The object of research, development or design (in Russian) : Разработка технологии детектирования аномального (обманчивого) поведения респондента с использованием алгоритмов искусственного интеллекта на основе изменения характеристик голоса и речи

The object of research, development or design (in Kazakh) : Дауыстың және сөздің сипаттамаларының өзгеруіне негізделген, респонденттің аномалды (алдамшы) мінез-құлқын анықтау технологиясын әзірлеу

Aim of work (in Russian) : Целью исследования является разработка технологии детектирования аномального поведения респондента в виде ложных высказываний с использованием алгоритмов ИИ на основе изменения характеристик голоса и речи.

Aim of work (in Kazakh) : Зерттеудің мақсаты – жасанды интеллект (ЖИ) алгоритмдарын қолдану арқылы дауыс және сөйлеу сипаттамаларының өзгеруіне негізделген респонденттің аномалды мінез-құлқын, яғни жалған мәлімдемелерді анықтау технологиясын әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : Методология исследования включает несколько ключевых этапов: 1) анализ существующих исследований и актуализация инновационных подходов к детектированию аномального поведения респондента; 2) сбор, обработка и анализ данных из различных цифровых источников. Это включает в себя аудио, видео и текстовые данные, которые используются для создания баз данных и дальнейшего анализа; 3) агрегирование и разметка данных для обучения моделей искусственного интеллекта; 4) разработка и реализация алгоритмов на основе глубоких нейронных сетей и компьютерного зрения; 5) тестирование и обучение моделей искусственного интеллекта в реальном времени; 6) создание веб-сервиса для интеграции и использования разработанных алгоритмов.

Методы исследования (на казахском) : Зерттеу әдістемесі бірнеше негізгі кезеңдерді қамтиды: 1) респонденттің аномалды мінез-құлқын анықтаудағы бар зерттеулерді талдау және инновациялық тәсілдерді өзектендіру; 2) әртүрлі цифрлық көздерден деректерді жинау, өңдеу және талдау; 3) жасанды интеллект (ЖИ) модельдерін оқытуға арналған деректерді біріктіру және таңбалау; 4) терең нейрондық желілер мен компьютерлік көру технологиясына негізделген алгоритмдерді әзірлеу және іске асыру; 5) жасанды интеллект модельдерін нақты уақыт режимінде тестілеу және оқыту; 6) әзірленген алгоритмдерді интеграциялау және пайдалану үшін веб-сервис құру.

Obtained results and novelty (in Russian) : Научная новизна проекта заключается в применении гибридного подхода, использующего маркеры лицевых и звуко-речевых характеристик для улучшения точности детектирования ложных высказываний. Применение глубоких нейронных сетей и методов компьютерного зрения позволяет значительно повысить точность и надежность результатов. Конечные результаты включают создание инфраструктуры хранения данных, разработку новых алгоритмов искусственного интеллекта, обучение моделей ИИ и разработку веб-сервиса.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жобаның ғылыми жаңалығы – жалған мәлімдемелерді анықтау дәлдігін арттыру үшін бет және дыбыс-сөйлеу сипаттамаларының маркерлерін қолданатын гибридті тәсілді енгізуінде. Терең нейрондық желілер мен компьютерлік көру әдістерін қолдану нәтижелердің дәлдігі мен сенімділігін айтарлықтай арттыруға мүмкіндік береді. Қорытынды нәтижелерге деректерді сақтау инфрақұрылымын құру, жасанды интеллекттің жаңа алгоритмдерін әзірлеу, ЖИ модельдерін оқыту және веб-сервис әзірлеу кіреді. Бұл нәтижелер аномалды мінез-құлықты анықтауға арналған толыққанды және тиімді жүйені қамтамасыз етеді, оны әртүрлі салаларда қолдануға болады.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : -

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : -

Level of implementation (in Russian) : не внедрено

Level of implementation (in Kazakh) : енгізілмеген

Efficiency (in Russian) : В целом по проекту за три года (2022-2024 гг.) опубликовано 9 научных работ, в том числе 1 монография. Также были получены 2 авторских свидетельства и 15 сертификатов за участие в конференциях, семинарах, стажировке, 3 экспертных заключений по разработанным методам и технологиям, а также разработана 1 техническая документация по алгоритмам детектирования ложных высказываний.

Efficiency (in Kazakh) : Жалпы жоба бойынша үш жыл ішінде (2022-2024 жж.) 9 ғылыми жұмыс жарияланды, оның ішінде 1 монография. Сонымен қатар 2 авторлық куәлік және конференцияларға, семинарларға, тағылымдамаларға қатысқаны үшін 15 сертификат, әзірленген әдістер мен технологиялар бойынша 3 сараптамалық қорытынды алынды, сондай-ақ жалған мәлімдемелерді анықтау алгоритмдері бойынша 1 техникалық құжаттама әзірленді.

Field of application (in Russian) : Результаты исследования применимы в области национальной безопасности, правоохранительной, судебной и правовой деятельности. Целевыми потребителями результатов являются организации пограничных служб, сотрудники правоохранительных органов, прокуратура и спецслужбы. Использование разработанных алгоритмов и веб-сервиса позволит этим организациям повысить эффективность выявления ложных высказываний и аномального поведения, что способствует улучшению безопасности и правопорядка.

Field of application (in Kazakh) : Зерттеу нәтижелері ұлттық қауіпсіздік, құқық қорғау, сот және заң салаларында қолдануға жарамды. Нәтижелердің мақсатты тұтынушылары – шекара қызметтері, құқық қорғау органдары, прокуратура және арнайы қызметтер. Әзірленген алгоритмдер мен веб-сервисті пайдалану бұл ұйымдарға жалған мәлімдемелер мен аномалды мінез-құлықты анықтаудың тиімділігін арттыруға мүмкіндік береді, бұл қауіпсіздік пен құқықтық тәртіпті жақсартуға ықпал етеді.