The object of research, development or design (in Russian) : методы построения нейросетевых структур и модели трансфера обучения для создания универсальной мультисенсорной газоаналитической системы типа «электронный нос».

The object of research, development or design (in Kazakh) : нейрондық желі құрылымдарын құру әдістері және «электрондық мұрын» типті әмбебап көпсенсорлы газ-аналитикалық жүйесін құру үшін тасымалдау модельдерін үйрену.

Aim of work (in Russian) : разработка универсальной мультисенсорной газоаналитической системы типа «электронный нос», предназначенной для мониторинга вредных выбросов в окружающую среду, на основе применения алгоритмов машинного обучения для обработки сенсорных данных и создания модели переноса базы знаний для детектирования аналитов газообразных веществ с обученной газоаналитической системы на необученные аналогичные системы.

Aim of work (in Kazakh) : сенсор деректерін өңдеу үшін машиналық оқыту алгоритмдерін пайдалану және анықтау үшін білім базасын беру моделін құру негізінде қоршаған ортаға зиянды шығарындыларды бақылауға арналған «электрондық мұрын» типті әмбебап көп сенсорлы газ-аналитикалық жүйені әзірлеу. оқытылған газ талдау жүйесінен оқытылмаған ұқсас жүйелерге дейін газтәрізді заттардың талдаушылары.

Методы исследования (на русском) : методы сенсорного анализа газовых образцов, методы распознавания летучих химических соединений на основе алгоритмов машинного обучения, методы проектирования, обучения и тестирования искусственных нейронных сетей, технологии визуального и объектно-ориентированного программирования с применением инструментов Python 3.Х, фреймворков глубокого обучения TensorFlow и Keras, методы проектирования сети «электронных носов» как IoT –устройств с реализацией на микроконтроллерной и/или микропроцессорной платформе с функциями передачи данных, сбора, обработки и анализа больших данных.

Методы исследования (на казахском) : газ үлгілерін сенсорлық талдау әдістері, машиналық оқыту алгоритмдеріне негізделген ұшпа химиялық қосылыстарды тану әдістері, жасанды нейрондық желілерді жобалау, оқыту және сынау әдістері, Python 3.X құралдарын, TensorFlow және Keras терең оқытуды пайдалана отырып визуалды және объектіге бағытталған бағдарламалау технологиялары. деректерді беру, жинау, өңдеу және үлкен деректерді талдау функциялары бар микроконтроллерде және/немесе микропроцессорлық платформада іске асырылған IoT құрылғылары ретінде «электрондық мұрындар» желісін жобалау әдістері

Obtained results and novelty (in Russian) : За 2024 год: - выполнено проектирование и сборка двух собственных прототипов «электронного носа» как IоТ-устройств (один на основе микроконтроллера ESP32 с WiFi-модулем, второй - мобильный газоанализатор с функцией беспроводной передачи данных по LoRa на основе микроконтролера STM32F103C8T6); - на устройство второго типа получен патент РК на полезную модель; собраны датасеты сенсорных откликов, проведено повторное апробирование модели трансферного обучения классификатора газов и получены оценки его производительности для новых типов аналитов в задачах: 1) распознавания биомаркеров порчи мяса, 2) распознавания образцов сырой нефти и почв, загрязнённых нефтью, 3) детектирования типа и концентрации основных газовых загрязнителей атмосферного воздуха; - выполнены работы по разработке программного обеспечения для сбора, хранения и анализа данных IоТ-сети устройств типа «электронный нос», требований к центру обработки и визуализации х данных в системе экологического мониторинга; - подготовлена техническая документация, учебное пособие

Obtained results and novelty (in Kazakh) : 2024 жылға арналған нәтижелер: «электрондық мұрынның» екі жеке прототипін жобалау және құрастыру аяқталды (біреуі WiFi модулі бар ESP32 микроконтроллері негізінде, екіншісі STM32F103C8T6 микроконтроллері негізіндегі LoRa арқылы деректерді сымсыз жіберу функциясы бар мобильді газ анализаторы); екінші үлгідегі құрылғыға пайдалы модельге патенті алынды; cенсорлық жауаптардың деректер жинағы жиналды, газ классификаторының трансферттік оқыту моделі қайта сыналады және келесі тапсырмаларда аналиттердің жаңа түрлері үшін оның өнімділігінің бағалары алынды: 1) ет бұзылу биомаркерлерін тану, 2) еттің сынамаларын тану; шикі мұнай және мұнаймен ластанған топырақ, 3) атмосфералық ауаны негізгі газды ластаушы заттардың түрі мен концентрациясын анықтау;құрылғыларының IoT желісінен деректерді жинауға, сақтауға және талдауға арналған бағдарламалық қамтамасыз етуді, қоршаған ортаның мониторингі жүйесіндегі деректерді өңдеу және визуализациялау орталығына қойылатын талаптарды әзірлеу бойынша жұмыстар аяқталды; әзірленген бағдарламалық-аппараттық шешімдердің техникалық құжаттамасы және оқу-әдістемелік құралы дайындалды

