The object of research, development or design (in Russian) : Механизмы формирования нейронных на основе гидрофобно-гидрофильных ассоциатов. Выявление условий, при которых гидрофобно-гидрофильных ассоциаты могут быть конвертированы в нейронные сети, допускающие программирование при помощи макроскопических воздействий

The object of research, development or design (in Kazakh) : Гидрофобты-гидрофильді ассоциаттар негізінде нейрондық түзілу механизмдері. Гидрофобты-гидрофильді ассоциаттарды макроскопиялық әсерлер арқылы бағдарламалауға болатын нейрондық желілерге түрлендіруге болатын жағдайларды анықтау;

Aim of work (in Russian) : Цель проекта – разработка принципов дизайна интеллектуальных систем на основе гидрофильных полимеров, способных реагировать на изменения температуры и рН среды в соответствии с заданной программой.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты берілген бағдарламаға сәйкес температура мен қоршаған ортаның рН өзгеруіне жауап бере алатын гидрофильді полимерлер негізіндегі интеллектуалды жүйелерді жобалау принциптерін әзірлеу болып табылады.

Методы исследования (на русском) : Методика проверки применимости модели включает: создание условий для формирования гидрофобно-гидрофильных ассоциатов, наблюдение фазовых переходов (для моделирования логических состояний), изучение взаимного влияния ассоциатов (аналог "нейронов"), анализ стабильности и динамического поведения.

Методы исследования (на казахском) : Модельдің қолдану мүмкіндігін тексеру әдістемесі мыналарды қамтиды: гидрофобты-гидрофильді ассоциациялардың түзілуіне жағдай жасау, фазалық ауысуларды бақылау (логикалық күйлерді модельдеу үшін), ассоциациялардың өзара әсерін зерттеу («нейрондардың» аналогы), тұрақтылықты талдау және динамикалық мінез-құлық.

Obtained results and novelty (in Russian) : На данный момент обоснована целесообразность изучения нейросетевых свойств гидрофобно-гидрофильных ассоциатов и их аналогов, построена нейросетевая модель формирования гидрофобно-гидрофильных ассоциатов и их аналогов, применимая, в том числе, к растворам карбоновых кислот. Данная модель допускает переход к описанию в терминах конечных алгебраических структур, в частности, полей Галуа. Разработана методика проведения экспериментов, позволяющих выявить свойства аналогов гидрофобно-гидрофильных ассоциатов, формирующихся в растворах карбоновых кислот.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Қазіргі уақытта гидрофобты-гидрофильді ассоциаттар мен олардың аналогтарының нейрожелілік қасиеттерін зерттеудің орынды екендігі негізделді, сондай-ақ гидрофобты-гидрофильді ассоциаттар мен олардың аналогтарының түзілуінің, оның ішінде карбон қышқылдары ерітінділеріне қолданылатын нейрожелілік моделі құрылды. Бұл модельді ақырлы алгебралық құрылымдар, атап айтқанда Галуа өрістері терминдерінде сипаттауға көшуге болады. Карбон қышқылдары ерітінділерінде түзілетін гидрофобты-гидрофильді ассоциаттар аналогтарының қасиеттерін айқындауға мүмкіндік беретін эксперименттер жүргізу әдістемесі әзірленді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : На данный момент была выявлена возможность спонтанного формирования аналогов нейронных сетей в растворах гидрофильных полимеров. Показана возможность применения макромолекул, которые могут проходить фазовый переход, выполняя роль нейронов с логическими состояниями 0 и 1. Эти молекулы способны влиять друг на друга через различные типы взаимодействий, например, гидрофобные или электростатические, создавая сеть в растворе, аналогичную нейронной. Такие структуры имеют свойства обработки информации и могут использоваться для моделирования ранних эволюционных механизмов и механизмов самоорганизации, способных привести к формированию сложных информационных систем. Данные результаты показывают дальнейшую возможность проведения более детальных исследований и экспериментов, которые позволят выстроить работоспособный прообраз модели нейронной сети с использованием гидрофобно-гидрофильных ассоциатов.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Қазіргі уақытта гидрофильді полимер ерітінділерінде нейрондық желі аналогтарының өздігінен (спонтанды) түзілу мүмкіндігі анықталды. Фазалық ауысудан өте алатын макромолекулаларды логикалық 0 және 1 күйлеріне сәйкес келетін нейрондар рөлінде қолдану мүмкіндігі көрсетілді. Бұл молекулалар гидрофобтық немесе электростатикалық сияқты түрлі өзара әрекеттесулер арқылы бір-біріне әсер етіп, ерітінді ішінде нейрондық желіге ұқсас тор құрайды. Осындай құрылымдар ақпаратты өңдеу қасиеттеріне ие болып, күрделі ақпараттық жүйелердің қалыптасуына алып келуі мүмкін ерте эволюциялық механизмдер мен өзін-өзі ұйымдастыру механизмдерін модельдеу үшін пайдаланылуы ықтимал. Алынған нәтижелер гидрофобты-гидрофильді ассоциаттарды пайдалана отырып, нейрондық желі моделінің жұмысқа қабілетті прообразын құруға мүмкіндік беретін неғұрлым егжей-тегжейлі зерттеулер мен эксперименттер жүргізудің болашағы бар екенін көрсетеді.

