Қаланың тұрақты дамуы және азаматтардың өмір сүру сапасын жақсарту үшін Smart City цифрлық экожүйесінің интеллектуалды үлгілері мен әдістерін әзірлеу

Жобаның жетекшісі: Еділхан Дидар

Қаржыландыру көздері: ҚР ҒЖБМ БНҚ

Қаржыландыру көлемі: 1 297 826 018,46 теңге

Іске асыру жылдары: 2024  – 2026

Жоба сипаттамасы: Бұл жоба жедел урбанизация жағдайында қалалық ортаны тұрақты дамытуға және қала тұрғындарының өмір сүру сапасын арттыруға бағытталған Smart City интеллектуалды цифрлық экожүйесінәзірлеуге бағытталған. Мегаполистердегі халық санының қарқынды өсуі инфрақұрылымға, ресурстарға және қауіпсіздікке арта түскен қысымды тудырып, қаланы басқаруда инновациялық шешімдерді енгізуді талап етеді. Жоба аясында құрылатын Smart City цифрлық экожүйесі деректерді талдаудың, машиналық оқытудың, Заттар интернетінің (IoT), бұлтты және телекоммуникациялық шешімдердің озық технологияларын біріктіруге мүмкіндік береді. Бұл көпдоменді қалалық деректерді тиімді жинауды, өңдеуді, талдауды және визуализациялауды қамтамасыз етеді.

Жоба қазіргі қала дамуы контексінде жоғары өзектілікке ие, мұнда инфрақұрылымның тұрақты жұмыс істеуін қамтамасыз ету және тұрғындар үшін жайлылық деңгейін арттыру қажеттілікке айналуда. Бұл мәселелер қалалық ортаны басқаруға инновациялық тәсілдерді талап етеді. Зерттеу ғылыми тенденцияларды талдауды, үлкен деректерді жинау мен өңдеудің жаңа әдістерін әзірлеуді, сымсыз қосылыстардың ақпараттық қауіпсіздігін қамтамасыз етуді және телекоммуникациялық желілердің жоғары өткізу қабілеті мен сенімділігін қамтамасыз ету үшін желілік инфрақұрылымды жақсартуды қамтитын кешенді шешімдерді әзірлеуге бағытталған. Қала тұрғындарының қауіпсіздік деңгейін арттыру үшін терең оқытуды қолдана отырып, бейне ағындарын талдау жүйесін әзірлеуге ерекше назар аударылады. 

Ғылыми-зерттеу бағдарламасының негізгі мақсаты – қаланы тұрақты дамыту және қала тұрғындарының өмір сүру деңгейін арттыру мақсатында Smart City цифрлық экожүйесін әзірлеу. Бағдарлама нәтижелері ҚР ірі қалаларының әкімшілігіне тұрақты және өркендеген дамуды қолдайтын, сондай-ақ барлық қала тұрғындары үшін жайлылық пен әл-ауқат деңгейін арттыратын қалалық ортаны құру бойынша ұсыныстар беруге мүмкіндік береді. 

2024 жылға: 

