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) : Разработаны и протестированы алгоритмы машинного и глубокого обучения, обеспечивающие высокую точность прогнозирования и адаптивность к различным условиям эксплуатации. Проведено масштабное тестирование алгоритмов ИИ с использованием реальных данных, собранных в ходе полевых испытаний, что позволило достичь точности прогнозирования. Разработанные алгоритмы прошли верификацию и признаны готовыми к интеграции в комплексную информационную систему мониторинга и прогнозирования. Усовершенствована архитектура системы, что привело к повышению скорости обработки данных и улучшению устойчивости работы при больших объемах информации. Проведены презентации промежуточных научных результатов на семинарах и конференциях, подготовлены публикации и даны интервью научно-информационным изданиям и порталам (el.kz, cronos.asia), что способствовало распространению результатов проекта в научном сообществе. Сформированы практические рекомендации по применению системы в сферах сельского хозяйства, экологии и метеорологии, включая алгоритмы интеграции с действующими геоинформационными платформами. Разработана интегрированная интеллектуальная система, сочетающая методы машинного обучения, данные дистанционного зондирования и ГИС-технологии для комплексного мониторинга и прогнозирования поведения сложных объектов. Созданы уникальные алгоритмы адаптивного анализа данных, обеспечивающие устойчивую работу системы в условиях неопределенности и изменчивых факторов внешней среды.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Болжаудың жоғары дәлдігін және әртүрлі жұмыс жағдайларына бейімделуін қамтамасыз ететін машиналық және терең оқыту алгоритмдері әзірленді және сынақтан өтті. ЖИ алгоритмдерін ауқымды тестілеу далалық сынақтар кезінде жиналған нақты деректерді пайдалана отырып жүргізілді, бұл болжау дәлдігіне қол жеткізуге мүмкіндік берді. Әзірленген алгоритмдер тексерілді және мониторинг пен болжаудың кешенді ақпараттық жүйесіне біріктіруге дайын деп танылды. Жүйе архитектурасы жетілдірілді, нәтижесінде деректерді өңдеу жылдамдығы артты және деректердің үлкен көлемін өңдеу кезінде тұрақтылық жақсарды. Аралық ғылыми нәтижелер семинарлар мен конференцияларда ұсынылды, жарияланымдар дайындалды, ғылыми басылымдар мен порталдарға (el.kz, cronos.asia) сұхбаттар берілді, бұл жобаның нәтижелерін ғылыми қоғамдастық ішінде таратуға ықпал етті. Жүйені ауыл шаруашылығында, экологияда және метеорологияда қолдану бойынша практикалық ұсыныстар әзірленді, соның ішінде қолданыстағы географиялық ақпараттық платформалармен интеграциялау алгоритмдері. Күрделі объектілерді кешенді бақылау және болжау үшін машиналық оқыту әдістерін, қашықтықтан зондтау деректерін және ГАЖ технологияларын біріктіретін интеграцияланған интеллектуалды жүйе әзірленді. Белгісіздік және өзгермелі қоршаған орта факторлары жағдайында жүйенің тұрақты жұмысын қамтамасыз ететін бірегей адаптивті деректерді талдау алгоритмдері құрылды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Разработанная система искусственного интеллекта для мониторинга и прогнозирования поведения сложных объектов характеризуется высокой точностью, эффективностью и устойчивостью. Алгоритмы ИИ обеспечивают точность прогнозов, что подтверждено результатами полевых испытаний и тестирований на реальных данных, полученных с беспилотных летательных аппаратов, систем дистанционного зондирования Земли и геоинформационных систем. Оптимизация архитектуры и вычислительных процессов позволила сократить время анализа данных, что существенно повысило оперативность и производительность системы. Система способна обрабатывать большие объемы информации одновременно без снижения качества прогнозов, что демонстрирует ее масштабируемость и стабильность. Экономическая эффективность достигается за счет снижения затрат на сбор, обработку и анализ данных благодаря автоматизации и внедрению интеллектуальных алгоритмов. Повышена отказоустойчивость и надежность работы системы, обеспечивающая стабильное функционирование при изменении источников данных и внешних условий. В результате оптимизации архитектуры нейронных сетей снижено потребление вычислительных ресурсов, что делает систему энергоэффективной при сохранении высокой точности прогнозов. Технология демонстрирует значительный социально-экономический эффект - улучшение качества экологического мониторинга, повышение точности прогнозов в сельском хозяйстве и метеорологии, а также рационализацию использования природных ресурсов.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Күрделі объектілердің әрекетін бақылау және болжау үшін әзірленген жасанды интеллект жүйесі жоғары дәлдікпен, тиімділікпен және тұрақтылықпен сипатталады. AI алгоритмдері ұшқышсыз ұшу аппараттарынан, Жерді қашықтықтан зондтау жүйелерінен және географиялық ақпараттық жүйелерден алынған нақты деректер бойынша далалық сынақтар мен сынақтармен расталған дәл болжамдарды қамтамасыз етеді. Архитектура мен есептеу процестерін оңтайландыру деректерді талдау уақытын қысқартып, жүйенің тиімділігі мен өнімділігін айтарлықтай арттырды. Жүйе болжам сапасын төмендетпей, оның ауқымдылығы мен тұрақтылығын көрсете отырып, үлкен көлемдегі ақпаратты бір уақытта өңдеуге қабілетті. Шығындық тиімділікке автоматтандыру және интеллектуалды алгоритмдерді енгізу арқылы деректерді жинау, өңдеу және талдау шығындарын азайту арқылы қол жеткізіледі. Жүйенің ақауларға төзімділігі мен сенімділігі жақсартылды, бұл өзгерген деректер көздері мен сыртқы жағдайлар кезінде де тұрақты жұмысты қамтамасыз етеді. Нейрондық желі архитектурасын оңтайландыру есептеу ресурстарын тұтынуды азайтып, болжамның жоғары дәлдігін сақтай отырып, жүйені энергияны тиімді етеді. Технология айтарлықтай әлеуметтік-экономикалық әсерді көрсетеді, оның ішінде қоршаған ортаны бақылауды жақсарту, ауыл шаруашылығы және метеорологиялық болжамдарды дәлірек жасау және табиғи ресурстарды тиімді пайдалану.

