The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования является форма Земли и ее гравитационное поле.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Жердің пішіні және оның гравитациялық өрісі болып табылады.

Aim of work (in Russian) : Цель проекта — повысить точность локальной модели геоида Казахстана с использованием методов нейронных сетей. Применение нейронных сетей позволит учесть сложные пространственные зависимости и интегрировать разнообразные данные как спутниковые измерения, глобальные и наземные гравиметрические с учетом географических и топографических особенностей исследуемого региона, что сложно достичь традиционными методами.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты – нейрондық желілер әдістерін пайдалану арқылы Қазақстанның жергілікті геоид моделінің дәлдігін арттыру. Нейрондық желілерді қолдану күрделі кеңістіктік тәуелділіктерді ескеруге және зерттелетін өңірдің географиялық және топографиялық ерекшеліктерін назарға ала отырып, спутниктік өлшемдермен қатар жаһандық және жерүсті гравиметриялық деректерді біріктіруге мүмкіндік береді, ал мұны дәстүрлі әдістермен жүзеге асыру қиын.

Методы исследования (на русском) : Искусственные нейронные сети (ANN). ANN используется для обработки больших объёмов разнородных данных и выявления нелинейных закономерностей между параметрами гравитационного поля и рельефа. Сеть строится с использованием нескольких слоёв (включая скрытые слои и слой выхода), что позволяет гибко обрабатывать сложные данные. Регуляризация и адаптивное обучение позволяют снизить риск переобучения и улучшить устойчивость модели. ANN обеспечивает высокую точность за счёт интеграции различных видов данных, что делает её полезной для сложных условий Казахстана. Традиционные методы (модификации формулы Стокса и методы коллокации). Эти методы используются для базового моделирования геоида и являются основой для оценки результатов ANN. Они обеспечивают базовый уровень точности, с которым можно сравнивать результаты нейросетевого подхода. Анализ данных и статистическая оценка ошибок. Кросс-валидация и методы анализа ошибок используются для оценки качества модели и обеспечения ее устойчивости. Эти методы применяются на всех этапах для минимизации систематических ошибок и повышения точности предсказаний ANN. Применение кросс-валидации позволяет модели корректировать параметры на основе тестирования на различных подмножествах данных, что способствует получению воспроизводимых и устойчивых результатов.

Методы исследования (на казахском) : Жасанды нейрондық желілер (ANN). ANN әртекті деректердің үлкен көлемдерін өңдеу және гравитациялық өріс параметрлері мен жер бедері арасындағы бейсызық заңдылықтарды айқындау үшін қолданылады. Желi бірнеше қабаттан (жасырын қабаттар мен шығу қабатын қоса алғанда) құрылады, бұл күрделі деректерді икемді өңдеуге мүмкіндік береді. Регуляризация мен бейімделгіш оқыту артық үйрену қаупін төмендетіп, модельдің тұрақтылығын арттырады. Әртүрлі деректер түрлерін біріктіру есебінен ANN жоғары дәлдікке қол жеткізеді, бұл оны Қазақстанның күрделі жағдайлары үшін тиімді құрал етеді. Дәстүрлі әдістер (Стокс формуласының модификациялары және коллокация әдістері). Бұл әдістер геоидты базалық модельдеуге қолданылады және ANN нәтижелерін бағалаудың негізі болып табылады. Деректерді талдау және қателерді статистикалық бағалау. Кросс-валидация және қателерді талдау әдістері модель сапасын бағалау және оның тұрақтылығын қамтамасыз ету үшін қолданылады. Бұл әдістер жүйелік қателерді барынша азайту және ANN болжамдарының дәлдігін арттыру мақсатында барлық кезеңдерде қолданылып отырады. Кросс-валидацияны қолдану модельге деректердің әртүрлі ішкі жиынтықтарында тестілеу нәтижелері негізінде параметрлерді түзетуге мүмкіндік береді, бұл қайталанатын және тұрақты нәтижелер алуға ықпал етеді.

