Andrew C. TrappWPI (슬롯 사이트)의 비즈니스 스쿨 교수 인 NSF (National Science Foundation)는 320,000 달러의 NSF (National Science Foundation) 보조금을 받았으며 인도 주의적 원조 조직이 새로운 국가에 성공적으로 재설치하고 통합 할 수있는 난민의 기회를 크게 향상시키는 데 도움이되는 계산 도구를 개발했습니다. 이 도구는 국제 컴퓨터 과학자 및 경제학자 팀과의 지속적인 작업을 기반으로 기계 학습 및 최적화 알고리즘과 복잡한 데이터 계산을 통합하여 난민을 고용 기회를 포함하여 적절한 자원을 찾을 수있는 지역 사회와 일치시킵니다..
“슬롯 사이트 추천이 미국에서 새로운 삶을 시작하도록 도울 때 고려해야 할 많은 정보가 있습니다. "이것은 궁극적 인 목표를 가진 노동 집약적 인 과정으로, 커뮤니티에 성공적으로 통합하고 기여할 수있는 기회가 가능한 한 많은 기회가있는 곳에서 슬롯 사이트 추천 토지를 돕는 것입니다. 기술 솔루션은 사회적 영향을 심오하게 할 수 있습니다.".
매년 수만 명의 슬롯 사이트 추천들 (도망 치는 전쟁, 폭력 및 박해)이 전 세계 수십 개 호스트 국가에서 정착됩니다. 미국에서 국무부는 국가의 정착 프로그램을 관리하는 9 개의 비영리 기관을 감독하여 전국의 지역 사회에 들어오는 슬롯 사이트 추천을 배치합니다. 슬롯 사이트 추천 가족의 초기 배치가 평생 결과에 크게 영향을 미친다는 증거가 증가하고 있지만, 재 정착 목적지를 최적화하기 위해 기술을 사용하려는 시도는 거의 없었다.
NSF가 지원하는 작업은 정착 결과를 개선하기 위해 소프트웨어 프로그램 TRAPP 및 동료들을 더욱 개발할 것입니다. 라고 불리는Annie Moore(슬롯 사이트 추천 권한 부여를위한 일치 결과 최적화), 1800 년대 후반 엘리스 아일랜드 연방 이민국에서 최초의 기록 된 이민자 인 Anna Moore 이후,이 소프트웨어는 옥스포드 대학의 Alexander Teytelboym, Sweden에있는 Lundson의 Alexander Teytelboym, Trapp, Sweden의 Alessandro Martinello에 의해 개발 된 아일랜드 이민자 인 Anna Moore 이후.
Trapp의 진행중인 작업에는 슬롯 사이트 추천 위치 일치 프로세스로 표현되는 어려운 유형의 최적화 문제를 해결하기 위해 방법론의 새로운 발전이 포함되며, 현재보다 훨씬 큰 규모로 해결 될 때, 수천 명의 슬롯 사이트 추천과 수백 곳의 상당한 계산 문제가 발생합니다. "특정 문제 구조가 더 잘 이해되면 이러한 문제를 해결하기 위해 개선 된 계산 방법을 개발할 수 있습니다." Trapp과 그의 팀은 일치하는 문제의 기본 수학적 구조를 연구하고 악용하여 이들을 해결하기위한 혁신을 조사하고 있습니다..
이전 배치에서 얻은 알고리즘 및 데이터를 기반으로Annie각 노동 연령 슬롯 사이트 추천의 고용 가능성을 예측합니다. 이러한 예측은 슬롯 사이트 추천 가족을 일치시키는 최선의 방법을 찾는 데 사용됩니다. 슬롯 사이트 추천은 일반적으로 90 일 이내에 고용을 찾을 것으로 예상됩니다 (미래 통합의 초기 지표가 제공되며 약 6 개월 이내에 자급 자족을 확립합니다.
Trapp 및 동료 최근 공동 저술슬롯 사이트 추천 정착에서의 배치 최적화, 출판을 위해 제출 된 작업 논문.Annie3 개월 이내에 슬롯 사이트 추천의 일을 찾을 가능성이 크게 향상되었습니다. 이 팀은 비영리 단체 인 HIAS (9 개 기관 중 가장 오래된 히브리 이민자 원조 협회로 설립)와 협력하여 조종사Annie및 8 개의 다른 미국 기관에 프로그램을 시연 할 계획입니다. WPI Data Science PhD Student Narges Ahani는 HIAS 재설정 직원의 피드백을 기반으로 사용자 인터페이스를 개발했습니다.
초기 파일럿 테스트에서, 496 명의 슬롯 사이트 추천 Hias 중 2017 년 수동 일치를 통해 정착 한 159 명이 90 일 동안의 고용을 확보 할 수있었습니다. 동일한 496 명의 슬롯 사이트 추천에 대한 데이터를 사용하여 팀은를 통해 배치를 최적화했습니다.Annie그리고 보수적으로 200 개 이상의 또는 20 % 이상이 같은 시간 내에 일자리를 찾을 수 있다고 계산했습니다. 일부 시나리오에서 슬롯 사이트 추천 고용률은 37 % 증가했습니다. 미래의 도전Annie슬롯 사이트 추천 자신의 선호도를 고려할 것입니다.
Trapp과 동료들은이 NSF 연구 에서이 프로그램이 채택 서비스를 포함한 다른 인도 주의적 요구 및 응용 프로그램에 적응할 수 있다고 생각합니다.
WPI 발견기계 학습 전문가.
