Наш план: G06N — вычислительные модели, нейросети, нечёткая логика

Author: Сергей Владимирович

МФТИ (и особенно ФИВТ/ФПМИ) смотрит не на «красивое название метрики», а на то, можно ли по твоим данным сказать: «да, человек реально умеет считать, моделировать и давать измеримый эффект». СКВ‑матрица 5D и K_SCSW — сильный инструмент, но для разных аудиторий лучше «говорить на их языке». Ниже — как упаковать каждый из трёх подходов конкретно под заводы ТЕХНОНИКОЛЬ в Рязани и приём в МФТИ, с готовыми формулировками артефактов и даже с тем, какие данные реально можно взять с этих производств. 1. Data Science & ML (язык кафедр ИВТ МФТИ) Это самый прямой способ показать «инженерную зрелость» для ИТ‑направлений: модель, метрики, воспроизводимость. Что брать с завода «ТЕХНО» (каменная вата) и «Лоджикруф ПИР» (PIR): - MES‑логи: температура, влажность, скорость линии, брак по сменам. - Датчики: температура в камере сушки, давление, влажность сырья. - Выходные метрики: процент брака, энергопотребление (кВт·ч на тонну продукции). Какие метрики показать в заявке: - Для задачи «предсказание брака»: Precision/Recall/F1 — например, «модель предсказывает брак по влажности с Precision 94%». - Для задачи «прогноз энергопотребления»: RMSE и MAPE — «ошибка прогноза ≤7%». - A/B‑тест офлайн: сравниваешь «как было» и «как стало бы с моделью» на исторических данных. Формула эффекта: Δ = Lbase - LmodelL_base × 100\% где L — функция потерь: рубли брака + кВт·ч энергии. Артефакты для МФТИ: - Таблица кросс‑валидации (k‑fold) и Learning Curve. - ROC‑кривая (если это классификация дефектов). - Репозиторий с кодом (GitHub) + README: «как запустить», «какие данные нужны», «как воспроизвести метрики». Формулировка для мотивационного письма: «На базе данных MES завода ТЕХНО (Рязань) построена модель предсказания брака по влажности. На исторических данных (3 месяца) достигнут Precision 94%, MAPE прогноза энергопотребления ≤7%. Эффект: потенциальное снижение потерь на 18–22% при внедрении. Код, данные и метрики воспроизводимы (см. репозиторий).» 2. Lean Six Sigma (язык ТЕХНОНИКОЛЬ) Для производственников это «родной» язык: деньги, стабильность, контроль. Для МФТИ это показывает, что ты понимаешь не только код, но и реальный процесс. Что считать: - DPMO (Defects Per Million Opportunities): сколько дефектов на миллион возможностей. Например, было 42 000, стало 15 000. - Уровень сигмы (σ): переход с 3.2 до 4.1 — это уже сильный инженерный результат. - Финансовый эффект: прямая калькуляция: сколько рублей экономии на смену/месяц/год. Фаза Control — самое ценное: показать, что процесс удерживается в новых границах без постоянного участия разработчика. Это и есть «инженерная зрелость». Артефакты: - Отчёт по DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control). - Контрольные карты (X‑bar, R‑chart) — даже в Excel. - Акт внедрения и данные за 2–4 недели после внедрения. Формулировка для письма поддержки ТЕХНОНИКОЛЬ: «Проект реализован по методологии DMAIC. Уровень дефектности снижен с 42 000 DPMO до 15 000 DPMO, уровень сигмы вырос с 3.2 до 4.1. Стабилизация процесса подтверждена контрольными картами за 3 недели. Финансовый эффект: экономия ~2,3 млн руб./год. Процесс находится в фазе Control.» 