• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Исследователи из Вышки впервые получили патент Ведомства по патентам и торговым маркам США

Исследователи из Вышки впервые получили патент Ведомства по патентам и торговым маркам США

© Коллекция Essentials/ iStock

Запатентованный метод на основе суперпозиции функций значительно улучшает скорость и точность обработки больших данных. Авторы разработки — заведующий Международной научно-учебной лабораторией анализа и выбора решений, ординарный профессор ВШЭ Фуад Алескеров, сотрудники лаборатории Сергей Швыдун, Евгений Митичкин, Вячеслав Якуба и профессор Нижегородского кампуса ВШЭ Вячеслав Чистяков.

26 апреля отмечается Международный день интеллектуальной собственности.

Увеличение патентной активности – одна из важных задач, отмеченных в программе развития ВШЭ на ближайшие годы. Исследователям и изобретателям, у которых есть интересные разработки, университет готов помочь в получении российских и международных патентов. Полным обеспечением этого процесса — от подачи заявок до юридического оформления и уплаты пошлин — занимаются в отделе правового сопровождения научной деятельности и вопросов интеллектуальной собственности и в патентном бюро Правового управления ВШЭ.

Как возникла идея

В математике существует 13-я проблема Гильберта, связанная с суперпозициями функций. Давид Гильберт поставил ее в самом начале XX века, а ответ на нее спустя полвека дали А.Н. Колмогоров и В.И. Арнольд.

Вопрос заключался в следующем: если есть две «хорошие» действительные функции, то какой результат может дать их суперпозиция, то есть последовательное применение? Арнольд и Колмогоров доказали, что этот результат может быть очень плохим.

«В конце 1980-х, когда мы с моим учителем Марком Ароновичем Айзерманом писали книгу по теории выбора, я решил посмотреть, как эта проблема работает на функциях выбора, — рассказывает Фуад Алескеров. — То есть было понятно, что в общем случае ответ будет отрицательным, но интересно было узнать, есть ли какая-то специфика применительно к выбору».

Эта специфика была описана несколькими теоремами, после чего профессор Алескеров отложил тему в сторону, занявшись исследованиями в других областях. Вернулся к ней он много лет спустя благодаря одному проекту, в котором очень плохо — медленно — работали стандартные методы анализа больших данных.

«Тогда я вспомнил о задаче суперпозиции и предложил применить ее, — говорит Фуад Алескеров.

Попробовали — и получилась фантастически качественная в плане результата работа

Метод затем применили на тестовых данных Microsoft — по сравнению со стандартными методами результат улучшился на 40%.

Была использована еще одна идея — satisficing choice (выбор выше уровня удовлетворенности), впервые формализованная профессором Алескеровым, а предложенная в свое время нобелевским лауреатом Гербертом Саймоном. И эта модель оказалась очень эффективной.

От исследования до патента

На основе этой работы профессор Алескеров подготовил статью для одного из ведущих научных журналов.

«Примерно в это же время меня пригласили на совещание по патентам в Вышке, — вспоминает Фуад Алескеров, — и я лихо предложил запатентовать вот эту нашу разработку». Причем речь шла о патенте Ведомства по патентам и торговым маркам США (USPTO), который признается во всем мире.

«Большую поддержку в получении патента нам оказало Правовое управление ВШЭ, — говорит профессор Алескеров. — Алия Ермакова, директор Вышки по правовым вопросам, приложила массу усилий, чтобы помочь довести процесс до конца. Я считаю, она — полноправный член нашего авторского коллектива».

В итоге, Method for selecting valid variants in search and recommendation systems (variants) получил официальный патент USPTO.

У моделей, созданных Алескеровым и его коллегами, нашлись и довольно неожиданные применения, например, в метеорологии. Разработанный метод был использован в Вышке на данных, представленных американскими учеными, для изучения торнадо — и улучшил точность расчетов сразу на 4% по сравнению с существующими алгоритмами. Как отмечают специалисты, для этой области науки такое улучшение точности является огромным достижением.