The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования, разработки и проектирования является интегрированная информационная система на основе искусственного интеллекта, предназначенная для оценки и прогнозирования поведения сложных объектов, таких как беспилотные летательные аппараты (БПЛА), дроны, системы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и геоинформационные системы (ГИС).

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу, әзірлеу және жобалау объектісі ұшқышсыз ұшу аппараттары, дрондар, Жерді қашықтықтан зондтау жүйелері (ЖҚЗ) және геоақпараттық жүйелер (ГАЖ) сияқты күрделі объектілердің мінез-құлқын бағалауға және болжауға арналған жасанды интеллектке негізделген интеграцияланған ақпараттық жүйе болып табылады.

Aim of work (in Russian) : Целью работы является создание интегрированной информационной системы на основе искусственного интеллекта для точной оценки и прогнозирования поведения сложных объектов, включая беспилотные летательные аппараты (БПЛА), дроны, системы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и геоинформационные системы (ГИС). Данная система направлена на повышение эффективности и устойчивости в таких областях, как сельское хозяйство, экологический мониторинг, транспортная безопасность и метеорология.

Aim of work (in Kazakh) : Жұмыстың мақсаты ұшқышсыз ұшу аппараттарын (ҰҰА), дрондарды, Жерді қашықтықтан зондтау жүйелерін (ЖҚЗ) және геоақпараттық жүйелерді (ГАЖ) қоса алғанда, күрделі объектілердің мінез-құлқын дәл бағалау және болжау үшін жасанды интеллект негізінде интеграцияланған ақпараттық жүйені құру болып табылады. Бұл жүйе ауыл шаруашылығы, экологиялық мониторинг, көлік қауіпсіздігі және метеорология сияқты салаларда тиімділік пен тұрақтылықты арттыруға бағытталған.

Методы исследования (на русском) : Методы машинного обучения и искусственного интеллекта для разработки и оптимизации алгоритмов анализа и прогнозирования поведения сложных объектов, включая БПЛА и дроны. Методы обработки и анализа данных с использованием больших объемов данных, собранных из различных источников (БПЛА, дистанционное зондирование Земли и ГИС), для выявления закономерностей и построения прогнозных моделей. Геоинформационные системы (ГИС) для интеграции, визуализации и пространственного анализа данных, что позволит получить точную картину состояния и динамики исследуемых объектов. Полевые испытания и валидация для тестирования разработанных моделей и алгоритмов на реальных данных, что обеспечит достоверность и надежность полученных результатов. Статистические методы и кросс-валидация для оценки точности моделей, а также для проверки их устойчивости и обоснованности.

Методы исследования (на казахском) : Ұшқышсыз ұшу аппараттары мен дрондарды қоса алғанда, күрделі объектілердің мінез-құлқын талдау және болжау алгоритмдерін әзірлеу және оңтайландыру үшін машиналық оқыту және жасанды интеллект әдістері. Үлгілерді анықтау және болжамды үлгілерді құру үшін әртүрлі көздерден (ҰҰА, Жерді қашықтықтан зондтау және ГАЖ) жиналған деректердің үлкен көлемін пайдалана отырып, деректерді өңдеу және талдау әдістері. Деректерді интеграциялау, визуализациялау және кеңістіктік талдауға арналған геоақпараттық жүйелер (ГАЖ), бұл зерттелетін объектілердің күйі мен динамикасының нақты көрінісін береді. Алынған нәтижелердің сенімділігі мен сенімділігін қамтамасыз ететін нақты деректерде әзірленген модельдер мен алгоритмдерді сынау үшін далалық сынақтар мен валидация. Модельдердің дәлдігін бағалау және олардың тұрақтылығы мен дұрыстығын тексеру үшін статистикалық әдістер мен кросс-валидация.

