В системе e-riik в начале прошлого года было порядка 1 800 электронных услуг, которые предлагают около 1 000 институтов, и на них поступает порядка 600 миллионов запросов в год. Функционирование системы предполагает наличие электронных данных, однако, e-riik и самостоятельно создает новые данные. Это в спецлитературе называется непреднамеренным последствием.

Большие и качественные объемы данных вызвали интерес у научных сотрудников ТУ. По их мнению, на основании данных можно заметно лучше, нежели сейчас, вести политику государства, прогнозировать экономику в реальном времени и, таким образом, повышать уровень качества жизни эстоноземельцев.

"Данные уже имеются, их просто слишком мало используют", — объяснил старший научный сотрудник ТУ Кристьян Вассиль. "Приведу пример: в Эстонии — чуть менее сотни смертей в ДТП в год. Можем ли мы их предотвратить при помощи данных о происшествиях на дорогах? У нас есть данные из "Умной дороги", которые описывают дорожные условия и ограничения, у нас есть придорожные камеры замера скорости, сохраняющие информацию об участниках движения, кроме того — прогнозы погоды и данные Спасательного департамента об уже произошедших ДТП".

Если сложить эти данные, то, по словам Вассиля, можно выстроить модель и попытаться вычислить: реально ли спрогнозировать ДТП? Если да, то тогда можно создать с учетом данной модели различные приложения: для водителей, для бригад скорой помощи, для полиции, для управления алгоритмами при строительстве дорог. Такого рода модель применяется, например, в Чикаго. Там полиция сосредотачивает силы в конкретных районах на основании того, настолько там велика вероятность совершения преступлений.

Эстонский же план — несколько шире. "Мы сосредоточимся на тех областях применения данных, релевантность которых — вне всяких сомнений. К настоящему моменту мы идентифицировали для себя три важных сферы: безопасность дорожного движения, мультифакториальные заболевания, как диабет второго типа, и прогноз экономики в реальном времени ", — поведал Вассиль. „Nemad” — центр исследования воздействия технологий при ТУ, состоящий из рабочей группы ученых. Из предложенных проектов последний уже практически готов. Если сейчас экономическим прогнозом занимаются два специалиста в сфере государствоведения, специалисты по данным, математики и экономисты, то, в зависимости от типа проекта, к работе придется призвать и специалистов из иных областей. "Я — всеми руками "за" интердисциплинарную науку. Очевидно, что люди с различным научным бэкграундом при содействии смогут решить значительно более комплексные проблемы, нежели люди одной дисциплины".

Проект экономического прогноза в качестве госпоставки заказал Налогово-таможенный департамент. "Нам дали широкое задание: как использовать и оценить данные, собранные департаментом о предприятиях, для того, чтобы лучше управлять экономикой", — рассказал Вассиль. Одна из главнейший проблем — то обстоятельство, что данные, используемые при составлении госбюджета и экономического прогноза, к моменту самого планирования уже несколько устарели, местами — аж на год.

Автоматизированные прогнозы

"Почему бы нам не автоматизировать полностью такого рода прогнозы так, чтобы они работали в реальном времени без особых затрат ресурса рабочей силы; и их использовали бы институты, которым они нужны?". В предложении могут быть заинтересованы не только министерства и Банк Эстонии, но, например, и общеобразовательные школы, в которых на уроках граждановедения можно было бы предложить новейшие визуализированные данные об эстонской экономике. А также университеты, чьи студенты и педагогический персонал смогли бы без особых проблем использовать свежие сведения для аналитической работы.

Ученые создали модель, которая основана на ежемесячных данных экономических декларацией разных предприятий. "С их помощью мы сможем описать композицию экономики Эстонии, куда движется эстонская экономика, а также посекторно спрогнозировать события. Кроме того, возможно и сделать прогноз относительно конкретных событий: будет ли предприятие удачно экспортировать в такой ситуации, в какой оно еще не экспортировало".

Проект начали в январе, кончится он в сентябре. Общий бюджет — четверть миллиона евро. Модель использует шесть машинных алгоритмов. Это — самообучающаяся модель, которая выдает расчет прогноза, и в целом из имеющихся моделей выбирает самую действенную.

Помимо экономического прогноза и прогноза ДТП ученые намерены обратить внимание и на сферу медицины: проанализировать вероятность заболевания диабетом второго типа и прочие риски.