3. ТРИЗ + ФСА (язык экспертных советов и грантов) Этот подход показывает глубину мышления и способность решать «неудобные» противоречия. Отлично заходит в грантовые заявки (Фонд Рыбакова) и на кафедры общетехнических дисциплин. Пример противоречия на заводе: «Датчик должен быть в контакте с горячим материалом, чтобы точно измерять влажность, но при этом он плавится или быстро деградирует». Что показать: - Вещественно‑полевой анализ (ВПА): какие поля и вещества участвуют. - Матрицу устранения технических противоречий: какое решение выбрано и почему. - Идеальность системы (I): I = ∑ Φf∑ Φr где Φf — полезные функции (снижение брака), Φr — затраты (датчики, лицензии, время оператора). Артефакты: - Аналитическая записка с ВПА и матрицей противоречий. - Черновик описания решения (даже без патента) — это показывает уровень проработки. Формулировка для заявки в Фонд Рыбакова: «В проекте применён подход ТРИЗ для разрешения технического противоречия “точность vs надёжность датчика”. Построен ВПА, выбрана концепция бесконтактного измерения с компенсацией дрейфа. Идеальность системы I оценена как 1.8 (рост за счёт снижения отказов датчиков и затрат на обслуживание).» Как это связать с твоим подходом (СКВ‑матрица + SCSW) Ты можешь не заменять, а усилить свою систему, добавив к ней «перевод» на эти три языка. То есть: - СКВ‑матрица 5D остаётся как единая структура описания проекта. - К ней прикладываются три разных набора метрик — по одному на каждую аудиторию: - МФТИ (ИТ): ML‑метрики, код, воспроизводимость. - ТЕХНОНИКОЛЬ: DPMO, контрольные карты, финансовый эффект. - Фонд Рыбакова: ВПА, матрица противоречий, оценка идеальности. Так ты получаешь мультиаудиторную упаковку: один проект, три убедительных доказательства его ценности. Практический план на 2–3 недели (под Рязань и МФТИ) 1. Выбери одну задачу на одном из заводов (лучше «ТЕХНО» — там больше данных по влажности и сушке). 2. Собери 1–2 месяца MES‑данных (или попроси выгрузку у технолога). 3. Построй простую модель (линейная регрессия или дерево решений) — не нужно «супернейронки», главное — понятные метрики. 4. Посчитай DPMO и контрольные карты — это можно сделать в Excel за день. 5. Опиши одно техническое противоречие и как ты его решаешь — хватит 1 страницы. 6. Упакуй всё в единый пакет: JSON с СКВ‑матрицей, метрики по трём подходам, код, акты, письма поддержки. Пример JSON‑фрагмента: мультиметрическая упаковка `json { "student_id": "STU-2026-007", "name": "Иванов И.И.", "target_program": "Информатика и вычислительная техника, МФТИ", "project": { "title": "Снижение брака по влажности на участке сушки (завод ТЕХНО, Рязань)", "skv_5d": { "Зачем": "снизить брак до ≤2%", "Как": "модель прогноза + корректировка режима", "Кто": "школьник, технолог, мастер", "Когда": "M3–M4, пилот 2 недели", "Ресурсы": "MES‑данные, доступ к панели оператора" } }, "metrics": { "ml": { "precision": 0.94, "recall": 0.89, "f1": 0.91, "mape": 0.068, "abtestdelta": 0.19 }, "leansixsigma": { "dpmo_before": 42000, "dpmo_after": 15000, "sigma_before": 3.2, "sigma_after": 4.1, "financialeffectrub_year": 2300000 }, "triz": { "contradiction": "точность vs надёжность датчика", "solution_type": "бесконтактное измерение с компенсацией", "ideality": 1.8 } }, "artifacts": [ "Репозиторий (GitHub)", "Контрольные карты (Excel)", "Акт ТЕХНОНИКОЛЬ о пилоте", "Письмо поддержки Фонда Рыбакова", "Черновик патентной заявки (ЕАПО)" ], "university_package": { "status": "ready", "target_universities": ["МФТИ"], "partners": ["ТЕХНОНИКОЛЬ", "Фонд Рыбакова"] } } ` Если скажешь, какой именно участок ты хочешь взять (например, «сушка каменной ваты» или «контроль геометрии PIR‑плит») и какой тип задачи тебе ближе (прогноз, оптимизация, управление), я помогу написать конкретные формулы, SQL‑запросы к MES и даже тексты актов/писем, чтобы они идеально легли под требования МФТИ и индустриальных партнёров. 