Level of implementation (in Russian) : фундаментальная стадия (TRL 1). На текущий момент выполнена научная апробация через одну публикацию в международном рецензируемом журнале (Royal Society Open Science, Q1); прототипы и практическое внедрение отсутствуют. В следующем периоде — переход к лабораторным прототипам и валидации методики (пилотные эксперименты, оформление ИС).

Level of implementation (in Kazakh) : іргелі кезең (TRL 1). Қазіргі сәтте халықаралық рецензияланатын журналда (Royal Society Open Science, Q1) бір жарияланым арқылы ғылыми апробация жасалды; прототиптер де, практикалық енгізу де жоқ. Келесі кезеңде — зертханалық прототиптерге көшу және әдістемені валидациялау (пилоттық эксперименттер, зияткерлік меншік объектілерін ресімдеу).

Efficiency (in Russian) : Исследования гидрофобно-гидрофильных ассоциатов эффективны, так как они позволяют моделировать процессы самоорганизации и информационного взаимодействия на молекулярном уровне. Это позволит понимать механизмы предбиологической эволюции, создание аналогов нейронных сетей в химических системах и разработке новых материалов с заданными функциональными свойствами, включая сенсоры и носители информации. Такой подход соединяет химию, физику и информатику, открывая возможности для междисциплинарных исследований.

Efficiency (in Kazakh) : Гидрофобты-гидрофильді ассоциаттарды зерттеу тиімді, өйткені олар молекулалық деңгейде өзін-өзі ұйымдастыру және ақпараттық өзара әрекеттесу процестерін имитациялауға мүмкіндік береді. Бұл пребиологиялық эволюция механизмдерін түсінуге, химиялық жүйелердегі нейрондық желілердің аналогтарын құруға және функционалдық қасиеттері көрсетілген жаңа материалдарды, соның ішінде сенсорлар мен ақпарат тасымалдаушыларды әзірлеуге мүмкіндік береді. Бұл тәсіл химия, физика және информатиканы байланыстырып, пәнаралық зерттеулерге мүмкіндіктер ашады.

Field of application (in Russian) : Область применения и целевые потребители каждого из ожидаемых результатов – сегмент научно-технического сообщества, ориентированный на проведение междисциплинарных исследований на стыке науки о полимерах и информационных технологий

Field of application (in Kazakh) : Күтілетін нәтижелердің әрқайсысының көлемі мен мақсатты тұтынушылары полимерлік ғылым мен ақпараттық технологияның қиылысында пәнаралық зерттеулер жүргізуге бағытталған ғылыми-техникалық қоғамдастықтың сегменті болып табылады.