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : прикладное исследование направлено на разработку недорогих, портативных и быстрых цифровых систем экспресс оценки качества воздуха во внелабораторных условиях на основе использования мультисенсорного газоанализатора и методов машинного обучения и модели переноса обучения. Количество ложных срабатываний, матрица ошибок, показатели точности, быстродействие и требования к памяти, стоимость комплектующих применяются в качестве метрик для оценки производительности интеллектуальной системы искусственного обоняния.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : қолданбалы зерттеу көпсенсорлы газ анализаторы мен машиналық оқыту әдістерін және трансферттік оқыту моделін пайдалану негізінде сыртқы ауа сапасын экспресс-бағалау үшін арзан, портативті және жылдам цифрлық жүйелерді әзірлеуге бағытталған. Жалған позитивтердің саны, қателік матрицасы, дәлдік көрсеткіштері, жылдамдық пен жад талаптары, құрамдастардың құны интеллектуалды жасанды иіс сезу жүйесінің жұмысын бағалау үшін метрика ретінде пайдаланылады.

Level of implementation (in Russian) : не внедрено; результаты работ проекта могут быть внедрены в сфере серийного производство устройств типа «электронный нос» в Казахстане, что в свою очередь поднимет конкурентоспособность отечественных товаров на рынке; портативные цифровые газоаналитические системы будут востребованы при мониторинге экологической обстановки, поиске запрещенных веществ и в других целях.

Level of implementation (in Kazakh) : енгізілмеген; жоба жұмысының нәтижелерін Қазақстанда «электрондық мұрын» сияқты құрылғыларды сериялық шығару саласында жүзеге асыруға болады, бұл өз кезегінде отандық өнімнің нарықтағы бәсекеге қабілеттілігін арттырады; портативті цифрлық газ талдау жүйелері экологиялық жағдайды бақылау, тыйым салынған заттарды іздеу және басқа мақсаттар үшін сұранысқа ие болады

Efficiency (in Russian) : комбинация последних достижений технологий сенсорного анализа и искусственного интеллекта, современные микроконтроллерные и микропроцессорные платформы и программный инструментарий является эффективным подходом, позволяющим получить инновационные результаты в сфере развития интеллектуальных систем экспресс аналитики газового состава воздуха в закрытых помещениях и на открытых пространствах, патентования и последующей коммерционализации результатов исследований.

Efficiency (in Kazakh) : сенсорлық талдау технологиялары мен жасанды интеллект, заманауи микроконтроллер және микропроцессорлық платформалар мен бағдарламалық құралдардың соңғы жетістіктерінің үйлесімі ішкі және сыртқы газ құрамының экспресс-аналитикасы үшін интеллектуалды жүйелерді әзірлеуде инновациялық нәтижелерге қол жеткізуге мүмкіндік беретін тиімді тәсіл болып табылады. ауа, зерттеу нәтижелерін патенттеу және кейіннен коммерцияландыру.

Field of application (in Russian) : создание недорогих, портативных и быстрых цифровых систем экспресс оценки качества воздуха во внелабораторных условиях позволит реализовать задачи Экологического кодекса Республики Казахстан по обеспечению постоянного и систематического сбора, накопления, хранения и анализа экологической информации.

Field of application (in Kazakh) : зертханалық емес жағдайларда ауа сапасын экспресс-бағалаудың қымбат емес, тасымалданатын және жылдам цифрлық жүйелерін құру Қазақстан Республикасының Экологиялық кодексінің тұрақты және жүйелі түрде жинауды, жинақтауды, сақтауды және сақтауды қамтамасыз ету жөніндегі міндеттерін іске асыруға мүмкіндік береді. экологиялық ақпаратты талдау