😊 Для заявки в ЕАПО под твой проект (СКВ‑матрицы, оценка потенциала школьника, метрики SCSW, ML‑модели для производственных задач на базе ТЕХНОНИКОЛЬ) оптимально брать комбинацию классов G06N и G06Q, с возможной привязкой к G05B — в зависимости от того, какой технический результат ты заявляешь как главный. G06N — вычислительные модели, нейросети, нечёткая логика Подкласс: G06N 20/00 (Machine learning) либо G06N 7/00 (Computational models based on specific mathematical models). Когда это основной класс: если суть изобретения — в способе построения графа знаний / оценки потенциала на базе СКВ‑матриц, в обучении модели на траектории школьника, в метрике SCSW как функции качества потока, в контр‑градиентном анализе. Формулировки технического результата для G06N: * «снижение количества галлюцинаций модели за счёт структурирования знаний в СКВ‑матрице 5D и верификации через экспертный множитель»; * «повышение интерпретируемости решений за счёт декомпозиции на поля СКВ и явного учёта причинно‑следственных связей»; * «минимизация энергопотребления вычислений за счёт отбора только релевантных узлов графа и отсечения проектов с низким K_SCSW». Это идеально ложится на твою методологию: ты не просто «обучаешь модель», а структурируешь среду и поток задач, чтобы модель работала эффективнее и надёжнее. G06Q — системы обработки данных для административных, коммерческих, финансовых задач Подклассы: G06Q 10/00 (Administration; Management), G06Q 40/00 (Finance; Insurance). Когда это основной класс: если ты заявляешь систему как способ управления портфелем проектов, распределения ресурсов, формирования рейтинга/потенциала школьника, конвертации в «баллы/токены» и «двери в вуз», а также целевого набора с предприятием. Формулировки технического результата для G06Q: * «автоматизация формирования индивидуального пакета абитуриента на основе верифицированных эффектов и метрик качества потока»; * «обеспечение прозрачности и воспроизводимости оценки индивидуальных достижений за счёт неизменяемого реестра (блокчейн) и ГОСТ‑подписей»; * «снижение трансакционных издержек при целевом наборе за счёт формализации критериев отбора и автоматической конвертации потенциала в приоритет». Здесь ты продаёшь не математику ради математики, а бизнес‑эффект: меньше ручного труда, меньше споров, больше объективности. G05B — автоматическое управление, регулирование Подкласс: G05B 13/00 (Adaptive control systems). Когда стоит добавить как дополнительный класс: если в проекте есть контур обратной связи: тест → РИД → метрики → корректировка траектории обучения/выдача новых задач. То есть система «подстраивается» под школьника и под состояние производственного процесса. Технический результат: «адаптивное управление траекторией проектной подготовки на основе контр‑градиентного анализа расхождений между плановыми и фактическими метриками». Как правильно указать классы в заявке (практика ЕАПО) В заявке пишут один главный класс и несколько дополнительных. Для твоего случая я рекомендую такую связку: * Главный: G06N (если упор на модель/граф/матрицу/метрики). * Дополнительный: G06Q (если упор на управление портфелем, баллы, целевой набор, конвертацию потенциала). * Опционально: G05B (если есть адаптивное управление траекторией). Так экспертиза увидит, что ты решаешь и вычислительную задачу, и задачу управления, и при необходимости можешь управлять процессом. Примеры формулировок формулы изобретения (для ЕАПО) Вариант 1: упор на граф знаний и интерпретируемость (G06N) «Способ построения графа знаний для управления проектной подготовкой, характеризующийся тем, что знания структурируют в виде СКВ‑матриц 5D, где каждое поле матрицы соответствует семантической оси, а связи между узлами графа устанавливают на основе экспертного множителя и метрики качества потока K_SCSW, обеспечивая снижение количества галлюцинаций и повышение интерпретируемости результатов.» Вариант 2: упор на портфель и конвертацию в баллы (G06Q) «Система оценки индивидуальных достижений учащегося, характеризующаяся тем, что формируют портфель результатов интеллектуальной деятельности (РИД), верифицируют каждый РИД с помощью электронной подписи по ГОСТ 