Obtained results and novelty (in Russian) : Научная новизна данного проекта заключается в том, что впервые в Казахстане проводится улучшение локальной модели геоида с применением нейронных сетей. Проект направлен на решение важной научной задачи – интеграции спутниковых, гравиметрических и нивелирных данных для создания высокоточной модели геоида, адаптированной к сложным геофизическим условиям страны путем применения искусственных нейронных сетей.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Осы жобаның ғылыми жаңалығы Қазақстанда алғаш рет нейрондық желілерді пайдалана отырып жергілікті геоид моделін жетілдірудің жүзеге асырылуында. Жоба спутниктік, гравиметриялық және нивелирлік деректерді интеграциялау арқылы елдің күрделі геофизикалық жағдайларына бейімделген жоғары дәлдікті геоид моделін жасауға бағытталған, бұл үшін жасанды нейрондық желілер қолданылады.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Создание и улучшение национальной модели геоида имеет долгосрочную стратегическую значимость, так как она будет интегрирована в единую высотную систему, которая повысит точность и унифицированность данных по всей территории страны. Это приведет к значительной экономии ресурсов и ускорению выполнения крупных инфраструктурных проектов, уменьшив зависимость от устаревших и затратных методов. Для Казахстана очень важно разработать собственный высокоточный национальный геоид, так как традиционное геометрическое нивелирование имеет очень дорогую себестоимость при исполнении, в перспективе экономически целесообразно применять более дешевые ГНСС методы. Предполагается, что оптимизированная с применением искусственных нейронных сетей локальная модель геоида может использоваться вместо технического нивелирования в геодезических работах, что будет особенно полезно для инфраструктурных проектов и мониторинга природных изменений. Ожидается, что проект станет основой для дальнейших разработок в области высокоточных геодезических моделей и будет применим для мониторинга климатических изменений, инфраструктурного планирования и других областей. Разработка высокоточной локальной модели обеспечит более высокую точность измерений по сравнению с глобальными моделями, что критически важно для крупных инфраструктурных проектов, таких как строительство дорог, мостов и дамб.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Қазақстанның ұлттық геоид моделін құру және жетілдіру ұзақ мерзімді стратегиялық маңызға ие, өйткені ол ел аумағы бойынша деректердің дәлдігі мен бірізділігін арттыратын бірыңғай биіктік жүйесіне интеграцияланады. Бұл ресурстарды айтарлықтай үнемдеуге және ірі инфрақұрылымдық жобаларды іске асыруды жеделдетуге, сондай-ақ ескірген әрі шығынды әдістерге тәуелділікті төмендетуге мүмкіндік береді. Қазақстан үшін өзінің жоғары дәлдікті ұлттық геоидын әзірлеу аса маңызды, себебі дәстүрлі геометриялық нивелирлеудің орындалу құны өте жоғары, ал болашақта неғұрлым арзан ЖНСЖ-әдістерді қолдану экономикалық тұрғыдан орынды болып табылады. Жасанды нейрондық желілерді қолдану арқылы оңтайландырылған жергілікті геоид моделі геодезиялық жұмыстарда техникалық нивелирлеудің орнына пайдаланылуы мүмкін, бұл әсіресе инфрақұрылымдық жобалар мен табиғи өзгерістерді мониторингілеу үшін аса пайдалы. Жоба жоғары дәлдікті геодезиялық модельдер саласындағы одан арғы зерттеулерге негіз болады және климаттық өзгерістерді мониторингілеу, инфрақұрылымды жоспарлау және басқа да салаларда қолданылуы күтіледі. Жоғары дәлдікті жергілікті модельді әзірлеу ғаламдық модельдермен салыстырғанда өлшеулердің анағұрлым жоғары дәлдігін қамтамасыз етеді, бұл автомобиль жолдары, көпірлер мен бөгеттер салу сияқты ірі инфрақұрылымдық жобалар үшін маңызды.

Level of implementation (in Russian) : Проект предполагает организацию совместных работ с РГП на ПХВ «НЦГПИ» в рамках реализации масштабного проекта «Национальная инфраструктура пространственных данных» (НИПД) государственной программы «Цифровой Казахстан».

Level of implementation (in Kazakh) : Жоба «Цифрлық Қазақстан» мемлекеттік бағдарламасы аясында жүзеге асырылып жатқан «Ұлттық кеңістіктік деректер инфрақұрылымы» (ҰКДИ) жобасын іске асыру шеңберінде «Ұлттық геодезия және кеңістіктік ақпарат орталығы» РМК-мен бірлескен жұмыстарды ұйымдастыруды көздейді.

Efficiency (in Russian) : Реализация данного НИР способствует развитию компетенций в области геодезии, анализа данных и машинного обучения. Подготовка высококвалифицированных специалистов для работы с передовыми технологиями обеспечит рост научно-технического потенциала страны. Это усилит позиции Казахстана в международных научных кругах и укрепит сотрудничество с ведущими зарубежными исследовательскими институтами. Разработка высокоточной модели геоида с применением нейронных сетей позволит значительно затраты на геодезические работы и уменьшить ошибки при проектировании и строительстве инфраструктурных объектов (дороги, мосты, гидротехнические сооружения).

Efficiency (in Kazakh) : Осы ғылыми-зерттеу жұмысының жүзеге асырылуы геодезия, деректерді талдау және машиналық оқыту салаларындағы құзыреттердің дамуына ықпал етеді. Алдыңғы қатарлы технологиялармен жұмыс істей алатын жоғары білікті мамандарды даярлау елдің ғылыми-техникалық әлеуетінің өсуін қамтамасыз етеді. Бұл Қазақстанның халықаралық ғылыми ортадағы позицияларын нығайтып, шетелдегі жетекші зерттеу институттарымен ынтымақтастықты күшейтеді. Нейрондық желілерді қолдана отырып жоғары дәлдікті геоид моделін әзірлеу геодезиялық жұмыстарға жұмсалатын шығындарды едәуір қысқартуға және инфрақұрылымдық нысандарды (жолдар, көпірлер, гидротехникалық құрылыстар) жобалау мен салу кезіндегі қателіктерді азайтуға мүмкіндік береді.

Field of application (in Russian) : Ответственный исполнитель масштабного проекта «НИПД» - РГП на ПХВ «НЦГПИ», управления земельных отношений, отечественные и международные научно-исследовательские организации по данному направлению.

Field of application (in Kazakh) : «ҰКДИ» ауқымды жобасының жауапты орындаушысы – «Ұлттық геодезия және кеңістіктік ақпарат орталығы» РМК, жер қатынастары жөніндегі басқармалар, сондай-ақ осы бағыттағы отандық және халықаралық ғылыми-зерттеу ұйымдары.