The object of research, development or design (in Russian) : Процесс мониторинга и управления охотничьими хозяйствами Республики Казахстан, включающий учёт, анализ и контроль популяций диких животных с применением технологий машинного обучения, искусственного интеллекта и геоинформационных систем. Исследование направлено на изучение и совершенствование цифровых методов, обеспечивающих повышение эффективности охраны, рационального использования и устойчивого воспроизводства ресурсов животного мира.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Машиналық оқыту технологияларын, жасанды интеллект пен геоақпараттық жүйелерді қолдана отырып, жабайы жануарлар популяциясын есепке алуды, талдауды және бақылауды қамтитын Қазақстан Республикасының аңшылық шаруашылықтарын мониторингтеу және басқару процесі. Зерттеу жануарлар дүниесі ресурстарын қорғаудың, ұтымды пайдаланудың және орнықты молайтудың тиімділігін арттыруды қамтамасыз ететін цифрлық әдістерді зерделеуге және жетілдіруге бағытталған.

Aim of work (in Russian) : Разработка цифровой системы для мониторинга и управления охотничьими ресурсами в Республике Казахстан, что позволит повысить эффективность учета и контроля за состоянием животного мира.

Aim of work (in Kazakh) : Қазақстан Республикасында аңшылық ресурстарын мониторингілеу және басқару үшін цифрлық жүйені әзірлеу, бұл жануарлар дүниесінің жай-күйін есепке алу мен бақылаудың тиімділігін арттыруға мүмкіндік береді.

Методы исследования (на русском) : Для реализации проекта используется комплексный подход, сочетающий картографические и ГИС-методы при создании цифровых карт охотничьих хозяйств и систематический сбор данных для последующей разработки и обучения алгоритмов машинного обучения.

Методы исследования (на казахском) : Жобаны іске асыру үшін аңшылық шаруашылықтарының цифрлық карталарын жасау кезінде картографиялық және ГАЖ әдістерін біріктіретін кешенді тәсіл және кейіннен машиналық оқыту алгоритмдерін әзірлеу және оқыту үшін жүйелі деректер жинау қолданылады.

Obtained results and novelty (in Russian) : Был спроектирован прототип цифровой системы, обеспечивающий модульность, масштабируемость и высокую производительность, основанный на принципах разделения доменов и стандартизированного взаимодействия компонентов; веб-интерфейс реализуется на Next.js, серверная часть - на FastAPI с гексагональной архитектурой, мобильное приложение - на Flutter, что обеспечивает независимость бизнес-логики и единый код для iOS и Android. Созданы цифровые карты 155 охотничьих хозяйств Акмолинской и 80 хозяйств Алматинской областей на основе материалов государственных охотустройств, топографических карт масштаба 1:100 000 и актуальных космических снимков; выполнено дешифрирование и подготовлены типологические карты для расчёта площадей угодий по фитоцинозной (равнинные) и ландшафтной (горные) классификациям. Сформирован датасет для обучения алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения, включающий изображения животных и косвенных признаков их присутствия общим объёмом около 72 ГБ, с разрешением 3264×2448 пикселей; часть данных аннотирована в CVAT с применением интеллектуальной разметки, что повысило точность выделения объектов и сформировало основу для дальнейшего развития моделей искусственного интеллекта.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Домендерді бөлу және компоненттердің стандартталған өзара әрекеттесуі принциптеріне негізделген модульділікті, масштабталуды және жоғары өнімділікті қамтамасыз ететін сандық жүйенің прототипі жасалды; веб-интерфейс Next-те жүзеге асырылады.JS, артқы жағы-алтыбұрышты архитектурасы бар FastAPI-де, мобильді қосымша - Flutter-де, бұл бизнес логикасының тәуелсіздігін және iOS пен Android үшін бірыңғай кодты қамтамасыз етеді. Ақмола облысының 155 аңшылық шаруашылығының және Алматы облысының 80 шаруашылығының цифрлық карталары мемлекеттік аңшылық құрылыстарының материалдары, 1:100 000 масштабтағы топографиялық карталар және өзекті ғарыштық суреттер негізінде жасалды; фитоциноздық (жазық) және ландшафтық (тау) сыныптамалар бойынша алқаптардың алаңдарын есептеу үшін шифрын ашу және типологиялық карталар дайындалды. 3264×2448 пиксель ажыратымдылығымен жалпы көлемі шамамен 72 ГБ болатын жануарлардың суреттері мен олардың болуының жанама белгілерін қамтитын Машиналық оқыту және компьютерлік көру алгоритмдерін оқытуға арналған деректер жиынтығы құрылды; деректердің бір бөлігі cvat-та интеллектуалды белгілеуді қолдана отырып түсіндіріледі, бұл объектілерді бөлектеу дәлдігін арттырды және жасанды интеллект модельдерін одан әрі дамытуға негіз болды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Данные показатели отражают модульную цифровую систему, включающую ГИС-карты и ML-модули для анализа данных, обеспечивающую охват охотничьих хозяйств Акмолинской и Алматинской областей. Реализация системы снижает затраты на учёт животных, сокращает риски браконьерства и повышает прозрачность управления охотничьими ресурсами в Республике Казахстан.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Бұл көрсеткіштер Ақмола және Алматы облыстарының аңшылық шаруашылықтарын қамтуды қамтамасыз ететін деректерді талдауға арналған ГАЖ-карталар мен ML-модульдерді қамтитын модульдік цифрлық жүйені көрсетеді. Жүйені іске асыру жануарларды есепке алу шығындарын азайтады, браконьерлік тәуекелдерін азайтады және Қазақстан Республикасында аңшылық ресурстарды басқарудың ашықтығын арттырады.

Level of implementation (in Russian) : Не внедрено

Level of implementation (in Kazakh) : Енгізілген жоқ

Efficiency (in Russian) : Эффективность проекта проявляется в повышении точности учёта животных за счёт ГИС-карт и ML-алгоритмов, снижении влияния человеческого фактора и затрат на обследования, а также в уменьшении расходов охотничьих хозяйств, росте доходов и повышении качества регулирования охотничьего фонда Республики Казахстан.

Efficiency (in Kazakh) : Жобаның тиімділігі ГАЖ-карталар мен ML-Алгоритмдер есебінен жануарларды есепке алудың дәлдігін арттырудан, адам факторының әсерін және тексеруге жұмсалатын шығындарды төмендетуден, сондай-ақ аңшылық шаруашылықтарының шығыстарын азайтудан, кірістердің өсуінен және Қазақстан Республикасының аңшылық қорын реттеу сапасын арттырудан көрінеді.

Field of application (in Russian) : Цифровая система предназначена для применения в охотничьих хозяйствах Республики Казахстан, государственных органах, ответственных за охрану и управление животным миром, природоохранных организациях, исследовательских институтах и научных центрах, а также егерскими службами и охотниками для мониторинга популяций диких животных, контроля соблюдения правил охоты и эффективного управления природными ресурсами

Field of application (in Kazakh) : Цифрлық жүйе Қазақстан Республикасының аңшылық шаруашылықтарында, жануарлар дүниесін қорғау мен басқаруға жауапты мемлекеттік органдарда, табиғат қорғау ұйымдарында, зерттеу институттары мен ғылыми орталықтарда, сондай-ақ жабайы жануарлар популяциясын мониторингтеу, аңшылық қағидаларының сақталуын бақылау және табиғи ресурстарды тиімді басқару үшін қорықшылық қызметтер мен аңшыларда қолдануға арналған