The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследований является комплекс медицинских роботов

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу объектісі – медициналық роботтар кешені

Aim of work (in Russian) : Решение научно-технологических проблем использования роботов и разработка роботизированного комплекса для борьбы с пандемией коронавирусной инфекции на основе конкурентных отечественных разработок в области медицинской робототехники, а также трансферта знаний и передовых технологий в мире в этой области, позволяющих усовершенствовать систему диагностики и лечения, причем без ущерба для качества оказания медицинских услуг

Aim of work (in Kazakh) : Медициналық робототехника саласындағы бәсекеге қабілетті отандық әзірлемелер негізінде роботтарды пайдаланудың және коронавирус пандемиясына қарсы күрестің роботтық кешенін жасаудың ғылыми-технологиялық мәселелерін шешу, сонымен қатар әлемде осы салада білім мен озық технологияларды беру, мүмкіндік беру медициналық қызметтің сапасына нұқсан келтірмей, диагностика мен емдеу жүйесін жетілдіру

Методы исследования (на русском) : Методы проектирования на основе современных численных методов многокритериального синтеза и методов анализа работоспособности манипулятора на основе критерия изотропности, наилучшей передачи силы, максимальности рабочей зоны манипулятора, а также современные программные комплексы APM Winmachine, Autodesk Inventor и Adams MSC Software, MSC Nastran, SolidWorks, Мaple, MatLab. Для исследования кинематики и динамики роботов использованы методы Денавита-Хартенберга, векторный метод кинематики, методы Ньютона-Эйлера и Нильсена в кинематике и динамике роботов с учетом неголономных связей, также метод обобщенных функций. Для математического моделирования кинематики и динамики роботов использованы комплексы программ Roboanalyzer, Virtual Robot Module и др. Применены технологии SLAM, LoRA, современные технологии обработки изображений и распознавания образов и специфичных признаков на основе решений сверточных (нейронных) сетей (convolutional neural networks или CNN), технологии навигации мобильным роботом Probalistic Road Map, адаптации систем обучения к работе в условиях физической реальности с помощью решений Transfer learning, технологии распознавания геометрии и геометрического положения лица 3d face features recognition на основе сверточных сетей, методы машинного обучения, статистический метод Гаусса, а также принципы логического программирования и искусственного интеллекта на основе доступных данных, принципы работы с Big Data.

Методы исследования (на казахском) : Параллельді манипуляторды оңтайлы жобалау үшін заманауи жобалау әдістері мультиритериялы синтездің заманауи сандық әдістеріне және изотропия критерийіне негізделген манипулятордың қабілеттілігін талдау әдістеріне, күштің ең жақсы берілуіне, максималды жұмыс аймағына негізделген заманауи жобалау әдістері қолданылады, және APM Winmachine, Autodesk Inventor т.б. заманауи бағдарламалық жасақтамалары қолданылады. Роботтардың кинематикасы мен динамикасын зерттеу үшін Денавит-Хартенберг әдістері, векторлық кинематика әдісі, роботтардың кинематикасы мен динамикасындағы Ньютон-Эйлер және Нильсен әдістері, голономды емес шектеулерді ескере отырып қолданылады. Роботтардың кинематикасы мен динамикасын математикалық модельдеуі Roboanalyzer, Virtual Robot Module және т.б. арқылы жасалады. SLAM, LoRA технологиялары, нейронды желілерінің шешімдеріне негізделген кескіндерді өңдеуге және образдар мен нақтылы белгілерді тануға арналған заманауи технологияларды (convolutional neural networks), Probalistic Road Map мобильді роботының навигация технологиясы, Transfer learning шешімдерін қолдана отырып физикалық шындықта жұмыс істейтін жүйелер, беттің геометриясы мен геометриялық орнын тану технологиясы (сәйкесінше, бет жағындағы ауыз), үйірткілі желілерге негізделген 3D тұлғаның ерекшеліктерін тану, машиналық оқыту әдістері, статистикалық Гаусс әдісі, логикалық бағдарламалау және бар деректерге негізделген жасанды интеллект, Big Data-мен жұмыс істеу принциптері қолданылады.

Obtained results and novelty (in Russian) : проведены работы по проектированию и изготовлению экспериментального образца, разработке интеллектуальной системы управления и экспериментальные исследования кобота-ассистента для отбора проб слюны и обработки данных анализа, мобильного транспортного робота, робота для дезинфекции и влажной уборки помещений, робота-помощника для сервисного обслуживания пациентов; проведены маркетинговые исследования результатов НТП.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : эксперименттік үлгіні жобалау және жасау, интеллектуалды басқару жүйесін әзірлеу және сілекей үлгілерін жинау және талдау деректерін өңдеу үшін көмекші коботты, жылжымалы көлік роботын, үй-жайларды дезинфекциялау және ылғалды тазалауға арналған роботын, пациенттерге қызмет көрсететін робот көмекшісін тәжірибелік зерттеулер жүргізу бойынша жұмыстар жүргізілді, ғылыми-техникалық прогрестің маркетингтік зерттеулерінің нәтижелерін алынды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : результаты Проекта прямо направлены на разитие отечественных технологий производства мобильных роботов. Имеется опытное производство мобильных роботов на ИММаш, ТОО «Наз». Реализация этого проекта будет способствовать повышению качества и производительности мобильных роботов и подъемниками, тем самым сделать их конкурентоспособным. Реализация проекта способствует подготовке молодых кадров (более 60% являются молодыми специалистами) и созданию рабочих мест (30-35 человек). Проект отрицательных экологических воздействий на окружающую среду не имеет. Проект будет способствовать развитию междисциплинарных связей в науке, интеграцию науки, образования и производства.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : жобаның нәтижелері мобильді роботтарды өндірудің отандық технологияларын дамытуға тікелей бағытталған. «ММашИ» және «Наз» ЖШС мобильді роботтардың тәжірибелік өндірісі бар. Бұл жобаны жүзеге асыру мобильді роботтар мен көтергіштердің сапасы мен өнімділігін арттырады, осылайша оларды бәсекеге қабілетті етеді. Жобаны жүзеге асыру жас кадрларды даярлауға (60%-дан астамы жас мамандар) және жұмыс орындарын құруға (30-35 адам) ықпал етеді. Жобаның қоршаған ортаға теріс экологиялық әсері жоқ. Жоба ғылымдағы пәнаралық байланысты дамытуға, ғылым, білім мен өндірісті біріктіруге ықпал етеді.

Level of implementation (in Russian) : Внедрено 4 конструктивных решения и 8 интеллектуальных систем

Level of implementation (in Kazakh) : 4 жобалық шешім және 8 интеллектуалды жүйе енгізілді

Efficiency (in Russian) : усовершенствование системы диагностики и лечения без ущерба для качества оказания медицинских услуг

Efficiency (in Kazakh) : медициналық қызмет көрсету сапасын төмендетпей диагностика және емдеу жүйесін жетілдіру

Field of application (in Russian) : медицинские учреждения Республики Казахстан

Field of application (in Kazakh) : Қазақстан Республикасының медициналық мекемелері