Қаланың тұрақты дамуы мен сапасын арттыру үшін Smart City цифрлық экожүйесінің зияткерлік модельдері мен әдістерін әзірлеу қала тұрғындарының өмір сүру деңгейлері

Жобаның жетекшісі: Еділхан Дидар

Қаржыландыру көздері: ҚР ҒЖБМ БНҚ

Қаржыландыру көлемі: 208 млн. теңге​​

Іске асыру жылдары: 2024  – 2026

Жобаның қысқаша сипаты: Жоба қала тұрғындарының тұрақты дамуы мен өмір сүру сапасын арттыру үшін қалалық деректерді тиімді жинауды, сақтауды және талдауды қамтамасыз ететін смарт қаланың интеграцияланған цифрлық платформасын (Smart City) құруға бағытталған

Урбанизацияның өсуі және қаланың инфрақұрылымына жүктеме жағдайында цифрлық трансформация қажет. Қоңырауларға мыналар жатады: ресурстарды басқару, Қауіпсіздік, байланыс желілерінің шамадан тыс жүктелуі, экологиялық және әлеуметтік мәселелер. Smart City цифрлық экожүйесі олардың жан-жақты шешімін ұсынады.

Деректерді жинау мен талдаудың озық технологияларын, 5G желілерін, Бейнебақылау жүйелерін, тік фермерлікті және сымсыз желінің қауіпсіздігін енгізе отырып, Ақылды қаланың кешенді цифрлық платформасын құру.

1.Smart City сандық платформасын әзірлеу;

2.Қала жағдайында 5G өткізу қабілеті мен сенімділігін арттыру;

3.Бетті тану бейнебақылау жүйесі;

4.Тік фермерлікті қалалық ортаға біріктіру;

5.IoT және желілердің киберқауіпсіздік әдістемесі;

6.Қалалық әкімшілікке арналған деректерді визуализациялау және ұсыныстар;

7.Ғылыми басылымдар (11 + WoS / Scopus, 12 + көк НВО), 1 монография, 4 патент;

8.12 магистр және 4 PhD дайындау.

Қол жеткізілген нәтижелер: Жарияланымдар бойынша:

НВО КОК тізбесіне кіретін басылымдарда 13 мақала жарияланды

2 мақала — Scopus / WOS индекстері бар халықаралық журналдарда (Q1/Q2)

10 басылым IEEE конференцияларында ұсынылған

Патенттер:

Жоспарланған 4 авторлық куәліктің 3-і тіркелген

Кадрларды даярлау:

1 PhD қорғауы расталды.

№1 жұмыс бағдарламасының мақсаты: ақылды қаланың көп домендік деректерін тиімді жинау, сақтау және аналитикалық өңдеу әдістерін зерттеу және әзірлеу.

№1 жұмыс бағдарламасының нәтижелері:

Көлік деректеріне және SMART city жұптастырылған деректеріне назар аудара отырып, үлкен қалалық деректерді жинаудың қолданыстағы әдістеріне салыстырмалы талдау жүргізілді. Ақылды қаланың көп домендік деректерінің тұжырымдамалық және физикалық архитектурасы  жасалды.  Автобустың келу уақытын болжау мәселесін шешу үшін машиналық оқытудың әртүрлі модельдерін қолдануды сипаттайтын ғылыми басылымдар ұсынылды. 

№2 жұмыс бағдарламасының мақсаты: ультра тығыз және ақылды қалаларда 5G және 6g ұялы желілері ұсынатын тұрақты және жоғары жылдамдықты қол жетімділікті қамтамасыз ететін тиімді жасанды интеллект (AI) шешімдерін зерттеу және әзірлеу.

№2 жұмыс бағдарламасының нәтижелері:

• Ұтқырлыққа төзімділікті оңтайландырудың, жүктемені теңестіруді басқарудың және жасанды интеллект технологияларына негізделген ауысу туралы шешім қабылдау модельдерінің қолданыстағы әдістеріне салыстырмалы талдау жүргізілді.

* 5G желісінің өнімділігін бағалаудың мониторингтік жүйесі әзірленді

• Желіні жан-жақты бағалаудың сенімді және бейімделетін құралы, mobtest мобильді қосымшасы әзірленді, ол әр түрлі қосымшалар мен пайдаланушылардың қажеттіліктері үшін желінің жоғары сапасын қамтамасыз ете отырып, жетілдірілген 5G енгізуді жоспарлау мен оңтайландыруды қолдайды.
• Ұялы желілердің нақты уақыттағы бағаларын сипаттайтын ғылыми басылымдар ұсынылды: 5G технологиялары мен перспективалы 6G үшін

№ 3 жұмыс бағдарламасының мақсаты: қоғамдық орындарда қауіпсіздікті арттыру мақсатында жеке тұлғаны сәйкестендірудің жоғары дәлдігі мен жылдамдығын қамтамасыз ететін бет-әлпетті тану функциясы бар бейнебақылау жүйесін іске асыру үшін терең оқыту алгоритмдерін әзірлеу және оңтайландыру

№3 жұмыс бағдарламасының нәтижелері:

Олардың артықшылықтары мен кемшіліктерін анықтау мақсатында беттерді тану үшін машиналық оқыту алгоритмдері мен әдістеріне зерттеу және шолу жүргізілді;

Машиналық және терең оқыту үшін үлкен деректерді жинау мен дайындаудың құрылымдық моделін зерттеу және әзірлеу жүргізілді;

Университеттің жатақханасына кіруді бақылау және жолаушыларды тану жүйесінің құрылымдық моделі жасалды.

