AITU қабырғасында Қазақстанға арналған 8 шешім әзірленді

Бүгінде Astana IT University қабырғасында Қазақстанның нақты проблемаларын шешуге арналған жобалар жасалып жатыр: отандық цифрлық криминалистика мен паводоктарды болжау жүйелерінен бастап, сүт безі обырын диагностикалауға арналған AI-әзірлемелерге, су ресурстарын мониторингілеуге, экологиялық және нейротехнологиялық жобаларға дейін. AITU өзін дамыған студенттік инфрақұрылымы, сапалы білімі, спорттық базасы, демалыс аймақтары, медиа және әскери кафедрасы бар заманауи университет ретінде ғана емес, ғылым мен технология елдің практикалық міндеттеріне жұмыс істейтін алаң ретінде де көрсетіп отыр. Shanger.kz Қазақстан үшін қолданбалы әсері қазірдің өзінде байқалып тұрған AITU-дың бірнеше әзірлемесін бөліп көрсетті.

Цифрлық деректерді талдауға арналған отандық шешім

- Цифрлық криминалистика жобасы ҰҚК-ның отандық шешімге деген нақты сұранысынан пайда болды, - дейді CyberTech ҒЗО директоры Лейла Рзаева. - Қазір бұл салада шетелдік шешімдер қолданылады, ал бұл тек технологиялық тәуелділік пен ақпараттың сыртқа кету қаупі ғана емес, сонымен бірге үлкен шығын мәселесі. Сол себепті бізге деректерді талдауға арналған отандық кешен қажет болды. ҰҚК комитетінің өкілдері жұмысқа, тестілеуге және қолданбалы міндеттерді тұжырымдауға тікелей қатысып отыр. Сонымен қатар жобаға технологиялық компаниялардың мамандары, сондай-ақ біздің студенттеріміз, магистранттарымыз және докторанттарымыз тартылған. Командамыз өте үлкен болды, шамамен жүз адам.

Цифрлық криминалистика блогында ұсынылған портативті есептеу кешені.

- Қазір жоба тестілеуден өтіп жатыр. Әр кезеңнен кейін біз тестілеу хаттамаларын аламыз, олар ҰҚК тарапында тексеруден өтеді, өйткені қолдану сценарийлері дәл сол жерде бар және біз солармен салыстыруымыз керек. Азаматтық зерттеушілер ретінде біздің деректерге қолжетімділігіміз жоқ. Бүгінде кері байланыс оң, әсіресе аналитикалық модульдер жоғары бағаланып отыр, өйткені дәл аналитикада біз мықты нәтиже көрсете алдық.

Біздің жүйенің нақты не істейтінін дұрыс түсіну өте маңызды. Біз құрылғылардан деректерді шығарамыз, бұл мобильді телефон, компьютер, қатқыл диск, фотокамера, бейнетіркегіш, басқа да ақпарат тасымалдағыштар, тіпті дрондар болуы мүмкін. Одан кейін жүйе цифрлық мазмұнмен, яғни чаттармен, қоңыраулар тарихымен, аудиоматериалдармен, құжаттармен, браузер тарихымен, фотогалереямен, бейнеағындармен, геолокациямен және басқа да цифрлық іздермен жұмыс істейді. Яғни біз деректерді шығару мен талдауға арналған кешенді орта құрып жатырмыз.

- Біз сондай-ақ бейне мен аудионы талдау модулін әзірледік. Мысалы, бақылау камерасынан алынған ұзақ бейнежазба болса, адам оны қарап шығу үшін сағаттар, тіпті күндер жұмсайды. Біздің модуль бірнеше секунд ішінде қозғалыс болған, адамдар жүрген, оқиға орын алған мазмұнды фрагменттерді ғана бөліп шығарады. Аудиоға да дәл солай. Біз браузер тарихын, сайттарға кіру жиілігін, құрылғыны пайдалану уақытындағы паттерндерді, фотогалереяны және геолокацияны да талдаймыз. Тіпті фотосуреттің метадеректері өшірілген болса да, біз визуалды мазмұн арқылы ықтимал локацияны қалпына келтіре алатын модельдерді оқытып жатырмыз.

- Сонымен қатар біз өшірілген деректерді қалпына келтірумен айналысамыз. Біз үшін жұмыстың ең күрделі бағыттарының бірі жад чипінен деректерді тікелей шығару болды. Бұл өте дәл инженерлік жұмысты талап етеді: алдымен чиптің өзін қауіпсіз шығарып алу керек, содан кейін одан бинарлық кодты оқып, ақпаратты талдауға жарамды күйге келтіру қажет. Бұл бағыт бойынша AITU-да қазірдің өзінде аралық жұмыс нәтижелері бар.

