Разработка интеллектуальных моделей и методов цифровой экосистемы Smart City для устойчивого развития города и повышения качества уровни жизни горожан

Руководитель проекта: Едилхан Дидар

Источник финансирования: ПЦФ МНВО РК

Объем финансирования: 1 297 826 018,46 тенге

Годы реализации: 2024  – 2026 гг.

Описание проекта: Проект направлен на разработку интеллектуальной цифровой экосистемы Smart City, предназначенной для устойчивого развития городской среды и повышения качества жизни горожан в условиях стремительной урбанизации. Быстрый рост населения в мегаполисах оказывает растущее давление на инфраструктуру, ресурсы и безопасность, что требует внедрения инновационных решений в управление городами. Цифровая экосистема Smart City, создаваемая в рамках проекта, позволит объединить передовые технологии анализа данных, машинного обучения, Интернета вещей (IoT), облачных и телекоммуникационных решений, обеспечивая эффективный сбор, обработку, анализ и визуализацию мультидоменных городских данных.

Актуальность проекта

Проект обладает высокой актуальностью в контексте современного развития городов, где становится необходимым обеспечить устойчивое функционирование инфраструктуры и повысить уровень комфорта для жителей. Данные вопросы требуют инновационные подходы к управлению городской средой. Исследование будет направлено на разработку комплексных решений, включающих в себя анализ научных тенденций, разработку новых методов сбора и обработки больших данных, обеспечение информационной безопасности беспроводных соединений, и улучшение сетевой инфраструктуры для обеспечения высокой пропускной способности и надежности телекоммуникационных сетей. Особое внимание уделяется разработке системы анализа видеопотоков с использованием глубокого обучения для повышения уровня безопасности горожан.

Цель проекта

Основная цель научно-исследовательской программы заключается в разработке цифровой экосистемы Smart City в целях устойчивого развития города и повышения качества уровни жизни горожан. Результаты программы позволят предложить рекомендаций для администрации крупных городов РК по созданию городской среды, которая поддерживает устойчивое и процветающее развитие, а также повышает уровень комфорта и благополучия для всех горожан.

Ожидаемые результаты

— за 2024 год:

1. Сравнительный анализ существующих методов сбора больших городских данных с фокусировкой на транспортных данных и сопряженных данных Smart City.

2. Инициация и планирование задачи повышения пропускной способности и надежности сетей 5G в условиях плотной городской застройки: определение цели, объема и результаты проекта. Сравнительный отчет по обзору литературы.

3. Проектирование и разработка имитационных моделей: сбор и анализ данных, предварительная обработка наборов данных с требуемыми характеристиками для обучения модели искусственного интеллекта.

4. AI-модели для снижения HOP и минимизации отказов при хэндовере в сценариях высокой мобильности в сверхплотных сотовых сетях 5G и 6G.

5. Исследование и обзор существующих алгоритмов и методов машинного обучения для распознавания лиц с целью выявления их преимуществ и недостатков: обзор алгоритмов и методов машинного обучения для распознавания лиц.

6. Структурная модель сбора данных для сбора и подготовки большого объема данных.

7. Экспериментальные исследования по оптимизации интегрированных систем вертикального фермерства на основе выращивания микрозелени свеклы и эстрагона.

8. Материал с помощью вертикального фермерства и сбор образцов микрозелени свеклы и эстрагона для дальнейших анализов и исследований.

9. Обзор и сравнительный анализ методов тестирования на проникновение и анализ уязвимостей беспроводных сетей в контексте цифровых экосистем города, с целью обеспечения высокого уровня защищенности данных и предотвращения несанкционированного доступа к информационным ресурсам городской инфраструктуры.

10. Анализ баз данных уязвимостей беспроводных сетей для Интернета вещей (IoT), выполнено моделирование атак в беспроводных сетях на основе анализа данных об информационно-коммуникационной инфраструктуре Smart City и уязвимостях IoT-устройств.

11. Обзор и сравнительный анализ технологий и решений для разработки комплексной платформы экосистемы умного города.

12. Архитектура комплексной цифровой платформы умного города для сбора и аналитической обработки данных.

13. Не менее 3 статей в журналах, рекомендованных КОКНВО.

 

— за 2025 год:

1. Сбор мультидоменных данных с фокусировкой на транспортных данных: Мультидоменные данные, база данных.

2. Унифицированная архитектура данных, которая позволит интегрировать различные источники, обеспечивая целостность, безопасность и доступность данных.

3. Оптимальные решения по управлению мобильностью, которые решают проблемы управления хэндоверами в сверхплотных сетях.

4. Модели и алгоритмы оптимизации решений, которые лучше всего подходят для различных моделей развертывания сети и системных настроек сотовых сетей 5G/6G.

