The object of research, development or design (in Russian) : Автоматизированая система регистрации и анализа данных сейсмобиомониторинга.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Сейсмикалық биомониторинг деректерін тіркеу және талдаудың автоматтандырылған жүйесі.

Aim of work (in Russian) : Разработка автоматизированной системы регистрации и анализа данных сейсмобиомониторинга с целью выявления аномалий предвестникового характера с использованием искусственного интеллекта и методов машинного обучения, а также энтропийного анализа сейсмограмм.

Aim of work (in Kazakh) : Жасанды интеллект және машиналық оқыту әдістерін пайдалана отырып, объектілердің қалыпты күйден ауытқуларын анықтау мақсатында сейсмикалық биомониторинг деректерін тіркеу және талдаудың автоматтандырылған жүйесін әзірлеу, сондай-ақ сейсмограммалардың энтропиялық талдауы.

Методы исследования (на русском) : Методы машинного обучения, включая свёрточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), Фурье преобразования для создания спектрограмм, расчет спектральной энтропии (SE) сигнала, энтропии Шеннона.

Методы исследования (на казахском) : Машиналық оқыту әдістері, соның ішінде нейрондық желілер (CNN), қайталанатын нейрондық желілер (RNN), спектрограммаларды құру үшін Фурье түрлендіруі, сигналдың спектрлік энтропиясын (SE) есептеу, Шеннон энтропиясы.

Obtained results and novelty (in Russian) : В течение отчетного периода был произведен сбор, систематизация и анализ данных по сейсмической активности в регионе, в частности на территории города Алматы. Анализ архивных данных по звуковой активности птиц возможен на основе научных баз данных и их сервисов.По данным звуковой активности биообъектов (птиц) также была рассчитана информационная энтропия Шенона, использованная в разработанном приборе. Ведется процесс сбора аудиоданных, формирующих первичную базу звуковых сигналов птиц на базовой станции национального научного центра сейсмологических наблюдений и исследований, в условиях естественной акустической среды. Применение методов машинного обучения на основе нейронных сетей и расчет спектральной энтропии шеннона для спектрограмм событий сейсмической активности являются новыми. Получены предварительные результаты анализа архивных данных сейсмограмм. Выявлены количественные характеристики процессов сейсмической активности, регистрируемых посредством мониторинговых станций.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Есепті кезеңде облыстағы, атап айтқанда, Алматы қаласындағы сейсмикалық белсенділік туралы мәліметтер жинақталып, жүйеленіп, талданған. Құстардың дыбыстық белсенділігі туралы архивті деректерін талдау ғылыми деректер базасы және олардың қызметтері негізінде жасалды, биологиялық объектілердің (құстардың) дыбыстық белсенділігі туралы мәліметтер негізінде әзірленген құрылғыда қолданылатын Шенон ақпараттық энтропиясы да есептелді. Сейсмологиялық бақылаулар және зерттеулер ұлттық ғылыми орталығының базалық станциясында табиғи акустикалық ортада құстардың дыбыс сигналдарының бастапқы деректер қорын құрайтын дыбыстық деректерді жинау процесі жүріп жатыр. Нейрондық желілерге негізделген машиналық оқыту әдістерін қолдану және сейсмикалық белсенділік оқиғаларының спектрограммалары үшін Шеннон спектрлік энтропиясын есептеу жаңа әдіс болып табылады. Мұрағаттық сейсмограмма деректерін талдаудың алдын ала нәтижелері алынды. Бақылау станциялары арқылы тіркелген сейсмикалық белсенділік процестерінің сандық сипаттамалары анықталды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Для мониторинга звуковой активности биообъектов разработан прибор, способный записывать и анализировать акустические сигналы. Устройство, построенное на платформе Raspberry Pi 4 Model B с 2 ГБ оперативной памяти, работает под управлением Python. Использует чувствительный микрофон BY-M1, охватывающий диапазон от 65 Гц до 18 кГц. Выбор диапазона чувствительных частот для микрофона основан на диапазоне частот акустических характеристик для птиц от 215 Гц до 10 659 Гц, с промежуточными частотами 4029 +/- 1626 Гц, с медианой в 3790 Гц. Дополнительно, построен удалённый доступ к локальной вычислительной сети (ЛВС) станции через VPN туннель, поверх мобильной сети GSM, посредством Zero Tier. Программа поддерживает автоматический и непрерывный режим записи звука, при этом каждый файл получает уникальное имя с временной меткой и автоматически сохраняется в папке, соответствующей дате записи упрощая в дальнейшем поиск и обработку данных.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Биологиялық объектілердің дыбыстық белсенділігін бақылау үшін дыбыстық сигналдарды жазып, талдай алатын құрылғы жасалды. 2 ГБ жедел жады бар Raspberry Pi 4 Model B платформасында құрастырылған құрылғы Python жүйесінде жұмыс істейді. 65 Гц пен 18 кГц аралығындағы диапазонды қамтитын сезімтал BY-M1 микрофонын пайдаланады. Микрофонның сезімталдық диапазонын таңдау аралық жиіліктері 4029 +/- 1626 Гц, медианасы 3790 Гц болатын 215 Гц-тен 10,659 Гц-ке дейінгі құс акустикалық жиілік диапазонына негізделген. Сонымен қатар, станцияның жергілікті желісіне (LAN) қашықтан қол жеткізу Zero Tier көмегімен GSM ұялы желісінің жоғарғы жағында VPN туннелі арқылы салынды. Бағдарлама автоматты және үздіксіз дыбыс жазу режимін қолдайды, әрбір файл уақыт белгісі бар бірегей атауды алады және жазу күніне сәйкес файлда автоматты түрде сақталады, бұл болашақта деректерді іздеу мен өңдеуді жеңілдетеді.

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) : Эффективность разработки в рамках проекта будет оценена в на основе статистики при выполнении следующих этапов календарного плана.

Efficiency (in Kazakh) : Жоба аясындағы әзірлеудің тиімділігі кестенің келесі кезеңдерін іске асыру кезінде статистикалық мәліметтер негізінде бағаланатын болады.

Field of application (in Russian) : Сейсмология, цифровая обработка сигналов, машинное обучение, нейронные сети, анализ сигналов и временных рядов.

Field of application (in Kazakh) : Сейсмология, цифрлық сигналдарды өңдеу, машиналық оқыту, нейрондық желілер, сигнал және уақыттық қатарларды талдау.