- Біз отандық әзірлеушілердің аса маңызды салада жұмыс істейтін балама жасай алатынын көрсеттік. Мүмкін, бір жобаның аясында әлемдік шешімдердің барлық функционалын бірден қайталау мүмкін емес шығар, өйткені телефондар, құрылғылар мен тасымалдағыштар өте көп, әрбір техника буыны қосымша жетілдіруді қажет етеді. Бірақ біз ең басты нәрсені дәлелдедік: Қазақстан өз өнімін жасай алады, оның үстіне ашық кодпен, техникалық құжаттамамен және әдістемелік базамен жасай алады. Ал бұл — цифрлық егемендік пен жүйеге деген сенім мәселесі.

Су ресурстарын мониторингілеу арқылы қуаңшылықпен күрес

- Елдің бір бөлігі паводокты бастан кешіріп жатқанда, оңтүстікте қуаңшылық тұрақты түрде туындайды, ал онымен тек суды неғұрлым дәл, ұтымды және ашық бөлу арқылы ғана күресуге болады, - дейді Индетриск 340 ҒЗО директоры Ілияс Қазанбаев. - Біздің жоба су ресурстарын мониторингілеуге арналған. Жұмысты 2024 жылы бастадық, қазір екінші жыл белсенді әзірлеу мен тестілеу жүргізіп жатырмыз. Қазір негізгі назар Қазақстанның оңтүстігіндегі маңызды ауыл шаруашылығы аумақтарын қоректендіретін Талас және Шу өзендеріне бағытталған. Біз Су ресурстары және ирригация министрлігіне және оның ішіндегі құрылымдарға, соның ішінде Қазсушарға шықтық.

Гидробекет Жасөркен ауылы маңындағы Талас өзенінің жанында орналасқан. Фото: welcome.kz.

- Су — шектеулі ресурс, әсіресе трансшекаралық өзендер жағдайында. Оның көлемін, қозғалысын және бөлінуін нақты түсінбей, сауатты шешім қабылдау мүмкін емес. Сенде сенімді деректер болмаса, ештеңені өшіру, беру, қайта бөлу немесе болжау мүмкін емес. Сондықтан біздің жүйе деректер жинаудан басталады. Біз каналдарға датчиктерді өзіміз орнаттық. Бұл датчиктер су шығынын, ағыс жылдамдығын, температурасын, деңгейін және басқа да параметрлерді оқиды. Сұрау әр он минут сайын жүргізіледі, деректер серверге түседі, содан кейін порталда визуализацияланады.

Шу өзеніндегі магистральдық Георгиев каналы. Фото: arainfo.kz.

- Қазір мониторинг модулін Қазсушар мен Қазгидромет мамандары қолданып отыр. Олардың жүйеге қорғалған қолжетімділігі бар, сол жерде нақты бекеттерде не болып жатқанын көре алады. Олар деректерді бір жерден көріп, динамиканы бақылап, оны ішкі болжау үшін пайдалана алады. Датчиктерден бөлек, бізде спутниктік суреттер негізінде су қоймасындағы су бетінің ауданын талдау модулі бар.

Деректерді кластерлеу критерийлерін қалыптастыру. Жоба жетекшісі Александр Нефитисовтың презентациясынан.

- Үшінші маңызды модуль заңсыз су тұтынуды анықтауға көмектесуі керек. Мұнда біз Жерді қашықтан зондтау суреттерін, соның ішінде мультиспектрлік деректерді қолданамыз. Егер біз алқаптың суарылып жатқанын көрсек, бірақ келісімшарттар жүйесінде мұндай пайдаланушы тіркелмесе, бұл — белгі. Одан кейін мұндай деректер профильді құрылымдарға беріледі, ал олар өз өкілеттіктері аясында шешім қабылдайды.

Паводоктарды 98% дәлдікпен болжайтын жүйе

- Мен үшін паводок тақырыбы ерекше жақын, өйткені өзім Шығыс Қазақстаннанмын және өңірдің ерекшелігін жақсы түсінемін, - дейді профессор Әлия Нұғыманова. - Біз Аманжолов атындағы Шығыс Қазақстан университетіндегі әріптестермен байланысқа шығып, консорциум құрамында бірлескен өтінім бердік және паводоктарды болжау жобасын ұтып алдық.