1. Smart City қалалық деректері мен оған қатысты деректерге, әсіресе көлік деректеріне назар аудара отырып, үлкен қалалық деректерді жинаудың қолданыстағы әдістерін салыстырмалы талдау. 
2. Тығыз қалалық құрылыс жағдайында 5G желілерінің өткізу қабілетін және сенімділігін арттыру міндетін бастау және жоспарлау: жобаның мақсатын, көлемін және нәтижелерін анықтау. Әдебиеттерге шолу бойынша салыстырмалы есеп. 
3. Имитациялық модельдерді жобалау және әзірлеу: деректерді жинау және талдау, жасанды интеллект моделін оқыту үшін қажетті сипаттамалары бар деректер жинақтарын алдын ала өңдеу. 
4. 5G және 6G тым тығыз ұялы желілердегі жоғары мобильділік сценарийлерінде HOP төмендету және хэндовер кезіндегі сәтсіздіктерді азайту үшін AI-модельдері. 
5. Бет-әлпетті тануға арналған қолданыстағы машиналық оқыту алгоритмдері мен әдістерін зерттеу және шолу, олардың артықшылықтары мен кемшіліктерін анықтау мақсатында: бет-әлпетті тануға арналған машиналық оқыту алгоритмдері мен әдістеріне шолу. 
6. Үлкен көлемдегі деректерді жинау және дайындау үшін деректерді жинаудың құрылымдық моделі. 
7. Қызылша мен эстрагонның микрокөкөністерін өсіруге негізделген тік фермерлік шаруашылықтың интеграцияланған жүйелерін оңтайландыру бойынша эксперименттік зерттеулер. 
8. Тік фермерлік шаруашылық арқылы материал алу және одан әрі талдаулар мен зерттеулер үшін қызылша мен эстрагонның микрокөкөністерінің үлгілерін жинау. 
9. Қаланың цифрлық экожүйелері контекстінде сымсыз желілерге ену тестілеуі және осалдықтарды талдауәдістерін шолу және салыстырмалы талдау, деректер қауіпсіздігінің жоғары деңгейін қамтамасыз ету және қала инфрақұрылымының ақпараттық ресурстарына рұқсатсыз кіруді болдырмау мақсатында. 
10. Заттар интернеті (IoT) үшін сымсыз желілердің осалдықтарының деректер базаларын талдау, Smart City ақпараттық-коммуникациялық инфрақұрылымы және IoT-құрылғылардың осалдықтары туралы деректерді талдау негізінде сымсыз желілердегі шабуылдарды модельдеу орындалды. 
11. Ақылды қала экожүйесінің кешенді платформасын әзірлеуге арналған технологиялар мен шешімдерге шолу және салыстырмалы талдау. 
12. Деректерді жинау және аналитикалық өңдеу үшін ақылды қаланың кешенді цифрлық платформасының архитектурасы. 
13. ҚР БҒМ БҒСБК ұсынған журналдарда кемінде 3 мақала. 

2025 жылға: 

1. Көлік деректеріне назар аудара отырып, мультидоменді деректерді жинау: Мультидоменді деректер, деректер базасы. 
2. Әртүрлі дереккөздерді біріктіруге мүмкіндік беретін, деректердің тұтастығын, қауіпсіздігін және қолжетімділігін қамтамасыз ететін бірыңғай деректер архитектурасы. 
3. Тым тығыз желілердегі хэндоверді басқару мәселелерін шешетін мобильділікті басқару бойынша оңтайлы шешімдер. 
4. 5G/6G ұялы желілерінің әртүрлі желілік орналастыру үлгілері мен жүйелік параметрлері үшін ең қолайлы оңтайландыру шешімдерінің модельдері мен алгоритмдері. 
5. 5G/6G желілік орталарында желілік күрделілікті азайту мен хэндоверді басқару тиімділігін арттыру арасында үйлесімді тепе-теңдік табуға мүмкіндік беретін интеллектуалды шешімдер. 
6. Бет-әлпетті тануға арналған терең нейрондық желілер архитектурасы. 
7. Терең нейрондық желілердің модельдері, кескіндерді жылдам өңдеу жүйесі. 
8. Қызылша мен эстрагон микрокөкөністерінің физикалық-химиялық көрсеткіштері, қауіпсіздік көрсеткіштері. 
9. Тік фермерлік шаруашылық арқылы материалды өсіру және одан әрі талдаулар мен зерттеулер үшін қызылша мен эстрагон микрокөкөністерінің үлгілерін жинау. 
10. Қызылша мен эстрагон микрокөкөністерінен сусындар технологиясын әзірлеу бойынша эксперименттік зерттеулер. 
11. Әзірленген өнімнің физикалық-химиялық, микробиологиялық және технологиялық қасиеттерін зерттеу. 
12. Графтарды және осалдықтар таксономиясын қолдана отырып, сымсыз IoT-желілердің қауіпсіздігін бағалау әдістемесін әзірлеу бойынша зерттеулер. Аяқталу формасы — сымсыз IoT-желілердің қауіпсіздігін бағалау әдістемесі. 
13. Сымсыз желілерге ену тестілеуі үшін тиімді әдіс пен құралды әзірлеу бойынша зерттеулер. Аяқталу формасы — сымсыз IoT-желілерге ену тестілеуінің әдісі мен құралы. 
14. Деректерді жинау және аналитикалық өңдеу үшін ақылды қаланың кешенді цифрлық платформасы. 
15. ҚР БҒМ БҒСБК ұсынған журналдарда кемінде 5 мақала. 
16. Web of Science деректер базасында импакт-факторы бойынша 1-2 квартильге кіретін және (немесе) Scopus деректер базасында CiteScore бойынша кемінде 50 пайыздық мәні бар бағдарламаның ғылыми бағыты бойынша рецензияланатын ғылыми басылымдарда кемінде 7 мақала немесе шолу. 
17. Шетелдік патенттік бюроларда (еуропалық, американдық, жапондық) кемінде 2 патент немесе Derwent Innovations Index (Web of Science, Clarivate Analytics) деректер базасына енгізілген кемінде 4 шетелдік немесе халықаралық патент немесе ҚР Интеллектуалдық меншік ұлттық институтында тіркелген кемінде 4 зияткерлік меншік объектісі (патент; ақпараттық технологиялар саласындағы өтінімдер үшін — авторлық куәлік). 