Қазак хабаршысында «нақты уақыттағы компренс evaluation of real — time object detection algorithm based on extended criteria» мақаласы жарияланды

Scopus, WOS [Q1-Q2] индекстелген рецензияланған ғылыми басылымдарға ғылыми мақалалар жіберілді.

№4 жұмыс бағдарламасының мақсаты: Қалада ауыл шаруашылығы өнімдерін тұрақты өндіруге бағытталған интеграцияланған тік фермерлік жүйелерді әзірлеу және оңтайландыру

№ 4 жұмыс бағдарламасының нәтижелері:​

— Температура, ылғалдылық, жарық деңгейі, рН және электр өткізгіштік туралы деректерді жинау үшін датчиктерді қолдана отырып, тік ферманың микроклиматын бақылау және басқару үшін Ios жүйесі құрылды.

— Гидропоникалық технологияларға негізделген тік ферма салынды, бұл су мен топырақты пайдалануды барынша азайтуға, сондай-ақ микроөсімдіктер мен тамыр дақылдарын өсіру үшін оңтайлы жағдайларды қамтамасыз етуге мүмкіндік берді

— Нақты уақыттағы деректерді көрсету үшін Streamlet-dashboard құрылды. Датчиктерден жиналған деректер Azure Root Hub арқылы жіберіледі және бұлтта сақталады, бұл визуализация кезінде ең аз кідірісті қамтамасыз етеді.

— Жасанды интеллект пен IoT-тің тік фермада қолданылуын сипаттайтын ғылыми басылымдар ұсынылды 

№5 жұмыс бағдарламасының мақсаты: Деректерді қорғаудың жоғары деңгейін қамтамасыз ету және қалалық инфрақұрылымның ақпараттық ресурстарына рұқсатсыз қол жеткізуді болдырмау мақсатында қаланың цифрлық экожүйелері контекстінде сымсыз желілердің енуін тестілеу әдістерін зерттеу және осалдықтарын талдау.

№5 жұмыс бағдарламасының нәтижелері:

• Ақылды қаланың цифрлық экожүйелеріне арналған Lte және Wi-Fi стандарттарын қоса алғанда, сымсыз желілер қауіпсіздігінің кешенді аудитінің әдістемесі әзірленді.
• Сымсыз желілерді белсенді және пассивті тестілеу бойынша эксперименттер жүргізілді, бұл осалдықтарды анықтауға және оларды жоюдың практикалық шараларын анықтауға мүмкіндік берді.
• Қауіпсіздік аудитін жеделдететін және жеңілдететін енуді тестілеу процесін автоматтандыру үшін утилита құрылды.
• Перифериялық есептеулер мен машиналық оқыту алгоритмдерін қолдана отырып, интрузияларды анықтауға арналған тәсіл әзірленді, бұл қауіп-қатерді бақылаудың тиімділігін арттырды.
• Қалалық цифрлық инфрақұрылымға енуді тестілеудің және осалдықтарды талдаудың жаңа әдістерін сипаттайтын ғылыми мақалалар дайындалды және жарияланды.
• Ақылды қалалардың қауіпсіз және тұрақты цифрлық экожүйелерін дамытуға ықпал ететін сымсыз желілердің қауіпсіздігін арттыру бойынша практикалық ұсыныстар ұсынылған.

№6 жұмыс бағдарламасының мақсаты: жинауды, аналитикалық өңдеуді, болжауды және визуализацияны қамтамасыз ете отырып, қаланың әртүрлі жүйелерінің деректерін біріктіруге қабілетті ақылды қала үшін бірыңғай цифрлық платформа жасаңыз. Бұл қала ресурстарын басқарудың тиімділігін арттыруға, азаматтармен өзара іс-қимылды жақсартуға және қалалық инфрақұрылымның тұрақты дамуын қамтамасыз етуге мүмкіндік береді.

№6 жұмыс бағдарламасының нәтижелері:

• Қолданыстағы ақылды қала платформаларына талдау жүргізілді, әртүрлі қалалық жүйелерден (инфрақұрылым, көлік, экология және т.б.) келетін деректерді жинау, беру, сақтау және аналитикалық өңдеу үшін қолданылатын технологияларды (IoT, Big Data, AI, ML) зерттеу.
• Көлікті басқару, энергияны үнемдеу және экологияны бақылау сияқты қалалық процестерді болжау және оңтайландыру үшін машиналық оқыту және жасанды интеллект әдістеріне негізделген платформаның интеллектуалды компоненттерінің жұмыс принциптері зерттелді.
• Есептеу қуаты мен масштабталу талаптарын ескере отырып, OSM картографиялық қызметін орналастыру үшін бұлтты инфрақұрылым құрылды және конфигурацияланды. Бұған бұлтты провайдерді таңдау (мысалы, AWS, GCP, Azure), виртуалды машиналарды орналастыру (VM), желі параметрлерін реттеу және жүктемені теңестіру кіреді.
• Навигация мен маршруттарды жоспарлау дәлдігін арттыру үшін Астанадағы негізгі әлеуметтік нысандар, соның ішінде мектептер, балабақшалар, ауруханалар, емханалар, мәдени және мемлекеттік мекемелер туралы ақпарат жиналды.
• Автобус аялдамалары мен маршруттары бойынша мәліметтер жинау дайындалды
• Мемлекеттік мекенжай тіркелімімен біріктірілген.
• Екіжақты геокодинг қызметі әзірленді.
• Нақты уақыттағы автобустарды қадағалау қызметі әзірленді.