Қазақстанда паводоктарды болжаудың мемлекеттік «Тасқын» жүйесі әзірленіп, қолданылып жатыр, ал біз AITU-да қолданыстағы платформаның ішіне, соның ішінде Қазгидромет модельдерімен және шетелдік зерттеушілермен бірлесіп жасалған шешімдермен қатар енгізуге болатын модель құрдық. Менің ойымша, мұндай міндеттерде модельдердің бір-бірімен бәсекелестігі емес, бірін-бірі күшейтуі маңызды.

Шығыс Қазақстан облысы аумағындағы паводоктарды болжау платформасы.

- Біздің модель өзен бассейнінің белгілі бір нүктелеріндегі су деңгейі мен су шығынын жеті күн бұрын 98% дейінгі дәлдікпен болжайды. Негізінде жүйе ертең, бүрсігүні, үш күннен кейін және одан әрі не болатыны туралы болжам береді. Паводок жағдайында мұндай көкжиектің қолданбалы маңызы бар, өйткені ол ең болмағанда алдын ала дайындалуға уақыт береді.

Шығыс Қазақстандағы гидрометеожелінің жаңа жабдығы: Тайынтыдағы гидробекет және Умыштағы метеостанция.

- Біздің командада дата-аналитиктер, докторанттар, машиналық оқыту мамандары, географтар, сондай-ақ шетелдік ғалымдар, оның ішінде қар мен қар жамылғысымен айналысатын гляциологтар бар. Егер командада тек бағдарламашылар болса, біз паводок моделін құра алмаймыз. Мұнда өзендерді, жер бедерін, қардың жиналуын, еру жылдамдығын, бассейндердің мінез-құлқын және көптеген басқа факторларды ескеру қажет. Тек осы пәндердің тоғысында ғана сенуге болатын нәтиже пайда болады.

Қазақстандағы ең күрделі проблемалардың бірі — гидробекеттер мен метеостанциялардың жетіспеуі. Бақылау нүктелері аз болған кезде, ақпараттың бір бөлігін спутниктерден және кідіріспен келетін реанализ деректерінен алуға тура келеді. Яғни біз бастапқы ақпарат тапшылығы жағдайында жоғары дәлдікті модельдер құруға мәжбүрміз. Бұл — елеулі шектеу. Егер бекеттер желісі тығыздау болса, болжамдардың сапасы бұдан да тез өсер еді.

Жобаны іске асыру барысында орнатылған Умыш асуындағы метеостанция.

- Мен мұндай салада бәрі міндетті түрде сенуге тиіс бір ғана модель болуы керек деп есептемеймін. Әртүрлі тәсілдердің әртүрлі мықты жақтары бар. Бір модель күрт жылынуды жақсы көреді, екіншісі судың баяу көтерілуін, үшіншісі қатып қалған топырақтың әсерін немесе қарлы қыстың ерекшелігін жақсырақ ескереді. Сондықтан мемлекеттік жүйе бірнеше модельді біріктіріп, болжамдарды салыстырса, бұл артықшылық деуге болады. Кейде дәл бірнеше тәуелсіз бағалаудың болуы неғұрлым салмақты шешім қабылдауға көмектеседі.

Кептелісті талдауға көмектесетін жүйе

- Жобалардың бірінде біз компьютерлік көру арқылы қиылыстардағы барлық бағыт бойынша автомобильдерді санайтын бағдарламалық құрал әзірледік, - дейді профессор Дидар Еділхан. - Бұл құралға сұраныс наурыз айында CTS тарапынан түсті, біз жұмысқа тез кірістік. Екі айдан кейін тапсырыс берушіге дайын нәтижені тапсыруды жоспарлап отырмыз. Шешімнің мәні мынада: бейне жүктеледі, қызығушылық аймағы, яғни қиылыстың өзі немесе оның бір бөлігі белгіленеді, содан кейін жүйе осы учаске арқылы өткен автомобильдерді қадағалайды.

Одан әрі біз белгілі бір уақыт аралығындағы автомобильдердің жалпы санын ала аламыз, бұл бағдаршамдарды дұрыс баптауға мүмкіндік береді. Келесі кезеңде біз автомобильдер үшін де, жаяу жүргіншілер үшін де бөліністің неғұрлым егжей-тегжейлі аналитикасын іске асырғымыз келеді, сондай-ақ бірнеше қиылыстағы ағындарды біртұтас желі ретінде талдауды жоспарлап отырмыз. Мұндай жүйе кептелістерді талдауға, көлік паттерндерін анықтауға және қалаға кейінгі шешімдер үшін көбірек дерек беруге көмектесе алады.