2026 жылға: 

1. Мультидоменді деректерді тиімді жинау, сақтау және талдау әдістері. 
2. 5G және 6G желілеріндегі беруді басқару процестерінде өнімділікті арттыру үшін жасанды интеллект алгоритмдерін интеграциялау, желі өнімділігін арттыру, үзілістер ықтималдығын азайту және пайдаланушы тәжірибесін жақсарту үшін жасанды интеллекттің бейімделу және оқыту мүмкіндіктерін пайдалану. 
3. Шағын ұяшықты қамту аймақтарындағы жоғары жылдамдықты сценарийлерде радиостанциялардың мобильділігін басқаруға арналған жасанды интеллектке негізделген динамикалық шешімдер. 
4. Әзірленген модельдерді валидациялау және верификациялау. 
5. Биометриялық деректер базалары бойынша жылдам іздеу алгоритмдері мен әдістері. 
6. Нақты бейне ағындарында әзірленген модельдер мен алгоритмдерді тәжірибелер жүргізу және тестілеу: әзірленген алгоритмдердің тәжірибелері мен тесттерінің нәтижелері. 
7. Қызылша мен эстрагон микрокөкөністерінен сусындар технологиясын әзірлеу бойынша эксперименттік зерттеулер. 
8. Salicornia өсімдік шикізатына негізделген тұз алмастырғыш технологиясы. 
9. Жаңа өнімге арналған нормативтік-техникалық құжаттама жобасы. 
10. Әзірленген өнім өндірісінің тәжірибелік-өнеркәсіптік сынақтан өткізуі. 
11. Сымсыз желілерге ену тестілеуі үшін әдіс пен құралдың тиімділігін сынау және талдау, техникалық құжаттама және әзірленген шешімдерге авторлық құқықтарды тіркеуге өтінім дайындалады. Аяқталу формасы — сынақ әдістемесі, сынақ бағдарламасы, сынақ актісі, зертханалық зерттеулердегі және нақты жағдайларда тестілеудегі әдіс пен құрал тиімділігінің сандық бағалары, техникалық құжаттама. 
12. Сымсыз желілер мен IoT-құрылғыларды әзірлеушілер мен әкімшілер үшін ену тестілеуінің әдісі мен құралын пайдалану бойынша практикалық ұсыныстарды әзірлеу бойынша зерттеулер. 
13. Деректерді жинау және аналитикалық өңдеу үшін біріктірілген кешенді ақылды қаланың цифрлық платформасы. 
14. ҚР БҒМ БҒСБК ұсынған журналдарда кемінде 4 мақала. 
15. Web of Science деректер базасында импакт-факторы бойынша 1-2 квартильге кіретін және (немесе) Scopus деректер базасында CiteScore бойынша кемінде 50 пайыздық мәні бар бағдарламаның ғылыми бағыты бойынша рецензияланатын ғылыми басылымдарда кемінде 4 мақала немесе шолу. 
16. Шетелдік немесе қазақстандық баспаларда кемінде 1 монография немесе оқу құралдары, өтініш беруші ұйымның ғалымдар кеңесі және (немесе) ғылыми-техникалық кеңесі ұсынған. 
17. Шетелдік патенттік бюроларда (еуропалық, американдық, жапондық) кемінде 2 патент немесе Derwent Innovations Index (Web of Science, Clarivate Analytics) деректер базасына енгізілген кемінде 3 шетелдік немесе халықаралық патент немесе ҚР Интеллектуалдық меншік ұлттық институтында тіркелген кемінде 3 зияткерлік меншік объектісі (патент; ақпараттық технологиялар саласындағы өтінімдер үшін — авторлық куәлік). 
18. Зерттеу тақырыбы бойынша кемінде 12 магистр және 4 PhD дәрежесін қорғауға шығу. 

