В статье исследовано социально-экономическое развитие субъектов Российской Федерации в контексте усиления технологического суверенитета с позиции цифровой трансформации. Цель работы - кластерный анализ цифровой трансформации экономики России с применением инновационного метода исследования - искусственных нейронных сетей. Объектами исследования являлись субъекты Российской Федерации, аттестуемые 9 показателями, выбранными с сайта Росстата в соответствии с авторской моделью. Многофакторная задача, описывающая состояние экономики субъектов России, решена с применением инновационного и эффективного метода кластерного анализа на фундаменте искусственных нейронных сетей, являющих собой весомый элемент искусственного интеллекта и воплощенных на платформе российского аналитического программного комплекса Deductor. В результате нейросетевого кластерного анализа субъекты РФ сгруппировались по 6 кластерным формациям. Показано отсутствие корреляции кластерного решения с нахождением субъектов России в составе федеральных округов Российской Федерации. Выявлен различный уровень современного развития региональной экономики по множеству рассматриваемых индикаторов, отражающих цифровую трансформацию, в масштабе кластеров. С экономической точки зрения проанализированы особенности цифровизации в субъектах РФ в аспекте выравнивания её несоразмерности и привлечения имеющихся резервов для активизации в наращивании технологического суверенитета страны.
The article examines the socio-economic development of the subjects of the Russian Federation in the context of strengthening technological sovereignty from the perspective of digital transformation. The purpose of the work is a cluster analysis of the digital transformation of the Russian economy using an innovative research method - artificial neural networks. The objects of the study were the subjects of the Russian Federation, certified by 9 indicators selected from the Rosstat website in accordance with the author's model. The multifactorial task describing the state of the economy of the subjects of Russia was solved using an innovative and effective method of cluster analysis based on artificial neural networks, which are a significant element of artificial intelligence and embodied on the platform of the Russian analytical software complex Deductor. As a result of neural network cluster analysis, the subjects of the Russian Federation were grouped into 6 cluster formations. The lack of correlation of the cluster solution with the location of the subjects of Russia as part of the federal districts of the Russian Federation is shown. The different level of modern development of the regional economy has been identified according to a variety of considered indicators reflecting digital transformation on the scale of clusters. From an economic point of view, the features of digitalization in the subjects of the Russian Federation are analyzed in terms of leveling its disproportionality and attracting existing reserves to activate the country's technological sovereignty.