Моделирование процессов изобретательской деятельности в инновационных экосистемах

doi:10.17223/19988648/67/17

Эндаумент фонд ТГУ!
Впиши своё имя в историю университета
- Сделать пожертвование -

патентный портфель | Шулус, Алексей Апполинарьевич

Add to "Quick Collection"

Description	Size	Format
Моделирование процессов изобретательской деятельности в инновационных экосистемах	544 KB	Adobe Acrobat PDF	Read	Download
DOI Доступ к ресурсу на сайте издателя			10.17223/19988648/67/17

#изобретательская деятельность

#изобретения

#имитационное моделирование

#патентный портфель

#системы поддержки решений

#стартапы

#экосистемы

Title: Моделирование процессов изобретательской деятельности в инновационных экосистемах
Creator: Воронов, Виктор Степанович
|
Чернявский, Сергей Владимирович
|
Викторов, Егор Игоревич
|
Шулус, Алексей Апполинарьевич
Date: 2024
DOI: 10.17223/19988648/67/17
Description: Работа посвящена актуальной задаче моделирования процессов изобретательской деятельности в условиях действия множества факторов неопределенности, характерных для взаимодействия и взаимной зависимости субъектов инновационных экосистем. В качестве центрального звена экосистемы рассматривается молодая инновационная компания – стартап, результатом интеллектуальной деятельности которого являются идеи, оформленные в виде заявок на изобретение, направленных в патентное ведомство. Потоки случайных событий подачи патентных заявок стартапом и получения им решений патентного ведомства рассматриваются в рамках классической теории вероятностей. Модель экосистемы, построенная в виде байесовской сети доверия, позволяет учитывать не только события патентных сигналов о появлении новых технологий (изобретений) у стартапа, но и причинно-следственные связи между всеми субъектами инновационной экосистемы, включая стартап, независимого эксперта-техноброкера, институционального инвестора (венчурный фонд) и патентное ведомство. В результате обучения построенной модели и последующих аналитических и диагностических выводов венчурный фонд получает возможность извлекать новые знания и обоснованно уменьшать неопределенность при принятии решений о финансировании стартапа с учетом текущего состояния его патентного портфеля. Расчетные и машинные логические выводы показаны на примере действующего прототипа интеллектуальной системы. Возможность быстрого переобучения модели, например, в соответствии с новыми знаниями, полученными инвестором в ходе анализа, позволяет адаптировать систему поддержки решений инвестора к любым количественным вероятностным оценкам экспертов.

Relationships: Show Relationship Browser for this Object
collection(s): Журналы ТГУ
Identifier: смотреть в электронном каталоге НБ ТГУ
Type: статьи в журналах
Source: Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2024. № 67. С. 285-299
Language: rus