34.10‑2012 и неизменяемого реестра, рассчитывают суммарный потенциал на основе взвешенных оценок и метрики K_SCSW, и автоматически конвертируют потенциал в баллы индивидуальных достижений или приоритет в целевом наборе.» Вариант 3: с адаптивным управлением (G05B + G06N + G06Q) «Способ адаптивного управления траекторией проектной подготовки, включающий этапы: входной тест как точку входа в проектирование, формирование РИД в виде СКВ‑матриц 5D, оценку качества потока через K_SCSW, и автоматическую корректировку последующих задач на основе контр‑градиентного анализа расхождений, обеспечивая повышение эффективности подготовки и снижение ресурсных потерь.» Практический совет по выбору Выбирай главный класс по тому, что ты хочешь защитить как ключевое ноу‑хау: * Если «сердце» изобретения — это СКВ‑матрица, граф, метрика SCSW и то, как они делают модель лучше → G06N. * Если «сердце» — это процесс: как из тестов и проектов получаются баллы и приоритет в вузе → G06Q. * Если «сердце» — это контур обратной связи, который меняет траекторию → добавь G05B. В патентной заявке можно заявить несколько независимых пунктов формулы — по одному под каждую задачу (модель, портфель, управление). Тогда в реферате и классификации указывают все три класса. Что ещё важно для ЕАПО 1. Не пиши «для образования» как цель. В формуле и описании делай упор на технический результат: минимум энергии, минимум ошибок, максимум интерпретируемости, воспроизводимость, объективность. 2. Привязывай к данным. Указывай, какие именно данные используются (MES‑логи, результаты тестов, экспертные оценки), как они преобразуются и что на выходе (числовой потенциал, приоритет, рекомендация). 3. Покажи аппаратную реализацию. Даже если это ПО, опиши устройство/систему: сервер, терминал, блокчейн‑реестр, подпись — чтобы патент был именно на техническое решение, а не на абстрактный метод. Если скажешь, какой именно пункт ты хочешь сделать главным (например, «способ построения графа знаний на базе СКВ‑матриц» или «система конвертации потенциала школьника в приоритет в вузе»), я помогу написать полный черновик формулы изобретения и реферата строго под требования ЕАПО. 😊 Действительно, такая связь есть! Я проверила: речь идёт о патенте РФ № 2128467 («Способ регистрации низкоинтенсивного КВЧ-излучения человека»). Его автор — О. П. Кирчик, и в документах она же указана как патентообладатель. А ЗАО «Инволм» (точнее, ЗАО «Центр информационно-волновой медицины») — это организация, где Ольга Петровна работала руководителем. `7``13``16``3``4` Что в этом патенте Изобретение относится к медицинской технике: это метод регистрации биоэлектрических сигналов организма для диагностики функциональных состояний. Суть в том, что электромагнитное излучение человека фиксируют бесконтактным способом в миллиметровом диапазоне (КВЧ — крайне высокие частоты). При этом «мишенью» служат зоны на коже, которые соответствуют проекциям биоактивных точек и зон Захарьина — Геда. `7``13` Чтобы проанализировать полученный сигнал (выделить его пространственно-временные и спектральные характеристики), применяют преобразование Маклорена. Технический результат, на который рассчитывали авторы, — повышение объективности и информативности диагностики неинвазивным способом. `7``13` МПК (Международная патентная классификация) для этого патента: A61B 5/04, A61H 39/00. `7` Дата публикации: 10 апреля 1999 года. Заявка была подана в 1997 году. `7``13` Где посмотреть документ Я подобрала ресурсы, где можно изучить текст и даже скачать оцифрованную версию: * Национальная электронная библиотека (НЭБ) — можно читать онлайн и скачать PDF. `7` * Google Patents — удобный просмотр с возможностью поиска по тексту документа. `13` Про организацию ЗАО «Центр информационно-волновой медицин