5. Интеллектуальные решения, позволяющие найти гармоничное равновесие между минимизацией сложности сети и максимизацией эффективности управления хэндовером в сетевых средах 5G/6G.

6. Архитектуры глубоких нейронных сетей для распознавания лиц.

7. Модели глубоких нейронных сетей, система для быстрой обработки изображений.

8. Физико-химические показатели, показателей безопасности микрозелени свеклы и эстрагона.

9. Выращивание материала помощью вертикального фермерства и сбор образцов микрозелени свеклы и эстрагона для дальнейших анализов и исследований.

10. Экспериментальные исследования по разработке технологии напитков из микрозелени свеклы и эстрагона.

11. Исследования физико-химических, микробиологических и технологических свойств разработанной.

12. Исследования по разработке методики оценки защищенности беспроводных IoT-сетей с использованием графов и таксономии уязвимостей. Форма завершения — методика оценки защищенности беспроводных IoT-сетей.

13. Исследования по разработке метода и инструмента для эффективного тестирования беспроводных сетей на проникновение. Форма завершения — метод и инструмент тестирование на проникновение в беспроводных IoT-сети.

14. Комплексная цифровая платформа умного города для сбора и аналитической обработки данных.

15. Не менее 5 статей в журналах, рекомендованных КОКНВО.

16. Не менее 7 статей или обзоров в рецензируемых научных изданиях по научному направлению программы, входящих в 1-2 квартиль по импакт-фактору в базе данных Web of Science и (или) имеющих процентиль по CiteScore в базе данных Scopus не менее 50.

17. Не менее 2 патентов в зарубежных патентных бюро (европейском, американском, японском) или не менее 4 зарубежных или международных патентов, включенных в базу данных Derwent Innovations Index (Web of Science, Clarivate Analytics) либо не менее 4 объектов интеллектуальной собственности (патент; для заявок в области информационных технологий — авторское свидетельство), зарегистрированных в Национальном Институте интеллектуальной собственности РК.

 

— за 2026 год:

1. Методы эффективного сбора, хранения и анализа мультидоменных данных.

2. Интеграция алгоритмов искусственного интеллект для повышения производительности в процессы управления передачей в сетях 5G и 6G, используя возможности адаптации и обучения искусственного интеллекта для повышения производительности сети, снижения вероятности перебоев и улучшения пользовательского опыта.

3. Динамические решения на основе искусственного интеллекта для управления мобильностью радиостанций в высокоскоростных сценариях в зонах покрытия малых сот.

4. Валидация и верификация разработанных моделей.

5. Алгоритмы и методы быстрого поиска по биометрическим базам данных.

6. Проведение экспериментов и тестирование разработанных моделей и алгоритмов на реальных видеопотоках: результаты экспериментов и тестов разработанных алгоритмов.

7. Экспериментальные исследования по разработке технологии напитков из микрозелени свеклы и эстрагона.

8. Технология заменителя соли на основе растительного сырья Salicornia.

9. Проект нормативно-технической документации на новую продукцию.

10. Опытно-промышленная апробация производства разработанной продукции.

11. Испытание и анализ эффективности метода и инструмента для тестирования беспроводных сетей на проникновение, будет подготовлена техническая документация и заявка на регистрацию авторских прав на разработанные решения. Форма завершения — методика испытаний, программа испытаний, акт испытаний, количественные оценки эффективности метода и инструмента при лабораторных исследованиях и тестировании в реальных условиях, техническая документация.

12. Исследования по разработке практических рекомендаций для разработчиков и администраторов беспроводных сетей и IoT-устройств по использованию метода и инструмента тестирования на проникновение.

13. Интегрированная комплексная цифровой платформа умного города для сбора и аналитической обработки данных.

14. Не менее 4 статей в журналах, рекомендованных КОКНВО.

15. Не менее 4 статей или обзоров в рецензируемых научных изданиях по научному направлению программы, входящих в 1-2 квартиль по импакт-фактору в базе данных Web of Science и (или) имеющих процентиль по CiteScore в базе данных Scopus не менее 50.

16. Не менее 1 монографии или учебных пособий в зарубежных или казахстанских издательствах, рекомендованных ученым советом и (или) научно-техническим советом организации заявителя.

17. Не менее 2 патентов в зарубежных патентных бюро (европейском, американском, японском) или не менее 3 зарубежных или международных

Достигнутые результаты

— За 2024 год

1.1 Проведен сравнительный анализ методов сбора городских данных с акцентом на транспорт и мультидоменные источники.

2.1 Выполнено планирование и анализ повышения надёжности 5G в условиях плотной городской застройки.

2.2 Разработана и протестирована имитационная модель MobTest для оценки качества сетей.

2.3 Исследованы и внедрены AI-модели для управления мобильностью и анализа больших данных.

3.1 Проведен обзор алгоритмов машинного обучения для распознавания лиц.

