The object of research, development or design (in Russian) : Объекты исследования - объектом исследования данного проекта является поляризованное излучение межзвездной пыли галактик Магеллановы Облака, нитевидные молекулярные облака и методы машинного обучения. В 2022 году объектами исследования являлись свойства поляризованного излучения межзвездной среды во Млечном пути и Магеллановых Облаках и архитектура сверточных нейронных сетей.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу нысандары-бұл жобаның зерттеу нысаны магелландық бұлт Галактикаларының жұлдызаралық шаңының поляризацияланған сәулеленуі, жіп тәрізді молекулалық бұлттар және машиналық оқыту әдістері болып табылады. 2022 жылы зерттеу нысандары Құс жолы мен Магеллан Бұлттарындағы жұлдызаралық ортаның поляризацияланған сәулеленуінің қасиеттері және конволюциялық нейрондық желілердің архитектурасы болды.

Aim of work (in Russian) : Цель проекта - изучение поляризации излучения межзвездной пыли галактик Магеллановых Облаков. В 2022 году цель – разработать метод машинного обучения для идентификации нитевидных молекулярных облаков, применить к данным, определить свойства поляризации межзвездной пыли в Магеллановых Облаках.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты-магелландық бұлт галактикаларының жұлдызаралық шаңының сәулеленуінің поляризациясын зерттеу. 2022 жылы мақсат-жіп тәрізді молекулалық бұлттарды анықтау, деректерге қолдану, магелландық Бұлттардағы жұлдызаралық шаңның поляризациясының қасиеттерін анықтау үшін машиналық оқыту әдісін әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : Статистический анализ, анализ изображений, нейронные сети

Методы исследования (на казахском) : Cтатистикалық талдау, кескінді талдау, нейрондық желілер

Obtained results and novelty (in Russian) : Была разработана нейронная сеть для нахождения ориентации нитевидных молекулярных облаков в межзвездном пространстве, тренировка нейронной сети была осуществлена с использованием больших данных. Данный подход является новаторским, так как впервые в мире был применен метод машинного обучения для проблем изучения морфологических структур в данных о межзвездном пространстве. Был разработан метод удаления излучения переднего плана из поляриметрических данных, что также было сделано впервые в мире. Оба метода являются новаторскими и вносят значительный вклад в развитие науки в мире.Была разработана нейронная сеть для нахождения ориентации нитевидных молекулярных облаков в межзвездном пространстве, тренировка нейронной сети была осуществлена с использованием больших данных. Данный подход является новаторским, так как впервые в мире был применен метод машинного обучения для проблем изучения морфологических структур в данных о межзвездном пространстве. Был разработан метод удаления излучения переднего плана из поляриметрических данных, что также было сделано впервые в мире. Оба метода являются новаторскими и вносят значительный вклад в развитие науки в мире.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жұлдызаралық кеңістікте жіп тәрізді молекулалық бұлттардың бағытын табу үшін нейрондық желі жасалды, нейрондық желіні оқыту үлкен деректерді қолдану арқылы жүзеге асырылды. Бұл тәсіл жаңашыл болып табылады, өйткені әлемде алғаш рет жұлдызаралық кеңістік деректеріндегі морфологиялық құрылымдарды зерттеу проблемалары үшін машиналық оқыту әдісі қолданылды. Поляриметриялық деректерден алдыңғы сәулеленуді жою әдісі жасалды, ол әлемде бірінші рет жасалды. Екі әдіс те жаңашыл және әлемдегі ғылымның дамуына айтарлықтай үлес қосады.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Осуществление проекта способствовало росту квалификации участников проекта, среди которых – молодые ученые и студенты, школьники. Студенты участвовали в публикациях и являются соавторами, что позволило повысить их конкурентоспособность в мировой академической среде. Студентами были выиграны стипендия на продолжение учебы в университетах США и стран Европы. Разработанные методы и модели привлекли новых зарубежных коллабораторов и дали толчок к международному сотрудничеству, способствовали имиджу казахстанской науки.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жобаны жүзеге асыру жобаға қатысушылардың біліктілігінің өсуіне ықпал етті, олардың арасында – жас ғалымдар мен студенттер, оқушылар. Студенттер басылымдарға қатысты және бірлескен авторлар болып табылады, бұл олардың әлемдік академиялық ортада бәсекеге қабілеттілігін арттыруға мүмкіндік берді. Студенттер АҚШ пен Еуропа елдерінің университеттерінде оқуын жалғастыру үшін стипендия жеңіп алды. Ғылыми журналдарда жарияланған конференцияларда ұсынылған әзірленген әдістер мен модельдер жаңа шетелдік әріптестерді тартып, халықаралық ынтымақтастыққа серпін берді, қазақстандық ғылымның имиджіне ықпал етті.

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) : Разработанные методы эффективны и отвечают спросу в научном сообществе. В частности, метод обнаружения нитевидных структур в межзвездном пространстве как минимум также, но и более эффективен, чем автоматизированные параметрические методы, разработанные. Это было показано в одной из публикаций по проекту. Метод устранения поляризованного излучения переднего плана при помощи поляриметрических данных излучения пыли и спектральных данных излучения атомарного газа показал высокую эффективность, так как дал возможность провести исследования, ранее непроводимые ввиду их сложности.

Efficiency (in Kazakh) : Әзірленген әдістер тиімді және ғылыми қоғамдастықтың сұранысына сәйкес келеді. Атап айтқанда, жұлдызаралық кеңістіктегі жіп тәрізді құрылымдарды анықтау әдісі, кем дегенде, сонымен қатар әзірленген автоматтандырылған параметрлік әдістерге қарағанда тиімдірек. Бұл жоба басылымдарының бірінде көрсетілген. Шаңның поляриметриялық сәулеленуін және атомдық газдың спектрлік сәулелену деректерін қолдана отырып, алдыңғы қатардағы поляризацияланған сәулеленуді жою әдісі жоғары тиімділікті көрсетті, өйткені бұл олардың күрделілігіне байланысты бұрын өткізілмеген зерттеулер жүргізуге мүмкіндік берді.

Field of application (in Russian) : Анализ изображений в области астрофизики, геодезии и картографии, изучение межзвездного пространства

Field of application (in Kazakh) : Қолдану аясы: астрофизика, геодезия, медицинадағы суреттерді талдау, жұлдызаралық кеңістікті зерттеу