Наш план: G06N — вычислительные модели, нейросети, нечёткая логика

NoteСергей Владимирович08/05/2026, 07:20:15 AM
Open in Explorer

SeqNo

3285257-1

Type

Note

Fee

0.028919

Size

28919 B

Creator

77ueq3kNSzpPGUAaerpMhC6DZbUKT55FMa

Signature

5pCQfiJ9j5EX66n26sqNqKHBMqNujDvhHoWcTwthpNe1aCWTR8qqFuoqavccsZzbyLd9cnbrJuqvg5x9u5BoEBa2

Content

Наш план: G06N — вычислительные модели, нейросети, нечёткая логика

Сергей Владимирович

МФТИ (и особенно ФИВТ/ФПМИ) смотрит не на «красивое название метрики», а на то, можно ли по твоим данным сказать: «да, человек реально умеет считать, моделировать и давать измеримый эффект». СКВ‑матрица 5D и KSCSWK_{\text{SCSW}} — сильный инструмент, но для разных аудиторий лучше «говорить на их языке».

Ниже — как упаковать каждый из трёх подходов конкретно под заводы ТЕХНОНИКОЛЬ в Рязани и приём в МФТИ, с готовыми формулировками артефактов и даже с тем, какие данные реально можно взять с этих производств.

1. Data Science & ML (язык кафедр ИВТ МФТИ)

Это самый прямой способ показать «инженерную зрелость» для ИТ‑направлений: модель, метрики, воспроизводимость.

Что брать с завода «ТЕХНО» (каменная вата) и «Лоджикруф ПИР» (PIR):

  • MES‑логи: температура, влажность, скорость линии, брак по сменам.
  • Датчики: температура в камере сушки, давление, влажность сырья.
  • Выходные метрики: процент брака, энергопотребление (кВт·ч на тонну продукции).

Какие метрики показать в заявке:

  • Для задачи «предсказание брака»: Precision/Recall/F1 — например, «модель предсказывает брак по влажности с Precision 94%».
  • Для задачи «прогноз энергопотребления»: RMSE и MAPE — «ошибка прогноза ≤7%».
  • A/B‑тест офлайн: сравниваешь «как было» и «как стало бы с моделью» на исторических данных. Формула эффекта:
Δ=Lbase−LmodelLbase×100% \Delta = \frac{L_{\text{base}} - L_{\text{model}}}{L_{\text{base}}} \times 100\%

где LL — функция потерь: рубли брака + кВт·ч энергии.

Артефакты для МФТИ:

  • Таблица кросс‑валидации (k‑fold) и Learning Curve.
  • ROC‑кривая (если это классификация дефектов).
  • Репозиторий с кодом (GitHub) + README: «как запустить», «какие данные нужны», «как воспроизвести метрики».

Формулировка для мотивационного письма:

«На базе данных MES завода ТЕХНО (Рязань) построена модель предсказания брака по влажности. На исторических данных (3 месяца) достигнут Precision 94%, MAPE прогноза энергопотребления ≤7%. Эффект: потенциальное снижение потерь на 18–22% при внедрении. Код, данные и метрики воспроизводимы (см. репозиторий).»

2. Lean Six Sigma (язык ТЕХНОНИКОЛЬ)

Для производственников это «родной» язык: деньги, стабильность, контроль. Для МФТИ это показывает, что ты понимаешь не только код, но и реальный процесс.

Что считать:

  • DPMO (Defects Per Million Opportunities): сколько дефектов на миллион возможностей. Например, было 42 000, стало 15 000.
  • Уровень сигмы (σ\sigma): переход с 3.2 до 4.1 — это уже сильный инженерный результат.
  • Финансовый эффект: прямая калькуляция: сколько рублей экономии на смену/месяц/год.

Фаза Control — самое ценное: показать, что процесс удерживается в новых границах без постоянного участия разработчика. Это и есть «инженерная зрелость».

Артефакты:

  • Отчёт по DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control).
  • Контрольные карты (X‑bar, R‑chart) — даже в Excel.
  • Акт внедрения и данные за 2–4 недели после внедрения.

Формулировка для письма поддержки ТЕХНОНИКОЛЬ:

«Проект реализован по методологии DMAIC. Уровень дефектности снижен с 42 000 DPMO до 15 000 DPMO, уровень сигмы вырос с 3.2 до 4.1. Стабилизация процесса подтверждена контрольными картами за 3 недели. Финансовый эффект: экономия ~2,3 млн руб./год. Процесс находится в фазе Control.»

3. ТРИЗ + ФСА (язык экспертных советов и грантов)

Этот подход показывает глубину мышления и способность решать «неудобные» противоречия. Отлично заходит в грантовые заявки (Фонд Рыбакова) и на кафедры общетехнических дисциплин.

Пример противоречия на заводе:

«Датчик должен быть в контакте с горячим материалом, чтобы точно измерять влажность, но при этом он плавится или быстро деградирует».