3.2 Разработана модель сбора и подготовки данных для систем видеонаблюдения.

4.1 Реализована цифровая система вертикального фермерства с сенсорами и облачной аналитикой.

4.2 Проведено выращивание и сбор образцов микрозелени свеклы и эстрагона.

5.1 Проанализированы уязвимости беспроводных сетей и предложены методы тестирования.

5.2 Смоделированы атаки на IoT-сети; выявлены уязвимости и предложены меры защиты.

6.1 Выполнен обзор решений для построения платформы умного города.

6.2 Разработана архитектура платформы умного города.

7.1 Опубликовано 6 статей в журналах, рекомендованных КОКНВО.

 

— За 2025 год

1.2 Сформирована база мультидоменных транспортных данных в едином формате.

2.4 Реализована среда мониторинга качества связи и подготовлена AI-выборка.

2.5 Внедрены AI-модели для прогнозирования и оптимизации сетевой передачи.

3.3 Оптимизированы архитектуры нейросетей для точного распознавания лиц.

4.3 Исследованы физико-химические параметры и безопасность микрозелени.

4.4 Проведено до 10 циклов выращивания на вертикальной ферме, собраны образцы для анализа.

5.3 Разработана методика оценки защищенности IoT-сетей с использованием графов.

5.4 Создан инструмент для тестирования беспроводных сетей на проникновение.

6.3 Создан прототип ядра цифровой платформы умного города.

7.2 Опубликовано 11 статей в журналах КОКНВО за январь-июнь 2025 года.

7.3 Опубликованы 5 статьи в изданиях Scopus/Web of Science (Q1/Q2).

7.4 Зарегистрированы 4 свидетельства о программных продуктах в РК.

Подтверждена защита 1 PhD-диссертации.

Подтверждена защита 7 Магистерской-диссертации.

Цель рабочей программы №1: Исследование и разработка методов для эффективного сбора, хранения и аналитической обработки мультидоменных данных умного города.

Результаты рабочей программы №1:​​

Проведен сравнительный анализ существующих методов сбора больших городских данных с фокусировкой на транспортных данных и сопряженных данных Smart City. ​

Разработана концептуальная и  физическая архитектура мультидоменных данных умного города.  ​

Поданы научные публикации, описывающие применение различных моделей машинного обучения для решения задачи прогнозирования времени прибытия автобуса.​

Цель рабочей программы №2: Исследование и разработка эффективных решении в области искусственного интеллекта (ИИ), обеспечивающие стабильный и высокоскоростной доступ, предоставляемый сотовыми сетями 5G и 6G в ультраплотных и умных городах.

Результаты рабочей программы №2:​​

  • Проведен сравнительный анализ существующих методов оптимизации устойчивости к мобильности, управления балансировкой нагрузки и моделей принятия решений о переключении, основанных на технологиях искусственного интеллекта.​
  • Разработана мониторинговая система оценки производительности сети 5G​
  • Разработан надежный и адаптируемый инструмент для всесторонней оценки сети, мобильное приложение Mobtest, поддерживающий усовершенствованное планирование и оптимизацию внедрения 5G, обеспечивая высокое качество работы сети для разнообразных приложений и потребностей пользователей.​
  • Поданы научные публикации, описывающие оценки сотовых сетей в реальном времени: Mobtest для технологий 5G и перспективных 6G​

Цель рабочей программы №3: Разработка и оптимизация алгоритмов глубокого обучения для реализации системы видеонаблюдения с функцией распознавания лиц, обеспечивающей высокую точность и скорость идентификации личности в реальном времени в целях повышения безопасности в общественных местах​ ​

Результаты рабочей программы №3:​​

Проведено исследование и обзор алгоритмов и методов машинного обучения для распознавания лиц с целью выявления их преимуществ и недостатков;​

Проведено исследование и разработка структурной модели сбора и подготовки больших данных для машинного и глубокого обучения;​

Разработана структурная модель системы для контроля доступа в общежитии университета и распознавания пассажиров.​

Опубликована статья «Comprehensive evaluation of real-time object detection algorithm based on extended criteria» в Вестнике КазАТК​

Поданы научные статьи в рецензируемые научные издания, индексируемые в Scopus, WoS [Q1-Q2].​

Цель рабочей программы №4: Разработка и оптимизация интегрированных систем вертикального фермерства, нацеленных на устойчивое производство сельскохозяйственной продукции в городе

Результаты рабочей программы №4:

  • Создана IoT-система для мониторинга и управления микроклиматом вертикальной фермы, использующая датчики для сбора данных о температуре, влажности, уровне света, pH и электропроводности.​
  • Построена вертикальная ферма на основе гидропонных технологий, что позволило минимизировать использование воды и почвы, а также обеспечить оптимальные условия для выращивания микрорастений и корнеплодов​
  • Создана Streamlit-дэшборд для отображения данных в реальном времени. Данные, собранные с датчиков, передаются через Azure IoT Hub и хранятся в облаке, что обеспечивает минимальную задержку при визуализации​
  • Поданы научные публикации, описывающие применение искусственного интеллекта и IoT в вертикальном фермерстве​

