The object of research, development or design (in Russian) : Интеллектуальная технология автоматизированного мониторинга состояния с/х животных и цифровая платформа как ее инструментальное воплощение

The object of research, development or design (in Kazakh) : Ауыл шаруашылығы жануарларының жағдайын автоматтандырылған бақылаудың интеллектуалды технологиясы және оның аспаптық көрінісі ретінде цифрлық платформа

Aim of work (in Russian) : Целью проекта является разработка технологии и автоматизированной системы с интеллектуальным техническим зрением для неинвазивного мониторинга поведенческих характеристик и физиологического состояния сельскохозяйственных животных, находящихся в плотных динамичных группах, для обеспечения автоматизированного сбора и интеллектуальной обработки приоритетных данных в управлении мясным животноводством, что позволит повысить качество содержания животных и увеличить сохранность поголовья

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты етті мал шаруашылығын басқаруда басым деректерді автоматтандырылған жинау мен интеллектуалдық өңдеуді қамтамасыз ету үшін тығыз динамикалық топтардағы ауыл шаруашылығы жануарларының мінез-құлық сипаттамалары мен физиологиялық жай-күйінің инвазивті емес мониторингі үшін интеллектуалды техникалық көру технологиясы мен автоматтандырылған жүйесін әзірлеу болып табылады, бұл жануарларды бағу сапасын арттыруға және малдың сақталуын арттыруға мүмкіндік береді

Методы исследования (на русском) : Методы исследования в 2025 году базировались на применении технологий искусственного интеллекта, компьютерного зрения и нейровычислений для создания интеллектуальной системы видеомониторинга поведения сельскохозяйственных животных. Использовались сверточные и рекуррентные нейронные сети (Faster R-CNN, Mask R-CNN, YOLOv8, RTMDet) для детекции, сегментации и анализа поз животных, а также построения поведенческих профилей на основе пространственно-временных признаков видеопотока. Для обработки данных была разработана архитектура программного обеспечения с интегрированным нейровычислителем, обеспечивающая потоковую обработку видео и анализ состояния не менее 1500 животных в сутки по десяти технологическим параметрам. В ходе моделирования применялись методы квантования, оптимизации инференса и GPU-параллелизма, что позволило достичь высокой точности и производительности при работе 24/7. Кроме того, проект включал проектирование системы стационарных видеокамер и создание мобильной робототехнической платформы видеонаблюдения, оснащённой RGB/IR-камерами, тепловизорами, мультиспектральными сенсорами и средствами беспроводной передачи данных. Это обеспечило возможность неинвазивного анализа поведения, выявления тревожных состояний и формирования базы знаний для дальнейшего обучения нейросетей.

Методы исследования (на казахском) : 2025 жылы жүргізілген зерттеу әдістері ауыл шаруашылығы жануарларының мінез-құлқын интеллектуалды бейнемониторингтеу жүйесін құруға бағытталған жасанды интеллект, компьютерлік көру және нейроесептеу технологияларын қолдануға негізделді. Жануарлардың позасын талдау, детекция және сегментация үшін конволюциялық және рекурренттік нейрондық желілер (Faster R-CNN, Mask R-CNN, YOLOv8, RTMDet) қолданылып, бейнеағынның кеңістіктік-уақыттық белгілері негізінде мінез-құлықтық профильдер қалыптастырылды. Деректерді өңдеу үшін тәулігіне кемінде 1500 жануардың жағдайын он технологиялық параметр бойынша талдауды қамтамасыз ететін бейнеағынды өңдеу және талдау жүйесін біріктіретін бағдарламалық қамтамасыз ету архитектурасы мен нейроесептеуіш құрылғысы әзірленді. Модельдеу барысында кванттау, инференсті оңтайландыру және GPU-параллельдеу әдістері қолданылып, жүйенің жоғары дәлдігі мен тәулігіне 24 сағат үздіксіз жұмыс өнімділігіне қол жеткізілді. Сонымен қатар жоба аясында стационарлық бейнекамералар жүйесі жобаланып, RGB/IR-камералармен, жылу және мультиспектрлі сенсорлармен, сондай-ақ сымсыз деректерді беру жүйесімен жабдықталған мобильді робототехникалық бейнебақылау платформасы жасалды. Бұл шешім жануарлардың мінез-құлқын инвазивті емес талдауға, күйзеліс немесе ауытқу жағдайларын ерте анықтауға және нейрондық желілерді әрі қарай оқытуға арналған білім базасын қалыптастыруға мүмкіндік берді.

