The object of research, development or design (in Russian) : Система, использующая средства мониторинга и хранения параметров внутренней среды, термодинамическую модель помещения, а также нейронную сеть для распознавания состояния человека.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Ішкі ортаның параметрлерін бақылауға және сақтауға арналған бақылау жүйесі, ортаның термодинамикалық модельі және адамның күйін анықтауға арналған нейрондық желіні қолданатын тану жүйесі.

Aim of work (in Russian) : Цель работы - осуществление мониторинга параметров внутренней среды, распознавание состояния людей с помощью нейронной сети, а также построение термодинамической модели среды.

Aim of work (in Kazakh) : Жұмыстың мақсаты - ішкі ортаның параметрлерін бақылау және ондағы адамдардың күйін нейрондық желі көмегімен тану және ортаның термодинамикалық модельін құрастыру.

Методы исследования (на русском) : Сбор и обработка данных осуществлялись с помощью беспроводной Wi-Fi системы на базе ESP32, при этом параметры внутренней среды сохранялись в облачном хранилище. Термодинамическое моделирование выполнялось в среде EnergyPlus с использованием метода расчета теплового баланса зоны (Zone Heat Balance method). Для повышения точности модели проводилась калибровка на основе новых экспериментальных данных. Для распознавания состояния людей в помещении использовалась гибридная нейронная сеть архитектуры CNN+GRU.

Методы исследования (на казахском) : Деректерді жинау және өңдеу ESP32 негізіндегі Wi-Fi сымсыз жүйесі арқылы жүзеге асырылып, ішкі ортаның параметрлері Cloud-та сақталады. Аймақтың жылу балансын есептеу әдісі арқылы EnergyPlus ортасында термодинамикалық модельдеу жүзеге асырылды. Модельдерді дәлдікті арттыру мақсатында жаңа эксперименттік деректер негізінде икемдеу жүргізілді. Ортадағы адамдардың күйін тану үшін CNN+GRU архитектурасы негізінде гибридті нейрондық желі пайдаланылды.

Obtained results and novelty (in Russian) : В результате проведённых экспериментальных исследований была разработана система мониторинга на базе ESP32, интегрированная с беспроводной Wi-Fi связью, и проверен обмен данными. Эта система обеспечивает автоматизированный сбор данных о температуре, влажности и качестве воздуха с периодичностью в одну минуту. Собранные данные использовались для построения термодинамической модели внутренней среды. В программе EnergyPlus, предназначенной для симуляции энергопотребления зданий, была создана модель внутренней среды помещения. Кроме того, на основе гибридной нейронной сети архитектуры CNN+GRU была разработана система распознавания состояния людей в помещении, которая достигла точности 95.58%.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жүргізілген эксперименттік зерттеулер нәтижесінде Wi-Fi сымсыз байланысымен интеграцияланған ESP32 негізіндегі бақылау жүйесі әзірленіп, деректер алмасуы тексерілді. Бұл жүйе ортаның температурасы, ылғалдылығы және ауа сапасы жайлы минут сайын автоматтандырылған деректер жинауды қамтамасыз етеді. Жиналған деректер ортаның термодинамикалық модельін құруда пайдалынылды. EnergyPlus ғимараттың энергиясын симмуляциялайтын бағдарламасында ортаның модельі жасалды. Сондай-ақ, CNN+GRU архитектурасы негізінде гибридті нейрондық желі негізінде ортадағы адамдарың күйін анықтау жүйесі әзірленді және оның дәлдігі 95.58%-ды құрады.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : В ходе работы были определены основные конструктивные и технико-экономические показатели системы, среди которых: высокая эффективность сбора данных с помощью IoT-устройств; устойчивая двунаправленная передача данных с минимальными задержками; высокая точность распознавания людей и их состояния с использованием нейронных сетей.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жұмыстың барысында жүйенің негізгі конструктивтік және техникалық-экономикалық көрсеткіштері анықталды, олардың ішінде IoT құрылғылары арқылы деректерді жинаудың жоғары тиімділігі, минималды кешігулермен тұрақты қос ағынды ақпарат тасымалы, нейрондық желілерді қолдана отырып адамдарды және олардың күйін жоғары дәлдікпен тану бар.

Level of implementation (in Russian) : Внедрение результатов проекта не предусмотрены.

Level of implementation (in Kazakh) : Жобаның нәтижелерін енгізу қарастырылмаған.

Efficiency (in Russian) : Система обеспечивает автоматизированный и оптимизированный сбор данных с датчиков, а также их эффективную передачу, что способствует снижению энергопотребления и повышает надежность IoT-инфраструктуры. Кроме того, система позволяет распознавать состояние людей с высокой точностью.

Efficiency (in Kazakh) : Жүйе сенсорлардан деректерді автоматтандырылған және оңтайландырылған түрде жинап, оларды тиімді түрде беруді қамтамасыз етеді, бұл энергия тұтынуды азайтып, IoT инфрақұрылымының сенімділігін арттырады. Сонымен қатар, жүйе адамдардың күйін жоғары дәлдікпен тануға мүмкіндік береді.

Field of application (in Russian) : Результаты работы позволяют разрабатывать эффективные IoT-системы для мониторинга внутренней среды, создавать термодинамические и энергетические модели зданий, а также совершенствовать нейронные сети, применяемые для распознавания и определения состояний людей.

Field of application (in Kazakh) : Жұмыстың нәтижелері ортаны бақылауға арналған тиімді IoT жүйелерін жасауға, ғимараттың термодинамикалық және энергетикалық модельін құрастыруға сондай-ақ адамдарды және олардың күйлерін тану және анықтау тапсырмаларында қолданылатын нейрондық желілерді жетілдіруге мүмкіндік береді.