Давайте сигментируем массив вопроса на моделируемые объекты. Как учили меня в ВУЗе, решаем проблему проектирования с конца. На конце у нас есть некоторая шкала оценки, которая позволяет оценить эффект внедрения (изменения текущего) инноваций, посредством инструмента типа "ML". Итак, мы стремимся к повышению эффективности (меньшими усилиями больший результат) функционирования системы (не суть какой). Мой опыт проектирования подсказывает, что для проектирования нейронки изначально необходимо на структурном уровне понимать точки внедрения узлов оценки эффективности. Нельзя бездумно нагружать структуру избыточными связями (это снижает скорость обучения и может привести к необучаемости в целом). Далее мы должны понимать, как наша система влияет на окружающие нас объекты взаимодействия. Т.е. мы повысим эффективность нашей системы на n пунктов, но в связи с невозможностью другого объекта согласованно ответить на up нашей системы, мы приходим к ситуации неадекватной реакции нейронки.
Резюмирую
Прогноз системного эффекта подразумевает наличие прогностической модели влияния инновационных методов (подразумеваю как использование методов с учетом новейших достижений в области знаний) на изменения в смежных системах.
ЗЫ я бы мог раскрыть вопрос более детально, но это потребует порядка 8 ч.ч (человеко часов ) или 7 дней. Разумеется в области моего профиля