Ми сигналдары арқылы адамның эмоциясын талдайтын платформа

- Қарапайым тілмен айтсақ, біз адамның эмоцияларын оқитын NeuroPro платформасымен жұмыс істеп жатырмыз, - дейді ассистент-профессор Медет Мұқышев. - Платформада протоколдар жинауға, стимулдар кітапханаларын құруға, аудио, видео, суреттер, мәтіндер қолдануға, EEG-сигналдарды бұлтта сақтауға және солардың негізінде модельдерді әрі қарай оқытуға болады. Мен үшін бұл — технология нақты әлеуметтік нәтиже бере алатын бағыттардың бірі. Ең алдымен, бұл мүмкіндігі шектеулі адамдарға қатысты, өйткені мұндай интерфейстер оларға компьютерлерге, ақпаратқа және цифрлық ортаға неғұрлым тікелей қол жеткізуге мүмкіндік бере алады.

Біз зейінмен, шаршаумен, эмоциялық күйлермен, сондай-ақ Паркинсон ауруы сияқты жекелеген неврологиялық бұзылыстармен жұмыс істей аламыз. Сонымен бірге маркетинг пен фокус-топтар сияқты коммерциялық бағыт та бар. Адам бір нәрсе айтуы мүмкін, ал стимулдарға мүлде басқаша реакция беруі мүмкін, нейродеректер қарапайым сауалнама толық көрініс бере алмайтын жерде қызығушылық, шиеленіс, вовлеченность немесе тітіркену деңгейін көруге мүмкіндік береді.

Цифрландыру арқылы микрожасыл өсіру

- Біз агроөнеркәсіптік кешенді цифрландырумен айналысамыз, және біздің ең көзге көрінетін жобаларымыздың бірі — вертикалды фермада микрожасыл өсіру, - дейді Agrotech ғалымы Аружан Шоман.

- Әңгіме толық бақыланатын жүйе туралы болып отыр. Ақылды жылыжайдың прототипі ішінде барлық қажетті жағдай жасалады, температура, ылғалдылық, гроубокстың ішіндегі ахуал мониторингіленеді, ал қажет болған жағдайда жарық, су және желдету автоматты түрде қосылады. Негізінде адам тек бастапқы кезеңде, тұқым себілгенде, және соңында, өнім жиналғанда ғана қатысады.

- Қазір жобаның ғылыми зерттеулерінің үшінші жылы аяқталып келеді, және ол коммерцияландыру кезеңіне жақындап қалды. Біз микрожасылды өсіріп қана қоймай, оны әрі қарай өңдейміз, экстрактілер бөліп аламыз, соның ішінде эстрагон мен қызылшадан, одан кейін олардан сусындар жасауға болады. Кәсіпкерлерді дәл біздің интеллектуалды технологиямыз қызықтырады, өйткені оны басқа дақыл түрлеріне және басқа міндеттерге бейімдеуге болады.

Мүгі бар капсулалар арқылы ауаны тазарту

- Мүктердің қызығы — олар көмірқышқыл газымен, ауыр металдармен және басқа да ластаушы заттармен жақсы жұмыс істейді, - дейді профессор Андрей Белощицкий. - Идеяның өзі жаңа емес, Еуропада мұндай шешімдер бұрыннан бар. Бірақ ол жақта климат басқа. Температура ауытқуы азырақ, және өсімдіктерге негізделген жүйелер жыл бойына дерлік күрделі бейімдеусіз жұмыс істей алады. Ал бізде Астананың күрт континенталды климатына арналған жүйе жасау міндеті тұрды.

- Құрылғының, капсуланың ішіне қала ауасы мәжбүрлі түрде тартылады, содан кейін ол мүк қабаттарынан өтіп, тазартылған күйде сыртқа шығады. Бұл ретте ішіндегі жағдай толық бақыланады: температура, ылғалдылық, жұмыс режимі. Мұның бәрі датчиктермен байланыстырылған және мониторинг жүйесіне шығарылған.