Что показать:

  • Вещественно‑полевой анализ (ВПА): какие поля и вещества участвуют.
  • Матрицу устранения технических противоречий: какое решение выбрано и почему.
  • Идеальность системы (II):
I=∑Φf∑Φr I = \frac{\sum \Phi_f}{\sum \Phi_r}

где Φf\Phi_f — полезные функции (снижение брака), Φr\Phi_r — затраты (датчики, лицензии, время оператора).

Артефакты:

  • Аналитическая записка с ВПА и матрицей противоречий.
  • Черновик описания решения (даже без патента) — это показывает уровень проработки.

Формулировка для заявки в Фонд Рыбакова:

«В проекте применён подход ТРИЗ для разрешения технического противоречия “точность vs надёжность датчика”. Построен ВПА, выбрана концепция бесконтактного измерения с компенсацией дрейфа. Идеальность системы II оценена как 1.8 (рост за счёт снижения отказов датчиков и затрат на обслуживание).»

Как это связать с твоим подходом (СКВ‑матрица + SCSW)

Ты можешь не заменять, а усилить свою систему, добавив к ней «перевод» на эти три языка. То есть:

  • СКВ‑матрица 5D остаётся как единая структура описания проекта.
  • К ней прикладываются три разных набора метрик — по одному на каждую аудиторию:
    • МФТИ (ИТ): ML‑метрики, код, воспроизводимость.
    • ТЕХНОНИКОЛЬ: DPMO, контрольные карты, финансовый эффект.
    • Фонд Рыбакова: ВПА, матрица противоречий, оценка идеальности.

Так ты получаешь мультиаудиторную упаковку: один проект, три убедительных доказательства его ценности.

Практический план на 2–3 недели (под Рязань и МФТИ)

  1. Выбери одну задачу на одном из заводов (лучше «ТЕХНО» — там больше данных по влажности и сушке).
  2. Собери 1–2 месяца MES‑данных (или попроси выгрузку у технолога).
  3. Построй простую модель (линейная регрессия или дерево решений) — не нужно «супернейронки», главное — понятные метрики.
  4. Посчитай DPMO и контрольные карты — это можно сделать в Excel за день.
  5. Опиши одно техническое противоречие и как ты его решаешь — хватит 1 страницы.
  6. Упакуй всё в единый пакет: JSON с СКВ‑матрицей, метрики по трём подходам, код, акты, письма поддержки.

Пример JSON‑фрагмента: мультиметрическая упаковка

{
  "student_id": "STU-2026-007",
  "name": "Иванов И.И.",
  "target_program": "Информатика и вычислительная техника, МФТИ",
  "project": {
    "title": "Снижение брака по влажности на участке сушки (завод ТЕХНО, Рязань)",
    "skv_5d": {
      "Зачем": "снизить брак до ≤2%",
      "Как": "модель прогноза + корректировка режима",
      "Кто": "школьник, технолог, мастер",
      "Когда": "M3–M4, пилот 2 недели",
      "Ресурсы": "MES‑данные, доступ к панели оператора"
    }
  },
  "metrics": {
    "ml": {
      "precision": 0.94,
      "recall": 0.89,
      "f1": 0.91,
      "mape": 0.068,
      "ab_test_delta": 0.19
    },
    "lean_six_sigma": {
      "dpmo_before": 42000,
      "dpmo_after": 15000,
      "sigma_before": 3.2,
      "sigma_after": 4.1,
      "financial_effect_rub_year": 2300000
    },
    "triz": {
      "contradiction": "точность vs надёжность датчика",
      "solution_type": "бесконтактное измерение с компенсацией",
      "ideality": 1.8
    }
  },
  "artifacts": [
    "Репозиторий (GitHub)",
    "Контрольные карты (Excel)",
    "Акт ТЕХНОНИКОЛЬ о пилоте",
    "Письмо поддержки Фонда Рыбакова",
    "Черновик патентной заявки (ЕАПО)"
  ],
  "university_package": {
    "status": "ready",
    "target_universities": ["МФТИ"],
    "partners": ["ТЕХНОНИКОЛЬ", "Фонд Рыбакова"]
  }
}

Если скажешь, какой именно участок ты хочешь взять (например, «сушка каменной ваты» или «контроль геометрии PIR‑плит») и какой тип задачи тебе ближе (прогноз, оптимизация, управление), я помогу написать конкретные формулы, SQL‑запросы к MES и даже тексты актов/писем, чтобы они идеально легли под требования МФТИ и индустриальных партнёров. 😊

Для заявки в ЕАПО под твой проект (СКВ‑матрицы, оценка потенциала школьника, метрики SCSW, ML‑модели для производственных задач на базе ТЕХНОНИКОЛЬ) оптимально брать комбинацию классов G06N и G06Q, с возможной привязкой к G05B — в зависимости от того, какой технический результат ты заявляешь как главный.

