Inventory number IRN Number of state registration
0325РК01501 AP22686767-KC-25 0124РК00105
Document type Terms of distribution Availability of implementation
Краткие сведения Gratis Number of implementation: 0
Not implemented
Publications
Native publications: 0
International publications: 0 Publications Web of science: 0 Publications Scopus: 0
Patents Amount of funding Code of the program
0 9970560 AP22686767
Name of work
Интегративные достижения в области глубокого обучения с подкреплением для оптимизации электромеханических систем и автономной навигации
Type of work Source of funding Report authors
Fundamental Жолтаев Дархан Муратович
0
0
0
0
Customer МНВО РК
Information on the executing organization
Short name of the ministry (establishment) Нет
Full name of the service recipient
"Astana IT University"
Abbreviated name of the service recipient "Astana IT University"
Abstract

Объект исследования — методы ускорения обучения алгоритмов глубокого обучения с подкреплением, используемых для управления электромеханическими системами различного типа, в частности для автономной навигации мобильных роботов и регулирования работы электрических моторов.

Зерттеу нысаны - әртүрлі электромеханикалық жүйелерді басқару үшін қолданылатын терең арматуралық оқыту алгоритмдерін оқытуды жеделдету әдістері, атап айтқанда, мобильді роботтардың автономды навигациясы және электр қозғалтқыштарын реттеу.

Цель работы состоит в повышении эффективности алгоритмов глубокого обучения с подкреплением за счёт внедрения жидкостных нейронных сетей и моделей большого языка. Это позволит создать интеллектуальные системы управления, характеризующиеся ускоренным обучением, улучшенной адаптацией и устойчивой работой в сложных и изменяющихся условиях эксплуатации электромеханических объектов.

Бұл жұмыстың мақсаты - сұйық нейрондық желілерді және ауқымды тілдік модельдерді енгізу арқылы терең күшейту арқылы оқыту алгоритмдерінің тиімділігін арттыру. Бұл электромеханикалық нысандардың күрделі және өзгермелі жұмыс жағдайларында жеделдетілген оқытумен, жақсартылған бейімделумен және сенімді жұмыспен сипатталатын интеллектуалды басқару жүйелерін жасауға мүмкіндік береді.

Исследование в симуляционной среде, реализованной на платформе ROS (чRobot Operating System), а также в лаборатории университета, где выполняются экспериментальные испытания и проверка алгоритмов на реальных установках.

Зерттеу ROS (Робот операциялық жүйесі) платформасында енгізілген модельдеу ортасында, сондай-ақ нақты қондырғыларда эксперименттік сынақтар мен алгоритмдерді тексеру жүргізілетін университет зертханасында жүргізіледі.

Быстрая обучаемость и улучшенная точность модели в электромеханических системах.

Мобильді роботтың автономды навигациясы үшін тереңдетілген оқытудың жетілдірілген моделі әзірленді.

Быстрая обучаемость и улучшенная точность модели в электромеханических системах.

Электр механикалық жүйелерде жылдам үйрену және үлгі дәлдігі жақсарды.

не применимо

қолданылмайды

не применимо

қолданылмайды

Автономные системы, Робототехника, Электромеха-нические системы

Автономды жүйелер, Робототехника, Электромеханикалық жүйелер

UDC indices
62-523.1
International classifier codes
50.43.00;
Key words in Russian
Искусственный интеллект; Глубокое обучение с подкреплением; Автономные системы; Робототехника; Контроль и автоматизация; Жидкостные нейронные сети; Модель большого языка; Электромеханические системы; Возобновляемая энергия;
Key words in Kazakh
Жасанды интеллект; Бекіту арқылы тереңдетілген оқыту; Автономды жүйелер; Робототехника; Басқару және автоматтандыру; Сұйық нейрондық желілер; Үлкен тілдік модельдер; Электромеханикалық жүйелер; Жаңартылатын энергия;
Head of the organization Омирбаев Серик Мауленович Доктор экономических наук / Профессор
Head of work Жолтаев Дархан Муратович PhD in robotics engineering / PhD, doctor in robotics engineering