The object of research, development or design (in Russian) : Спиральные галактики

The object of research, development or design (in Kazakh) : Спиральды галактикалар

Aim of work (in Russian) : Доказать существование подобия между процессом формирования спиральных рукавов в дисковых галактиках и механизмом формирования крупномасштабной структуры Вселенной.

Aim of work (in Kazakh) : Ғаламның ауқымды құрылымының қалыптасу механизмі мен оқшауланған дискілік галактикалардағы спиральды қолдардың қалыптасу процесі арасындағы сандық ұқсастықтарды белгілеңіз.

Методы исследования (на русском) : Основными методами исследования в данном проекте являются численное моделирование N-тел, итеративный метод для построения равновесных систем (GALIC-3D) и методы для работы со сверточными нейронными сетями для распознавания образов

Методы исследования (на казахском) : Бұл жобадағы негізгі зерттеу әдістері N-денені сандық модельдеу, тепе-теңдік жүйелерін құрудың итерациялық әдісі (GALIC-3D) және үлгіні тану үшін конволюционды нейрондық желілермен жұмыс істеу әдістері.

Obtained results and novelty (in Russian) : Проведено моделирование тонких дисковых галактик с различными начальными условиями, что позволило выявить закономерности самопроизвольного образования волокнистых и ячеистых структур от начальных параметров. Созданы высокоточные 3D модели вращающихся и расширяющихся систем с ненулевой толщиной, позволившие проследить образование спиральных структур и волокнистых элементов в более реалистичных условиях. Получены данные, связывающие начальные параметры с характером и степенью возникающих возмущений, что создало основу для обучения нейросетей в более реалистичных сценариях. Развернут и интегрирован высокопроизводительный GPU-сервер на 10 RTX 4090, успешно прошедший тесты и оптимизацию. Показано, что подобная конфигурация обеспечивает высокопроизводительное N-body моделирование и обучение глубоких нейросетей в единой среде, что значительно расширило вычислительные возможности проекта. Разработана и адаптирована для GPU рабочая нейросеть, объединяющая классические и вероятностные архитектуры (CNN, Bayesian CNN, U-Net). Модель достигла высокой устойчивости к шуму и дисбалансу классов при анализе сложных морфологических паттернов.Обучена рабочая нейросеть, распознающая Вороной-подобные ячейки и волокна в N-body симуляциях с точностью до 97%. Впервые реализована многоступенчатая grid-стратегия обучения, позволившая локализовать мелкомасштабные структуры и тем самым подтвердить гипотезу о морфологической связи спиральных рукавов галактик с узлами и филаментами космической сети.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Əртүрлі бастапқы шарттармен жіңішке дискілі галактикаларды модельдеу жүргізіліп, талшықты және ұяшық тәрізді құрылымдардың өздігінен түзілу заңдылықтары анықталды. Нөлдік емес қалыңдығы бар айналмалы және кеңейетін жүйелердің жоғары дәлдіктегі 3D модельдері жасалып, спиральды құрылымдар мен талшықты элементтердің пайда болуын неғұрлым шынайы жағдайда бақылауға мүмкіндік берді. Алынған деректер бастапқы параметрлер мен туындайтын бұзылыстардың сипаты арасындағы байланысты көрсетті, бұл нейрожелілерді нақты динамикалық сценарийлерде оқытуға негіз қалады. Он RTX 4090 үдеткішінен тұратын жоғары өнімді GPU-сервер орнатылып, сынақтан өткізіліп және оңтайландырылды. Мұндай конфигурация бір ортада жоғары тиімді N-body модельдеуді және терең нейрондық желілерді оқытуды қамтамасыз ететіні дәлелденді, бұл жобаның есептеу әлеуетін айтарлықтай арттырды. GPU-ға бейімделген, классикалық және ықтималдық архитектураларын (CNN, Bayesian CNN, U-Net) біріктіретін нейрожелінің жұмыс нұсқасы жасалды. Модель күрделі морфологиялық өрнектерді талдау кезінде шудың әсеріне және сыныптар теңгерімсіздігіне жоғары тұрақтылық көрсетті. Сонымен қатар, N-body модельдеулерінде Вороной тәрізді ұяшықтар мен филаменттерді 97%-ға дейінгі дәлдікпен танитын нейрожелі оқытылды. Алғаш рет көпсатылы grid-оқыту стратегиясы енгізіліп, ұсақ масштабтағы құрылымдарды локализациялауға және галактикалардың спиральды иықтарының ғаламдық тор түйіндерімен морфологиялық байланысын растауға мүмкіндік берді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Нет

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жоқ

Level of implementation (in Russian) : Не предусмотрено

Level of implementation (in Kazakh) : Берілмеген

Efficiency (in Russian) : Высокая

Efficiency (in Kazakh) : Жоғары

Field of application (in Russian) : Галактическая динамика и космология

Field of application (in Kazakh) : Галактикалық динамика және космология