Obtained results and novelty (in Russian) : Полученные результаты обеспечили качественно новый уровень автоматизации и интеллектуализации процессов в животноводстве, позволив перейти от традиционного визуального контроля к полностью цифровому, непрерывному и объективному мониторингу поведения и состояния животных. Разработанное программное обеспечение и нейровычислитель создали основу для внедрения систем искусственного интеллекта в реальном времени в аграрную отрасль, что впервые позволило проводить массовый неинвазивный видеомониторинг не менее 1500 животных в сутки с высокой точностью по множеству параметров. Это дало возможность раннего выявления стрессовых и патологических состояний, повышения продуктивности и улучшения условий содержания. Созданные концептуальная, функциональная и структурная модели интеллектуальной системы технического зрения формируют научно-методическую базу для построения киберфизических систем управления животноводческими комплексами, интегрируемых в экосистему «Умного сельского хозяйства». Разработанная мобильная робототехническая платформа обеспечила новый инструмент динамической диагностики и анализа поведения животных непосредственно в зоне содержания, что открывает перспективы для автономного контроля, адаптивного управления и прогнозирования биотехнических процессов.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Алынған нәтижелер мал шаруашылығындағы процестерді автоматтандыру мен интеллектуалдандырудың сапалық жаңа деңгейіне шығуға мүмкіндік берді. Бұл дәстүрлі визуалды бақылаудан толық цифрлық, үздіксіз және объективті жануарлар мінез-құлқын және жағдайын бақылауға көшуге жол ашты. Дамытылған бағдарламалық қамтамасыз ету мен нейроесептеуіш құрылғы аграрлық салада нақты уақыт режиміндегі жасанды интеллект жүйелерін енгізудің негізін қалады. Бұл тәулігіне кемінде 1500 жануарды көптеген параметрлер бойынша жоғары дәлдікпен бейнебақылау арқылы инвазивті емес мониторинг жүргізуге және стресс пен патологиялық жағдайларды ерте анықтауға, өнімділікті арттыру мен ұстау жағдайларын жақсартуға мүмкіндік берді. Жасалған интеллектуалды техникалық көру жүйесінің тұжырымдамалық, функционалдық және құрылымдық модельдері «Ақылды ауыл шаруашылығы» экожүйесіне біріктірілетін мал шаруашылығы кешендерін басқарудың киберфизикалық жүйелерін құруға арналған ғылыми-әдістемелік негізді қалыптастырды. Ал әзірленген мобильді робототехникалық платформа жануарлардың мінез-құлқын динамикалық диагностикалау мен талдаудың жаңа құралын ұсынды, бұл өз кезегінде автономды бақылау, бейімделгіш басқару және биотехникалық процестерді болжау мүмкіндіктерін ашты.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Интеллектуальная система технического зрения обеспечивает наблюдение до 1500 животных в сутки и анализ не менее 10 технологических параметров (активность, поза, кормление, агрессия, апатия, сон и др.). Средняя точность распознавания — mAP ≥ 0.85, производительность — не менее 25 FPS при Full HD, время реакции тревог — до 5 секунд, работа в режиме 24/7 с авто-восстановлением. Программное обеспечение и нейровычислитель имеют модульную архитектуру с поддержкой GPU-ускорения и контейнеризацией Docker. Энергопотребление — до 350 Вт, загрузка GPU при 8 потоках ≤ 80 %, пропускная способность — до 5 ТБ/сутки. Стоимость вычислительного узла — около 1,5 млн тенге. Стационарная система включает 8 камер (масштабирование — до 100+), Full HD 25–30 FPS, угол обзора 70–120°. Роботизированная платформа движется со скоростью до 10 км/ч, работает автономно ≥ 4 ч, радиус действия до 1 км. Внедрение системы снижает трудозатраты на 60–70 %, случаи потерь животных — на 30–40 %, повышает продуктивность на 10–15 %, окупаемость — 1,5–2 года.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Интеллектуалды техникалық көру жүйесі тәулігіне 1500 басқа дейін бақылауға және 10-нан астам технологиялық параметрді (белсенділік, поза, азықтану жиілігі және т.б.) талдауға мүмкіндік береді. Танудың орташа дәлдігі — mAP ≥ 0.85, өнімділігі — Full HD форматында 25 FPS-тен төмен емес, ал жүйенің реакция уақыты 5 секундқа дейін. Жұмыс тәртібі — тәулік бойы (24/7), автоматты қалпына келтірумен. Бағдарламалық қамтамасыз ету мен нейроесептеуіш модуль модульдік архитектурада, GPU-жеделдету және Docker контейнерлерін қолдайды. Энергия тұтынуы — 350 Вт-қа дейін, 8 ағын кезінде GPU жүктемесі 80 %-дан аспайды, деректер сақтау өткізу қабілеті 5 ТБ/тәулікке дейін. Бір есептеу торабының құны — шамамен 1,5 млн теңге. Стационарлық бейнежүйе 8 камерадан тұрады (масштабтау — 100+ дейін), Full HD сапасында 25–30 FPS жиілігінде жұмыс істейді, көру бұрышы 70–120°. Робототехникалық платформа жылдамдығы 10 км/сағ дейін, автономды жұмыс уақыты 4 сағаттан кем емес, әрекет радиусы 1 км-ге дейін. Жүйе еңбек шығынын 60–70 %, мал шығынын 30–40 % азайтып, өнімділікті 10–15 % арттыруға мүмкіндік береді, өтелу мерзімі — 1,5–2 жыл.