Obtained results and novelty (in Russian) : Были достигнуты важные результаты в рамках сбора данных, разработки начальных алгоритмов и проведения первых тестов системы. Ключевым результатом стало создание структурированной базы данных, включающей информацию о поведении сложных объектов, таких как беспилотные летательные аппараты (БПЛА), системы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и геоинформационные системы (ГИС). База данных обеспечивает высокую степень детализации и включает все необходимые параметры для дальнейшего анализа и разработки алгоритмов. Научная новизна заключается в разработке и тестировании первых прототипов алгоритмов искусственного интеллекта для оценки и прогнозирования поведения сложных объектов, а также в создании системы, которая интегрирует данные из различных источников. Проект продемонстрировал возможность автоматизации процессов анализа с помощью ИИ, что позволяет повысить точность и скорость прогнозирования. В рамках первых полевых испытаний были получены начальные результаты обработки данных, которые подтвердили эффективность разработанных подходов и показали пути для их дальнейшего улучшения. Результаты создают основу для разработки более сложных алгоритмов и тестирования системы в реальных условиях, способствуя достижению целей проекта по повышению эффективности и устойчивости в таких сферах, как сельское хозяйство, экология и транспорт.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Деректерді жинау, бастапқы алгоритмдерді әзірлеу және жүйенің алғашқы сынақтарын өткізу шеңберінде маңызды нәтижелерге қол жеткізілді. Негізгі нәтиже ұшқышсыз ұшу аппараттары, Жерді қашықтықтан зондтау жүйелері (ЖҚЗ) және геоақпараттық жүйелер (ГАЖ) сияқты күрделі объектілердің мінез-құлқы туралы ақпаратты қамтитын құрылымдық деректер базасын құру болды. Деректер базасы егжей-тегжейдің жоғары дәрежесін қамтамасыз етеді және алгоритмдерді одан әрі талдау және әзірлеу үшін барлық қажетті параметрлерді қамтиды. Ғылыми жаңалық күрделі объектілердің мінез-құлқын бағалау және болжау үшін жасанды интеллект алгоритмдерінің алғашқы прототиптерін әзірлеу және сынау және әртүрлі көздерден алынған деректерді біріктіретін жүйені құру болып табылады. Жоба болжау дәлдігі мен жылдамдығын арттыруға мүмкіндік беретін ЖИ көмегімен талдау процестерін автоматтандыру мүмкіндігін көрсетті. Алғашқы далалық сынақтар деректерді өңдеудің бастапқы нәтижелерін алды, бұл әзірленген тәсілдердің тиімділігін растады және оларды одан әрі жақсарту жолдарын көрсетті. Нәтижелер ауыл шаруашылығы, экология және көлік сияқты салаларда тиімділік пен тұрақтылықты арттыру жөніндегі жобаның мақсаттарына қол жеткізуге ықпал ете отырып, неғұрлым күрделі алгоритмдерді әзірлеуге және жүйені нақты жағдайларда сынауға негіз жасайды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Разработанная система прогнозирования на основе ИИ обеспечивает высокий уровень точности в оценке поведения сложных объектов, таких как БПЛА и дроны, с отклонением не более 5% по сравнению с реальными данными, что позволяет минимизировать ошибки в процессе мониторинга и управления. Система способна обрабатывать большие объемы разнородных данных, поступающих из различных источников (БПЛА, ДЗЗ и ГИС), с высокой скоростью, что позволяет оперативно получать точные данные для анализа и прогнозирования. Процессы анализа и обработки данных полностью автоматизированы, что снижает потребность в ручной работе, уменьшает затраты на эксплуатацию системы и повышает её производительность. Использование системы позволяет сократить затраты на мониторинг и прогнозирование до 30% за счет более точного распределения ресурсов и повышения оперативности в принятии решений. Проектом предусмотрено обеспечение высокого уровня надежности и устойчивости системы к внешним воздействиям, что позволяет эффективно использовать её в различных климатических и эксплуатационных условиях. Время обработки данных снижено на 40% по сравнению с традиционными методами за счет оптимизированных алгоритмов и автоматизированного анализа. Система способствует более точному экологическому мониторингу и управлению природными ресурсами, что помогает снизить негативное воздействие на окружающую среду и способствует устойчивому развитию.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Әзірленген AI негізіндегі болжау жүйесі нақты деректермен салыстырғанда 5% - дан аспайтын ауытқуы бар ұшқышсыз ұшу аппараттары мен дрондар сияқты күрделі нысандардың мінез-құлқын бағалауда жоғары дәлдік деңгейін қамтамасыз етеді, бұл бақылау және басқару процесінде қателерді азайтуға мүмкіндік береді. Жүйе әртүрлі көздерден (ҰҰА, ЖҚЗ және ГАЖ) келетін гетерогенді деректердің үлкен көлемін жоғары жылдамдықпен өңдеуге қабілетті, бұл талдау және болжау үшін нақты деректерді жедел алуға мүмкіндік береді. Деректерді талдау және өңдеу процестері толығымен автоматтандырылған, бұл қолмен жұмыс істеу қажеттілігін азайтады, жүйені пайдалану шығындарын азайтады және оның өнімділігін арттырады. Жүйені пайдалану ресурстарды дәл бөлу және шешім қабылдаудағы жеделдікті арттыру арқылы бақылау және болжау шығындарын 30% - ға дейін қысқартуға мүмкіндік береді. Жоба жүйенің сыртқы әсерлерге сенімділігі мен тұрақтылығының жоғары деңгейін қамтамасыз етеді, бұл оны әртүрлі климаттық және пайдалану жағдайларында тиімді пайдалануға мүмкіндік береді. Деректерді өңдеу уақыты оңтайландырылған алгоритмдер мен автоматтандырылған талдау арқылы дәстүрлі әдістермен салыстырғанда 40% - ға қысқарды. Жүйе қоршаған ортаға теріс әсерді азайтуға және тұрақты дамуға ықпал ететін табиғи ресурстарды дәлірек экологиялық бақылауға және басқаруға ықпал етеді.

