The object of research, development or design (in Russian) : 1. Пространственно-временные данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) 2. Фундаментальные нейросетевые модели, работающие с ДЗЗ 3. Интерфейсы на естественном языке для работы с моделями

The object of research, development or design (in Kazakh) : 1. Жерді қашықтықтан зондтау (ҚЗ) бойынша кеңістіктік-уақыттық деректер 2. ҚЗ деректерімен жұмыс істейтін фундаменталды нейрондық желі модельдері 3. Модельдермен жұмыс істеуге арналған табиғи тілдегі интерфейстер

Aim of work (in Russian) : Разработка и обучение чат-бота для анализа и прогнозирования динамических процессов на основе пространственно-временных данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), с применением методов уменьшения размеров нейросетевых моделей и адаптации их к мультиспектральным данным для решения прикладных задач наук о Земле.

Aim of work (in Kazakh) : Жерді қашықтықтан зондтаудың кеңістіктік-уақыттық деректері негізінде динамикалық процестерді талдау және болжау үшін нейрожелілік модельдердің өлшемдерін азайту және оларды мультиспектрлік деректерге бейімдеу әдістерін қолданып, Жер туралы ғылымдар саласындағы қолданбалы міндеттерді шешуге арналған чат-ботты әзірлеу және оқыту.

Методы исследования (на русском) : Методы понижения размерности моделей: прореживание (pruning) и квантизация. Методы сбора первичной информации: использованы данные из баз дистанционного зондирования Земли, таких как Landsat и Sentinel. Для удобного доступа и работы с этими данными использована библиотека TorchGeo.

Методы исследования (на казахском) : Модельдердің өлшемін азайту әдістері: параметрлерді сиректеу (pruning) және квантизация. Бастапқы ақпаратты жинау әдістері: Landsat және Sentinel сияқты Жерді қашықтықтан зондтау деректер базаларындағы мәліметтер пайдаланылды. Осы деректерге ыңғайлы қолжетімділік пен олармен жұмыс істеу үшін TorchGeo кітапханасы қолданылды.

Obtained results and novelty (in Russian) : Снижено количество параметров модели на 30% по сравнению с текущими передовыми моделями. Сохранена точность модели в пределах 5% от исходной модели.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Модель параметрлерінің саны қазіргі озық модельдермен салыстырғанда 30%–ға қысқартылды. Модельдің дәлдігі бастапқы модель дәлдігінен 5% шегінде сақталды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Методы прореживания и квантизации параметров были применены к модели Prithvi-EO-2.0-300M на задаче классификации сельскохозяйственных культур. Были получены следующие результаты: - исходная модель: o Точность = 68% o Мера F1 = 0.64 o Средний коэффициент IoU: 0.48 - после прореживания 30% параметров энкодера: o Точность = 65% o Мера F1 = 0.63 o Средний коэффициент IoU: 0.46 - после квантизации в int8: o Точность = 68% o Мера F1 = 0.64 o Средний коэффициент IoU: 0.48 (размер модели снижен с 4.1ГБ до 0.5ГБ)

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Параметрлерді сиректеу және квантизациялау әдістері ауылшаруашылық дақылдарын жіктеу тапсырмасында Prithvi-EO-2.0-300M моделіне қолданылды. Алынған нәтижелер төмендегідей: * Бастапқы модель: * Дәлдік = 68% * F1 өлшемі = 0.64 * Орташа IoU коэффициенті = 0.48 * Энкодер параметрлерінің 30%-ын сиректегеннен кейін: * Дәлдік = 65% * F1 өлшемі = 0.63 * Орташа IoU коэффициенті = 0.46 * int8 форматына дейінгі квантизациядан кейін: * Дәлдік = 68% * F1 өлшемі = 0.64 * Орташа IoU коэффициенті = 0.48 (модель көлемі 4.1 ГБ-тан 0.5 ГБ-қа дейін азайды) Алынған нәтижелердің қайта өндірілуін қамтамасыз ету мақсатында осы эксперименттердің бастапқы коды келесі репозиторийларда жарияланды: https://github.com/usaginoki/skyterra-prithvi-pruning https://github.com/usaginoki/skyterra-prithvi-quantization

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) :

Efficiency (in Kazakh) :

Field of application (in Russian) : - Науки о Земле: анализ природных явлений, включая стихийные бедствия; выявление следов выгорания. - Агропромышленный комплекс: классификация сельскохозяйственных культур, определение даты посева, определение границ полей.

Field of application (in Kazakh) : - Жер туралы ғылымдар: табиғи құбылыстарды талдау, соның ішінде табиғи апаттар; өрт іздерін анықтау. - Агроөнеркәсіп кешені: ауыл шаруашылығы дақылдарын жіктеу, егіс себу күнін анықтау, алқаптардың шекараларын белгілеу.