Level of implementation (in Russian) : В 2025 году по теме исследования подготовлены и направлены в издания, индексируемые в базе данных Scopus с процентилем CiteScore ≥ 50, две научные статьи, отражающие результаты моделирования, разработки и лабораторной проверки интеллектуальной системы технического зрения и нейровычислительного модуля для мониторинга поведения животных. Подана заявка на патент на полезную модель, закрепляющая оригинальные технические решения, разработанные в рамках проекта. Результаты исследования апробированы на двух международных конференциях: Proceedings of International Conference on Applied Innovation in IT (Германия, 2025), «Искусственный интеллект и инновации: новые вызовы и возможности для науки и общества» (Астана, 2025), где представленные разработки получили положительные отзывы экспертов и вызвали интерес у представителей научных и производственных организаций. Достигнутые результаты демонстрируют высокий уровень технологической готовности решения (TRL 4) и создают основу для перехода на следующий этап — опытно-промышленные испытания и внедрение в инфраструктуру фермерских хозяйств в 2026 году.

Level of implementation (in Kazakh) : 2025 жылы зерттеу тақырыбы бойынша CiteScore процентилі 50 және одан жоғары болатын Scopus мәліметтер базасында индекстелетін журналдарға екі ғылыми мақала дайындалып, жариялануға жіберілді. Бұл мақалаларда жануарлардың мінез-құлқын бақылауға арналған интеллектуалды техникалық көру жүйесі мен нейроесептегіш модулінің модельдеуі, әзірленуі және зертханалық тексерісі бойынша нәтижелер қамтылған. Жоба аясында әзірленген түпнұсқалық техникалық шешімдерді бекітетін пайдалы модельге патентке өтінім берілді. Зерттеу нәтижелері екі халықаралық конференцияда апробациядан өтті: Proceedings of International Conference on Applied Innovation in IT (Германия, 2025 ж.), «Жасанды интеллект және инновациялар: ғылым мен қоғам үшін жаңа сын-тегеуріндер мен мүмкіндіктер» (Астана, 2025 ж.), мұнда ұсынылған әзірлемелер сарапшылардың оң пікірін алып, ғылыми және өндірістік ұйымдардың қызығушылығын тудырды. Алынған нәтижелер шешімнің жоғары технологиялық дайындық деңгейін (TRL 4) көрсетеді және 2026 жылы тәжірибелік-өнеркәсіптік сынақтарға және фермерлік шаруашылықтардың инфрақұрылымына енгізуге көшуге негіз қалайды.