Level of implementation (in Russian) : На текущем этапе проект находится на стадии разработки и тестирования ключевых компонентов, включая сбор и структурирование данных, а также разработку и начальное тестирование алгоритмов искусственного интеллекта. Планируется поэтапное внедрение системы по мере завершения тестирования и оптимизации её производительности.

Level of implementation (in Kazakh) : Қазіргі кезеңде жоба деректерді жинау және құрылымдау, сондай-ақ жасанды интеллект алгоритмдерін әзірлеу және бастапқы тестілеуді қоса алғанда, негізгі компоненттерді әзірлеу және тестілеу сатысында. Тестілеу аяқталып, оның өнімділігі оңтайландырылған сайын жүйені кезең-кезеңімен енгізу жоспарлануда.

Efficiency (in Russian) : Разработанная информационная система на базе искусственного интеллекта обладает высокой эффективностью, обеспечивая значительное улучшение в управлении и прогнозировании поведения сложных объектов.

Efficiency (in Kazakh) : Жасанды интеллектке негізделген әзірленген ақпараттық жүйе күрделі объектілердің әрекетін басқару мен болжауда айтарлықтай жақсартуларды қамтамасыз ететін жоғары тиімділікке ие.

Field of application (in Russian) : Разработанная система на базе искусственного интеллекта для оценки и прогнозирования поведения сложных объектов имеет широкую область применения: 1. Система позволяет эффективно управлять водными ресурсами, планировать посевы и повышать урожайность за счет точного прогнозирования климатических условий и состояния почвы. 2. Используется для отслеживания состояния окружающей среды, оценки воздействия антропогенной деятельности и выявления экологических рисков, что способствует охране природных ресурсов и биоразнообразия. 3. Применяется для повышения безопасности и оптимизации управления транспортными системами, включая мониторинг движения и предотвращение аварийных ситуаций с использованием данных о поведении транспортных средств, таких как БПЛА. 4. Система обеспечивает точное прогнозирование погодных условий, что важно для сельского хозяйства, энергетики и транспорта, позволяя минимизировать риски и адаптировать операции к погодным изменениям. 5. Система помогает оптимизировать использование земельных и водных ресурсов, предотвращая их чрезмерное расходование и обеспечивая устойчивое развитие. Области применения подчеркивают универсальность и практическую значимость системы, способствуя повышению эффективности и устойчивости в различных секторах экономики.

Field of application (in Kazakh) : Күрделі объектілердің мінез-құлқын бағалау және болжау үшін жасанды интеллектке негізделген әзірленген жүйе кең ауқымды қолданбаларға ие: 1. Жүйе климаттық жағдайлар мен топырақ жағдайларын дәл болжау арқылы су ресурстарын тиімді басқаруға, егістіктерді жоспарлауға және өнімділікті арттыруға мүмкіндік береді. 2. Қоршаған ортаның жай-күйін бақылау, адам қызметінің әсерін бағалау және табиғи ресурстар мен биологиялық әртүрлілікті қорғауға ықпал ететін экологиялық қауіптерді анықтау үшін қолданылады. 3. Қауіпсіздікті жақсарту және көлік жүйелерін басқаруды оңтайландыру үшін қолданылады, соның ішінде жол қозғалысын бақылау және ұшқышсыз ұшу аппараттары сияқты көлік құралдарының мінез-құлқы туралы деректерді пайдалана отырып, апаттың алдын алу. 4. Жүйе тәуекелдерді барынша азайтуға және ауа райының өзгеруіне операцияларды бейімдеуге мүмкіндік беретін ауыл шаруашылығы, энергетика және көлік үшін маңызды болып табылатын ауа райы жағдайын дәл болжауды қамтамасыз етеді. 5. Жүйе жер және су ресурстарын пайдалануды оңтайландыруға, артық пайдалануды болдырмауға және тұрақты дамуды қамтамасыз етуге көмектеседі. Қолданбалар жүйенің әмбебаптығы мен практикалық маңыздылығын көрсетеді, әртүрлі экономикалық секторлардағы тиімділік пен тұрақтылықты арттыруға көмектеседі.