G06N — вычислительные модели, нейросети, нечёткая логика

Подкласс: G06N 20/00 (Machine learning) либо G06N 7/00 (Computational models based on specific mathematical models).

Когда это основной класс: если суть изобретения — в способе построения графа знаний / оценки потенциала на базе СКВ‑матриц, в обучении модели на траектории школьника, в метрике SCSW как функции качества потока, в контр‑градиентном анализе.

Формулировки технического результата для G06N:

  • «снижение количества галлюцинаций модели за счёт структурирования знаний в СКВ‑матрице 5D и верификации через экспертный множитель»;
  • «повышение интерпретируемости решений за счёт декомпозиции на поля СКВ и явного учёта причинно‑следственных связей»;
  • «минимизация энергопотребления вычислений за счёт отбора только релевантных узлов графа и отсечения проектов с низким KSCSWK_{\text{SCSW}}».

Это идеально ложится на твою методологию: ты не просто «обучаешь модель», а структурируешь среду и поток задач, чтобы модель работала эффективнее и надёжнее.

G06Q — системы обработки данных для административных, коммерческих, финансовых задач

Подклассы: G06Q 10/00 (Administration; Management), G06Q 40/00 (Finance; Insurance).

Когда это основной класс: если ты заявляешь систему как способ управления портфелем проектов, распределения ресурсов, формирования рейтинга/потенциала школьника, конвертации в «баллы/токены» и «двери в вуз», а также целевого набора с предприятием.

Формулировки технического результата для G06Q:

  • «автоматизация формирования индивидуального пакета абитуриента на основе верифицированных эффектов и метрик качества потока»;
  • «обеспечение прозрачности и воспроизводимости оценки индивидуальных достижений за счёт неизменяемого реестра (блокчейн) и ГОСТ‑подписей»;
  • «снижение трансакционных издержек при целевом наборе за счёт формализации критериев отбора и автоматической конвертации потенциала в приоритет».

Здесь ты продаёшь не математику ради математики, а бизнес‑эффект: меньше ручного труда, меньше споров, больше объективности.

G05B — автоматическое управление, регулирование

Подкласс: G05B 13/00 (Adaptive control systems).

Когда стоит добавить как дополнительный класс: если в проекте есть контур обратной связи: тест → РИД → метрики → корректировка траектории обучения/выдача новых задач. То есть система «подстраивается» под школьника и под состояние производственного процесса.

Технический результат: «адаптивное управление траекторией проектной подготовки на основе контр‑градиентного анализа расхождений между плановыми и фактическими метриками».

Как правильно указать классы в заявке (практика ЕАПО)

В заявке пишут один главный класс и несколько дополнительных. Для твоего случая я рекомендую такую связку:

  • Главный: G06N (если упор на модель/граф/матрицу/метрики).
  • Дополнительный: G06Q (если упор на управление портфелем, баллы, целевой набор, конвертацию потенциала).
  • Опционально: G05B (если есть адаптивное управление траекторией).

Так экспертиза увидит, что ты решаешь и вычислительную задачу, и задачу управления, и при необходимости можешь управлять процессом.

Примеры формулировок формулы изобретения (для ЕАПО)

Вариант 1: упор на граф знаний и интерпретируемость (G06N)

«Способ построения графа знаний для управления проектной подготовкой, характеризующийся тем, что знания структурируют в виде СКВ‑матриц 5D, где каждое поле матрицы соответствует семантической оси, а связи между узлами графа устанавливают на основе экспертного множителя и метрики качества потока KSCSWK_{\text{SCSW}}, обеспечивая снижение количества галлюцинаций и повышение интерпретируемости результатов.»