Цель рабочей программы №5: Исследование методов тестирования на проникновение и анализ уязвимостей беспроводных сетей в контексте цифровых экосистем города, с целью обеспечения высокого уровня защищенности данных и предотвращения несанкционированного доступа к информационным ресурсам городской инфраструктуры.​

Результаты рабочей программы №5: 

  • Разработана методика комплексного аудита безопасности беспроводных сетей, включая стандарты LoRa и Wi-Fi для цифровых экосистем умного города.​
  • Проведены эксперименты по активному и пассивному тестированию беспроводных сетей, что позволило выявить уязвимости и определить практические меры по их устранению.​
  • Создана утилита для автоматизации процесса тестирования на проникновение, что ускоряет и упрощает аудит безопасности.​
  • Разработан подход для обнаружения вторжений с использованием периферийных вычислений и алгоритмов машинного обучения, что повысило эффективность мониторинга угроз.​
  • Подготовлены и опубликованы научные статьи, описывающие новые методы тестирования на проникновение и анализа уязвимостей для городской цифровой инфраструктуры.​
  • Предложены практические рекомендации для повышения защищенности беспроводных сетей, что способствует развитию более безопасных и устойчивых цифровых экосистем умных городов.​

Цель рабочей программы №6: создать единую цифровую платформу для умного города, способную интегрировать данные различных систем города, обеспечивая их сбор, аналитическую обработку, предсказания и визуализацию. Это позволит повысить эффективность управления ресурсами города, улучшить взаимодействие с гражданами и обеспечить устойчивое развитие городской инфраструктуры.

Результаты рабочей программы №6:​​

 

  • Проведен анализ существующих платформ умных городов, исследовать используемые технологии (IoT, Big Data, AI, ML) для сбора, передачи, хранения и аналитической обработки данных, поступающих из различных городских систем (инфраструктура, транспорт, экология и др.).​
  • Исследованы принципы работы интеллектуальных компонентов платформы на основе методов машинного обучения и искусственного интеллекта для прогнозирования и оптимизации городских процессов, таких как управление транспортом, энергосбережение и мониторинг экологии.​
  • Создана и настроена облачная инфраструктура для размещения картографического сервиса OSM с учетом требований к вычислительным мощностям и масштабируемости. Это включает выбор облачного провайдера (например, AWS, GCP, Azure), развертывание виртуальных машин (VM), настройку сетевых параметров и балансировки нагрузки.​
  • Собран информация о ключевых социальных объектах в Астане, включая школы, детские сады, больницы, поликлиники, культурные и государственные учреждения, для повышения точности навигации и планирования маршрутов. ​
  • Подготовлен сбор данных по автобусным остановкам и маршрутам ​
  • Интегрирован с государственным адресным регистром.​
  • Разработан сервис двустороннего геокодинга.​
  • Разработан сервис отслеживания автобусов в реальном времени.​
  • Разработан сервис динамического изменения маршрутов.​ ​

Подробнее о проекте: https://www.qna.kz/

homescontents ataşehir escort ataşehir escort bostancı escort escort istanbul escort şişli escort istanbul eskort ataköy escort Marsbahis giriş ataşehir escort kadıköy escort çevrimsiz deneme bonusu marsbahis giris marsbahis casino marsbahis güncel adres marsbahis Şartsız deneme bonusu veren siteler Şartsız deneme bonusu veren siteler Deneme Bonusu Veren Siteler Yeni 2025 Deneme Bonusu Veren Siteler Deneme Bonusu Veren Siteler deneme bonusu veren siteler 2025 serifali eskort atasehir escort bayan bursa escort bursa eskort film izle film izle film hd film sakarya escort sakarya escort delete casino siteleri 2025 canlı casino siteleri adana escort
homescontents
https://www.fapjunk.com
sakarya escort akyazı escort arifiye escort erenler escort eve gelen escort ferizli escort geyve escort hendek escort otele gelen escort sapanca escort söğütlü escort taraklı escort
sakarya escort akyazı escort arifiye escort erenler escort eve gelen escort ferizli escort geyve escort hendek escort karapürçek escort karasu escort kaynarca escort kocaali escort otele gelen escort pamukova escort sapanca escort söğütlü escort taraklı escort
Sakarya escort Sakarya escort Sakarya escort Sakarya escort Sakarya escort Sakarya escort Sapanca escort Sapanca escort Sapanca escort Sapanca escort Karasu escort
hd film izle
deneme bonusu veren siteler deneme bonusu veren siteler
ataşehir escort kadıköy escort kartal escort maltepe escort