The object of research, development or design (in Russian) : Проект направлен на разработку и внедрение инновационной технологии зарядных устройств для беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) на основе современной технологии Reinforcement Learning. Технология Reinforcement Learning (обучение с подкреплением) играет ключевую роль в этом проекте по созданию системы автоматической подзарядки для беспилотных летательных аппаратов (БПЛА).

The object of research, development or design (in Kazakh) : Жоба заманауи Reinforcement Learning технологиясы негізінде ұшқышсыз ұшу аппараттарын (ҰҰА) зарядтаудың инновациялық технологиясын әзірлеуге және енгізуге бағытталған. Бұл жобада ұшқышсыз ұшатын аппараттарды (ҰҰА) автоматты зарядтау жүйесін құру үшін Reinforcement Learning технологиясы басты рөл атқарады.

Aim of work (in Russian) : Целью проекта является создание эффективной, надежной и масштабируемой системы автоматической зарядки БПЛА, способствующей увеличению их автономности и расширению области применения на основе технологии Reinforcement Learning.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты – ұшқышсыз ұшу аппараттары үшін тиімді, сенімді және ауқымды автоматты зарядтау жүйесін құру, бұл олардың автономиясын арттыруға және Reinforcement Learning технологиясы негізінде қолдану аясын кеңейтуге көмектеседі.

Методы исследования (на русском) : Использование технологий машинного обучения, в частности, Reinforcement Learning, для разработки алгоритмов оптимизации траектории и распознавания станций подзарядки. Симуляционное моделирование и полевые испытания.

Методы исследования (на казахском) : Траекторияны оңтайландыру және зарядтау станцияларын тану алгоритмдерін әзірлеу үшін машиналық оқыту технологияларын, атап айтқанда, Reinforcement Learning қолдану. Симуляциялық модельдеу және дала сынақтары.

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработаны и протестированы в симуляционной среде алгоритмы распознавания зарядных станций и оптимизации траектории. Создан первый прототип зарядного устройства с магнитной системой крепления, который успешно прошел лабораторные испытания. Новизна заключается в использовании Reinforcement Learning для автоматической стыковки дронов с зарядными станциями в условиях сложных погодных условий.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Зарядтау станцияларын тану және траекторияны оңтайландыру алгоритмдері симуляциялық ортада әзірленіп, сыналды. Магниттік бекіту жүйесі бар зарядтау құрылғысының алғашқы прототипі жасалып, зертханалық сынақтардан сәтті өтті. Жаңалығы дрондарды күрделі ауа-райы жағдайларында зарядтау станцияларына автоматты түрде қосу үшін Reinforcement Learning қолдануда.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Точность распознавания зарядных станций достигнута на уровне 75%. Успешная автоматическая стыковка в симуляционной среде в 65% случаев. Прототип зарядного устройства показал высокую надежность и стабильность.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Зарядтау станцияларын танудың дәлдігі 75% деңгейіне жетті. Симуляциялық ортада автоматты түрде сәтті қосылу 65% жағдайларда жүзеге асырылды. Зарядтау құрылғысының прототипі жоғары сенімділік пен тұрақтылықты көрсетті.

Level of implementation (in Russian) : На текущий момент проект находится на этапе симуляционного моделирования и создания прототипа. Полное внедрение планируется после завершения полевых испытаний во второй половине 2025 года.

Level of implementation (in Kazakh) : Қазіргі уақытта жоба симуляциялық модельдеу және прототип жасау кезеңінде. Толық енгізу 2025 жылдың екінші жартысында дала сынақтары аяқталғаннан кейін жоспарлануда.

Efficiency (in Russian) : Ожидается значительное повышение автономности БПЛА, что позволит расширить области их применения, включая сельскохозяйственные территории, природоохранные зоны и городские службы.

Efficiency (in Kazakh) : БПЛА-ның автономдылығын айтарлықтай арттыру күтілуде, бұл олардың қолдану аймақтарын, соның ішінде ауыл шаруашылығы жерлерін, табиғат қорғау аймақтарын және қалалық қызметтерді кеңейтуге мүмкіндік береді.

Field of application (in Russian) : Применение данной технологии может быть особенно полезно для мониторинга и наблюдения за большими территориями, такими как сельскохозяйственные территории, природоохранные зоны, городские службы, месторождения, линейные объекты и границы Республики Казахстан. Также она может быть применена в области безопасности и контроля, а также в чрезвычайных ситуациях.

Field of application (in Kazakh) : Бұл технологияны пайдалану әсіресе ауыл шаруашылығы аймақтары, экологиялық аймақтар, қалалық қызметтер, егістіктер, сызықтық объектілер мен Қазақстан Республикасының шекаралары сияқты үлкен аумақтарды бақылау және қадағалау үшін пайдалы болуы мүмкін. Оны қауіпсіздік және бақылау саласында, сондай-ақ төтенше жағдайларда қолдануға болады.