Level of implementation (in Russian) : Разработанная система ИИ прошла экспериментальное внедрение и апробацию в реальных условиях с использованием БПЛА и геоданных. Алгоритмы интегрированы в тестовую инфраструктуру для анализа и прогнозирования, показав высокую точность и надежность. Элементы системы применяются в научных и учебных проектах, а также готовятся к внедрению в сферы сельского хозяйства, экологии и метеорологии.

Level of implementation (in Kazakh) : Әзірленген ЖИ жүйесі ұшқышсыз ұшу аппараттары мен геодеректерді пайдалана отырып, нақты әлем жағдайында пилоттық енгізуден және сынақтан өтті. Алгоритмдер жоғары дәлдік пен сенімділікті көрсете отырып, талдау және болжау үшін сынақ инфрақұрылымына біріктірілген. Жүйенің элементтері ғылыми және білім беру жобаларында қолданылуда және ауыл шаруашылығында, экологияда және метеорологияда енгізуге дайындалуда.

Efficiency (in Russian) : Проект повысил точность и скорость обработки геоданных, сократил затраты на мониторинг и улучшил прогнозирование природных процессов. Система ИИ способствует повышению эффективности управления в сельском хозяйстве, экологии и метеорологии. Результаты подтверждены испытаниями и практическим применением.

Efficiency (in Kazakh) : Жоба геодеректерді өңдеудің дәлдігі мен жылдамдығын арттырды, мониторинг шығындарын азайтты және табиғи процестерді болжауды жақсартты. ЖИ жүйесі ауыл шаруашылығында, экологияда және метеорологияда тиімдірек басқаруға ықпал етеді. Нәтижелер тестілеу және практикалық қолдану арқылы расталды.

Field of application (in Russian) : Разработанная система применяется в сельском хозяйстве, экологии, метеорологии, управлении природными ресурсами и транспорте. Используется для мониторинга территорий, прогнозирования изменений окружающей среды, оптимизации аграрных процессов и анализа геоданных в научных и производственных целях.

Field of application (in Kazakh) : Әзірленген жүйе ауыл шаруашылығында, экологияда, метеорологияда, табиғи ресурстарды басқаруда, көлікте қолданылады. Ол аумақтық мониторинг, қоршаған ортаның өзгеруін болжау, ауыл шаруашылығы процесін оңтайландыру және ғылыми және өндірістік мақсаттарда геодеректерді талдау үшін қолданылады.