Jų pasirinkimą lemia sritis, kurioje matematikas atlieka tyrimus. Iš savo patirties galiu paminėti, kad vis daugiau šiuolaikinių matematikų renkasi atvirojo kodo programas, tokias kaip „Python“, „R“, „Scala“, „Julia“, nors yra ir dirbančių su komerciniais produktais SAS, „Matlab“ ar SPSS.
Galėčiau pastebėti, kad atviro kodo programos dabar greičiau vystosi, nes yra atviros ir labiau žengia koja kojon su mokslu – vis populiariau tampa mokslo straipsnius skelbti kartu su programine realizacija būtent minėtomis programavimo kalbomis.
Jei daug dirbama su didžiaisiais duomenimis, tai pasirenkama dirbti su „Apache Hadoop“ ar „Apache Spark“, taip pat SQL arba NoSQL. Manyčiau, kad studentai studijų metu turėtų stengtis pažinti ir išbandyti kuo daugiau programinių priemonių, nes nežinia, kurios jų gali prireikti ateityje.
Ir vis dėlto, prioritetą skiriu metodų ir modelių žinojimui, o programinės priemonės – tėra tik skirtingo jų užrašymo niuansai.
– Kontekstas jau aiškus, ačiū. O kaip šie dalykai integruojami versluose? Jau ketvirtus metus iš eilės su kolegomis organizuojate renginį, skirtą verslo pateiktoms užduotims spręsti. Gal galėtumėte papasakoti, kokios įmonės dalyvauja Matematikos dirbtuvėse? Kokias užduotis jų metu tenka spręsti?
– Per tris kartus (tiek kartų vyko „Matematikos dirbtuvės“) yra išspręsta penkiolika visiškai skirtingų iššūkių, kuriuos pateikė verslo atstovai. Tai yra realus įrodymas, kokia universali yra matematika. Prie kiekvieno iššūkio dirbo po mažiausiai penkis mokslininkus.
Dalis tų iššūkių turėjo gan aiškų sprendimo kelią, kurį reikėjo realizuoti pritaikant jo sprendimui tinkamus metodus. Tačiau kita dalis pareikalavo daugiau pastangų, nes buvo išbandomi keli visiškai skirtingi uždavinio formalizavimo ir jo sprendimo būdai. Šiuo atveju labai pasiteisino komandinis darbas.
Galiu pateikti tokio atvejo pavyzdį. Imkime automobilių draudimo sritį, kur vienas iš svarbiausių tyrimo objektų – žalų kiekiai ir dydžiai. Vienas iš sprendimo atvejų – sudaryti matematinį modelį, suklasifikuojantį klientus į skirtingas rizikos grupes, kurių kiekviena būtų paaiškinama rizikos rodikliais ir jų įtaka žalų atsiradimui. Kita vertus, žalas galime modeliuoti kaip procesą ir tuomet tirti žalų tendencijas laike, galimą jų sezoniškumą, priklausomybes tarp skirtingų draudimo sričių ir pan.
Kai kurios įmonės „Matematikos dirbtuvėse“ dalyvauja jau keletą kartų ir kiekvieną kartą pateikia visiškai kitokį iššūkį. Tad apsiribosiu paminėdama uždavinių tematikas: klientų klasifikavimas, gamybos tvarkaraščių sudarymas, banko klientų reitingų prognozavimas, žaliavų sandorių kainų nustatymas, kavos pupelių derliaus prognozės, teksto analitika, sanatorinių paslaugų optimizavimas, darbuotojų efektyvumo modelis, ir t. t.
– Spektras išties platus. Dirbtuvių metu įmonės per labai trumpą laiką (per 5 dienas) gauna sprendimą ar rekomendacijas, kaip spręsti. Ar integruoja verslai mokslininkų pasiūlytus sprendimus į savo veiklą?
– Ir taip, ir ne. Taip, nes yra buvę atvejų, kad „Matematikos dirbtuvių“ metu pasiūlytas idėjas įmonė iš karto bandė pritaikyti savo informacinėse sistemose. Ne, nes kartais įmonės prašo patikrinti tam tikras idėjas ir pateikti rekomendacijas, į kurias atsižvelgę, planuoja tęstinius darbus jau pasibaigus dirbtuvėms.
Kartais sukurtas modelis yra naudojamas kaip rekomendacinis įrankis tolesniame darbe, tačiau galutinis sprendimas priimamas įvertinus ir daugiau veiksnių nei buvo įtraukta į modelį. Dar kitais atvejais, panaudojama tam tikra dalis pasiūlyto sprendimo ar atsirenkami konkretūs metodai, kuriuos įmonės toliau vysto savarankiškai. Tad kiekvienas atvejis gana individualus.
Ir dar pabaigai pridursiu, ką ne kartą teko girdėti iš verslo atstovų po to, kai būdavo pasiūlytas vienas ar kitas verslo problemos sprendimas: „O dabar išverskite į lietuvių kalbą“.
Tad šiuolaikiniam matematikui derėtų nepamiršti, kad komunikuojant matematinius modelius ir siūlomus sprendimus reikia pateikti taip, kad suprastų kitų sričių atstovai – jiems matematiniai terminai retai kada yra žinomi. Iš kitos pusės, ir matematikams reikia laiko, kol perpranta tam tikro verslo specifiką ir gali imtis problemų sprendimo ar veiklos tobulinimo.
Kartais įmonės dvejoja, ar jų užduotis yra tinkama dirbtuvėms, ar ją tikrai padės išspręsti matematiniai metodai ir panašiai. Visada verta pasikalbėti, užduoti visus rūpimus klausimus. Jei tema dirbtuvėms netinkama, mūsų komanda nukreips kitu keliu. Tam ir organizuojame šias „Matematikos dirbtuves“, kad megztume ryšį tarp mokslo ir verslo, kad suprastume vieni kitų kalbą.
Matematikos dirbtuvės vyks 2021 m. rugpjūčio 23-27 d. Birštone. Daugiau informacijos: https://matematikosdirbtuves.ktu.edu/