Efficiency (in Russian) : В 2025 году разработанная технология заложила основу для создания уникальной интеллектуальной автоматизированной системы с техническим зрением, обеспечивающей качественно новый уровень контроля и управления состоянием сельскохозяйственных животных. Реализованная система позволила осуществлять непрерывную, оперативную и объективную оценку поведения и физиологических показателей животных, формировать научно обоснованные решения для повышения эффективности содержания при минимизации влияния человеческого фактора. Внедрение технологии обеспечило возможность решения широкого спектра научных и прикладных задач, включая идентификацию аномальных поведенческих и физиологических состояний, прогнозирование рисков и предотвращение негативных последствий. Полученные результаты позволили определить оптимальные параметры и структуру интеллектуальных систем видеомониторинга, необходимые для их масштабирования, промышленного внедрения и коммерциализации в отрасли. Кроме того, в ходе выполнения проекта сформирована база знаний и методологическая основа для проведения последующих научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в смежных областях — в частности, в сфере экологического мониторинга, агроинжиниринга и биотехнологий, что подтверждает высокий потенциал разработанной технологии как научного и технологического задела национального уровня.

Efficiency (in Kazakh) : 2025 жылы әзірленген технология интеллектуалды техникалық көру жүйесі бар бірегей автоматтандырылған жүйені құрудың негізін қалады, ол ауыл шаруашылығы жануарларының жағдайы мен ұсталуының сапасын жаңа деңгейге көтеруге мүмкіндік берді. Жасалған жүйе жануарлардың мінез-құлқы мен физиологиялық көрсеткіштерін үздіксіз, жедел және объективті түрде бағалауға, сондай-ақ адам факторының теріс ықпалын барынша азайта отырып, ғылыми негізделген басқару шешімдерін қабылдауға мүмкіндік берді. Бұл технологияны енгізу арқылы ғылыми және қолданбалы міндеттердің кең ауқымын шешу мүмкіндігі қамтамасыз етілді, соның ішінде аномальды мінез-құлық пен физиологиялық күйлерді анықтау, тәуекелдерді болжау және теріс салдардың алдын алу. Алынған нәтижелер интеллектуалды бейнемониторинг жүйелерінің оңтайлы параметрлері мен құрылымын айқындауға, сондай-ақ олардың масштабталуы мен коммерциялануына жағдай жасады. Сонымен қатар, жоба барысында білім базасы мен әдістемелік негіз қалыптастырылды, ол келешекте экологиялық мониторинг, агроинжиниринг және биотехнология сияқты салаларда ғылыми-зерттеу және тәжірибелік-конструкторлық жұмыстарды жүргізуге мүмкіндік береді. Осылайша, әзірленген технология ұлттық деңгейдегі ғылыми және технологиялық әлеуетке ие екені дәлелденді.

Field of application (in Russian) : Пользователями автоматизированной интеллектуальной системы, разрабатываемой в рамках проекта, являются - животноводческие комплексы любого уровня. Масштабирование системы возможно, как в Республике Казахстан, так и за рубежом. Реализация результатов исследования будет способствовать повышению уровня компетентности страны: подготовка специалистов с современными навыками и развитие междисциплинарных технологий, что является ключевым фактором для инновационного и устойчивого развития агропромышленного комплекса страны.

Field of application (in Kazakh) : Жоба шеңберінде әзірленетін автоматтандырылған интеллектуалдық жүйенің пайдаланушылары кез келген деңгейдегі мал шаруашылығы кешендері болып табылады. Жүйені масштабтау Қазақстан Республикасында да, шетелде де мүмкін. Зерттеу нәтижелерін іске асыру елдің құзыреттілік деңгейін арттыруға ықпал ететін болады: заманауи дағдылары бар мамандарды даярлау және пәнаралық технологияларды дамыту, бұл елдің агроөнеркәсіптік кешенін инновациялық және тұрақты дамыту үшін негізгі фактор болып табылады