2024 жылға:

1.1 Көлік және мультидоменді дереккөздерге баса назар аудара отырып, қалалық деректерді жинау әдістеріне салыстырмалы талдау жүргізілді.

2.1 Тығыз қалалық құрылыс жағдайында 5G сенімділігін арттыруды жоспарлау және талдау орындалды.

2.2 Желілер сапасын бағалау үшін MobTest имитациялық моделі әзірленді және тестіленді.

2.3 Мобильділікті басқару және үлкен деректерді талдау үшін AI-модельдері зерттелді және енгізілді.

3.1 Бет-әлпетті тануға арналған машиналық оқыту алгоритмдеріне шолу жасалды.

3.2 Бейнебақылау жүйелері үшін деректерді жинау және дайындау моделі әзірленді.

4.1 Сенсорлармен және бұлттық аналитикамен тік фермерлік шаруашылықтың цифрлық жүйесі іске асырылды.

4.2 Қызылша мен эстрагонның микрокөкөністерін өсіру және үлгілерді жинау жүргізілді.

5.1 Сымсыз желілердің осалдықтары талданды және тестілеу әдістері ұсынылды.

5.2 IoT-желілерге шабуылдар модельденді; осалдықтар анықталды және қорғау шаралары ұсынылды.

6.1 Ақылды қала платформасын құруға арналған шеші

6.2 Ақылды қала платформасының архитектурасы әзірленді.

7.1 ҚР БҒМ БҒСБК ұсынған журналдарда 6 мақала жарияланды.

2025 жылға:

1.2 Бірыңғай форматтағы мультидоменді көлік деректер базасы қалыптастырылды.

2.4 Байланыс сапасын мониторингтеу ортасы іске асырылды және AI-таңдама дайындалды.

2.5 Желілік жіберуді болжау және оңтайландыру үшін AI-модельдері енгізілді.

3.3 Бет-әлпетті дәл тану үшін нейрондық желілер архитектуралары оңтайландырылды.

4.3 Микрокөкөністердің физикалық-химиялық параметрлері мен қауіпсіздігі зерттелді.

4.4 Тік фермада 10-ға дейін өсіру циклі жүргізілді, талдау үшін үлгілер жиналды.

5.3 Графтарды қолдана отырып, IoT-желілердің қорғалуын бағалау әдістемесі әзірленді.

5.4 Сымсыз желілерге ену тестілеуіне арналған құрал жасалды.

6.3 Ақылды қаланың цифрлық платформасы ядросының прототипі жасалды.

7.2 2025 жылдың қаңтар-маусым айларында КОКНВО журналдарында 11 мақала жарияланды.

7.3 Scopus/Web of Science (Q1/Q2) басылымдарында 5 мақала жарияланды.

7.4 ҚР-да 4 бағдарламалық өнімге куәлік тіркелді.

1 PhD-диссертациясының қорғалғаны расталды.

7 Магистрлік диссертацияның қорғалғаны расталды.

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.