Des scientifiques de l’Université RUDN ont proposé une méthode d’évaluation de l’économie pour le respect de l’environnement
Les experts en durabilité définissent les économies traditionnelles comme linéaires: les ressources sont extraites de la nature, les biens sont produits, les déchets de la production et de la consommation se trouvent dans des décharges ou sont détruits. En revanche, une économie circulaire suppose que le maximum de ressources consommées retourne dans le cycle de production et que les sources d’énergie renouvelables sont utilisées à la place des combustibles fossiles. Selon certaines prévisions, d’ici 2030, la transition vers L’économie circulaire réduira la consommation de ressources naturelles de 53 % et les émissions de dioxyde de carbone de 83 % d’ici 2050.
"Aujourd’hui, les approches de l’économie circulaire sont mises en œuvre par de nombreux pays du monde. Mais il est difficile d’évaluer le succès mondial de ces innovations, car il manque d’indicateurs standard de la " cyclicité " de l’économie. Il n’y a pas d’indicateurs qui diraient: dans ce pays, l’économie est devenue une économie à cycle fermé de 30%, et dans celui-ci de 60%. Cela limite à la fois la capacité de mener des comparaisons internationales et la diffusion de pratiques réussies ", Konstantin Gomonov, candidat en sciences économiques, professeur agrégé du Département de modélisation économique et mathématique de l’Université RUDN.
Les économistes de RUDN ont proposé une nouvelle solution à ce problème : une approche statistique pour évaluer le développement de l’économie circulaire dans différents pays. Pour ce faire, ils ont testé plusieurs algorithmes de clustering sur l’exemple des pays de l’Union européenne. Ces algorithmes regroupent les objets (dans ce cas, les pays) en clusters proches les uns des autres en fonction de l’indicateur sélectionné. L’objectif de l’étude était de regrouper les pays en fonction de l’efficacité de la mise en œuvre de l’économie circulaire.
Dans les calculs, les économistes de RUDN ont utilisé les données du système de surveillance de l’UE, qui prend en compte le volume de production et de consommation, ainsi que les déchets et les matériaux recyclés. Par exemple, ils ont choisi deux indicateurs statistiques : le volume d’ordures ménagères par habitant et la quantité totale de déchets par unité de PIB excluant les déchets des industries extractives. Si l’économie produit un minimum de déchets non recyclables, les ressources qu’elle génère sont utilisées aussi efficacement que possible.
La plus grande efficacité pour la tâche a été démontrée par la méthode des k-moyens. Cet algorithme de clustering populaire est basé sur la décomposition de plusieurs objets en un nombre donné de clusters. À chaque étape, ils sont mélangés jusqu’à ce que les distances intracluster — la différence entre les objets selon l’indicateur sélectionné — deviennent minimes. Dans le même temps, un seul des indicateurs testés a finalement été reconnu par les économistes de RUDN comme approprié. Diviser de manière fiable les pays en fonction du niveau de développement de l’économie circulaire permet de donner des données sur les déchets ménagers par habitant, tandis que les informations sur la quantité totale de déchets sont souvent incomplètes et peu fiables.
Le résultat des travaux a été un module logiciel permettant de classer les économies et de visualiser lesrésultats. L’application de l’algorithme aux pays européens a permis de les diviser en quatre groupes homogènes à l’intérieur. Les pratiques les plus efficaces pour introduire une économie circulaire, selon la conclusion des économistes de RUDN, sont utilisées par la Belgique, la Croatie, la Hongrie et la Turquie.
"Bien que notre étude des pays européens ait été menée principalement pour tester l’approche choisie, elle a montré une image réaliste de l’introduction d’une économie circulaire dans ces pays. Par exemple, nous avons vu qu’un PIB élevé ici n’est pas une garantie de succès ", - Konstantin Gomonov, candidat en sciences économiques, professeur agrégé du Département de modélisation économique et mathématique de l’Université RUDN.
Les résultats de l’étude sont publiés dans la revue Sustainability.
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