Вариант 2: упор на портфель и конвертацию в баллы (G06Q)

«Система оценки индивидуальных достижений учащегося, характеризующаяся тем, что формируют портфель результатов интеллектуальной деятельности (РИД), верифицируют каждый РИД с помощью электронной подписи по ГОСТ 34.10‑2012 и неизменяемого реестра, рассчитывают суммарный потенциал на основе взвешенных оценок и метрики KSCSWK_{\text{SCSW}}, и автоматически конвертируют потенциал в баллы индивидуальных достижений или приоритет в целевом наборе.»

Вариант 3: с адаптивным управлением (G05B + G06N + G06Q)

«Способ адаптивного управления траекторией проектной подготовки, включающий этапы: входной тест как точку входа в проектирование, формирование РИД в виде СКВ‑матриц 5D, оценку качества потока через KSCSWK_{\text{SCSW}}, и автоматическую корректировку последующих задач на основе контр‑градиентного анализа расхождений, обеспечивая повышение эффективности подготовки и снижение ресурсных потерь.»

Практический совет по выбору

Выбирай главный класс по тому, что ты хочешь защитить как ключевое ноу‑хау:

  • Если «сердце» изобретения — это СКВ‑матрица, граф, метрика SCSW и то, как они делают модель лучше → G06N.
  • Если «сердце» — это процесс: как из тестов и проектов получаются баллы и приоритет в вузе → G06Q.
  • Если «сердце» — это контур обратной связи, который меняет траекторию → добавь G05B.

В патентной заявке можно заявить несколько независимых пунктов формулы — по одному под каждую задачу (модель, портфель, управление). Тогда в реферате и классификации указывают все три класса.

Что ещё важно для ЕАПО

  1. Не пиши «для образования» как цель. В формуле и описании делай упор на технический результат: минимум энергии, минимум ошибок, максимум интерпретируемости, воспроизводимость, объективность.
  2. Привязывай к данным. Указывай, какие именно данные используются (MES‑логи, результаты тестов, экспертные оценки), как они преобразуются и что на выходе (числовой потенциал, приоритет, рекомендация).
  3. Покажи аппаратную реализацию. Даже если это ПО, опиши устройство/систему: сервер, терминал, блокчейн‑реестр, подпись — чтобы патент был именно на техническое решение, а не на абстрактный метод.

Если скажешь, какой именно пункт ты хочешь сделать главным (например, «способ построения графа знаний на базе СКВ‑матриц» или «система конвертации потенциала школьника в приоритет в вузе»), я помогу написать полный черновик формулы изобретения и реферата строго под требования ЕАПО. 😊

Действительно, такая связь есть! Я проверила: речь идёт о патенте РФ № 2128467 («Способ регистрации низкоинтенсивного КВЧ-излучения человека»). Его автор — О. П. Кирчик, и в документах она же указана как патентообладатель. А ЗАО «Инволм» (точнее, ЗАО «Центр информационно-волновой медицины») — это организация, где Ольга Петровна работала руководителем. 7131634

Что в этом патенте

Изобретение относится к медицинской технике: это метод регистрации биоэлектрических сигналов организма для диагностики функциональных состояний. Суть в том, что электромагнитное излучение человека фиксируют бесконтактным способом в миллиметровом диапазоне (КВЧ — крайне высокие частоты). При этом «мишенью» служат зоны на коже, которые соответствуют проекциям биоактивных точек и зон Захарьина — Геда. 713

Чтобы проанализировать полученный сигнал (выделить его пространственно-временные и спектральные характеристики), применяют преобразование Маклорена. Технический результат, на который рассчитывали авторы, — повышение объективности и информативности диагностики неинвазивным способом. 713

МПК (Международная патентная классификация) для этого патента: A61B 5/04, A61H 39/00. 7

Дата публикации: 10 апреля 1999 года. Заявка была подана в 1997 году. 713

Где посмотреть документ

Я подобрала ресурсы, где можно изучить текст и даже скачать оцифрованную версию:

Про организацию

ЗАО «Центр информационно-волновой медицины» («Инволм») позже было ликвидировано — в 2019 году из ЕГРЮЛ исключили из-за недостоверных сведений. 384

Comments

Sign in to leave a comment
Loading files...
Loading attachments...