- Қазір біз мүктердің әртүрлі түрлерімен сынақтарды жалғастырып жатырмыз. Бұл да маңызды мәселе: Астана үшін мүктің бір түрі керек, Алматы үшін басқа түрі керек. Бір шешімді алып, бейімдемей басқа қалаға көшіре салуға болмайды. Сондықтан біз мүк түрлерін, жарық режимдерін, ылғалдылықты, температуралық сценарийлерді таңдап, қалалық ортада барынша тұрақты жұмысты қалай қамтамасыз етуге болатынын қарап жатырмыз. Мен үшін жобаның құндылығы инженерлік жүйенің қалалық экологияның бір бөлігіне айнала алатынында.

Жасанды интеллект арқылы сүт безі обырын болжау

- Мен бірнеше жобаны жүргіземін, бірақ мен үшін ең маңызды бағыттардың бірі — сүт безі обырын диагностикалау және болжауға арналған жасанды интеллект тақырыбы, - дейді профессор Бейбіт Әбдікенов. - Бұл тақырып мен үшін кездейсоқ емес. Мен өзім Семей қаласынанмын, және біздің өңір үшін, өкінішке қарай, онкология, инсульт және басқа да ауыр аурулар тақырыбы таныс болып қала береді. Сондықтан докторлық диссертациямның тақырыбын таңдағанда, оның тек ғылыми ғана емес, адамдарға шын мәнінде пайдалы болғаны мен үшін маңызды болды.

Талдау үшін аймақ белгіленген маммографиялық сурет.

- Бұл тақырыппен он жылдан астам айналысып келемін және зерттеулерді AITU-да жалғастырдым. Қазір менің командамда шамамен қырық адам жұмыс істейді. Бізбен профильді онкологиялық мекемелер, зерттеу институттары, денсаулық сақтау жүйесінің құрылымдары, генетика мамандары және практик дәрігерлер ынтымақтасады. Мен үшін бұл әсіресе маңызды, өйткені мұндай жоба клиникалық ортадан бөлек өмір сүре алмайды.

Күдікті аймақ белгіленген сүт безінің МРТ суреттері.

- Әлемдегі көптеген зерттеулерде жүйе деректердің бір немесе екі түрімен ғана жұмыс істейді. Біздің ерекшелігіміз — біз деректердің бірнеше түрін бірден талдаймыз: маммография, УДЗ, КТ, МРТ, анамнез деректері, сондай-ақ биопсиядан кейін алынған цифрлық суреттер, яғни материал микроскоп арқылы зерттелген кезде алынған кескіндер. Басқаша айтқанда, біз ауруға бір ғана арна арқылы қарамай, неғұрлым толық көрініс жинауға тырысамыз. Сонымен қатар модельді қазақстандық популяцияға бейімдеп жатырмыз. Бұл — принципті мәселе. Әртүрлі елдерде, өңірлерде және халық топтарында генетикалық және орта факторлары, тамақтану, өмір салты және аурушаңдық құрылымы әртүрлі болуы мүмкін. Сондықтан шетелдік модельді жай ғана алып, ол өзгеріссіз біздің пациенттерімізде де бірдей жақсы жұмыс істейді деп есептеуге болмайды.

Гистопатологиялық сурет. Бағдарлама кескінді талдап, қатерлі өзгерістер болуы ықтимал аймақтарды бөліп көрсетеді.

- Біздің жүйе адами фактормен байланысты тәуекелдерді азайтатын көмекшіге айналуы керек. Дәрігер ұзақ жұмыс күні ішінде ондаған суретті қарап шыққанда, жүктеме өте үлкен болады, және қандай да бір детальді өткізіп алу ықтималдығы объективті түрде артады. Біздің міндетіміз — суреттерді тезірек талдауға, күдікті аймақтарды бөліп көрсетуге, бастапқы қарау уақытын қысқартуға және қателік ықтималдығын азайтуға көмектесу. Қазір алгоритмдеріміз дайын, жүйе жазылды, бірақ медициналық тақырып тұжырымдарда шектен тыс дәлдікті және өте мұқият енгізуді талап етеді. Сондықтан ары қарай тексерулер, рұқсат беру рәсімдері, ақпараттық қауіпсіздік мәселелері және содан кейін ғана толыққанды апробация жүреді.

AITU университеттің біртіндеп мықты студенттік орта, маңызды ғылым, мемлекеттік сектор және бизнес табиғи түрде тоғысатын кеңістікке айналып келе жатқанын көрсетті. Мұнда кадрлар дайындалып, елдің болашағына жұмыс істей алатын шешімдер жасалады. Осы әзірлемелерге, студенттердің қатысуына және қазірдің өзінде алынған нәтижелерге қарап, Қазақстанның цифрландыру және жасанды интеллект саласында болашағы бар екені айқын көрінеді.