The object of research, development or design (in Russian) : Алгоритмы машинного обучения по прогнозированию роста численности вредителей.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зиянкестер санының өсуін болжауға арналған машиналық оқыту алгоритмдері.

Aim of work (in Russian) : Создание нейросетевой модели прогнозирования динамики численности вредителей зерновых культур для аналитической системы.

Aim of work (in Kazakh) : Аналитикалық жүйе үшін дәнді дақылдардың зиянкестер санының динамикасын болжаудың нейрондық желілік моделін құру.

Методы исследования (на русском) : При исследовании применяются следующие методы: - анализ, научное обобщение сравнение - методы используются для решения задач по проведению обзора и анализа современного состояния аналитических систем прогнозирования роста вредителей зерновых культур, а также проведения исследования и для определения методов обучения нейронной сети для систем прогнозирования - математическое моделирование, бинарная классификация, линейная регрессия - методы применяются для создания модели многослойной нейронной сети и проведения обучения с результативными показателями численности вредителя на урожайность зерновых культур;

Методы исследования (на казахском) : Зерттеу кезінде келесі әдістер қолданылады: - талдау, ғылыми жалпылау салыстыру-әдістер дәнді дақылдардың зиянкестерінің санын болжайтын аналитикалық жүйелерінің қазіргі жағдайына шолу және талдау жүргізу, сондай-ақ зерттеу жүргізу және болжау жүйелері үшін нейрондық желіні оқыту әдістерін анықтау үшін қолданылады - математикалық модельдеу, екілік жіктеу, сызықтық регрессия-әдістер көп қабатты нейрондық желінің моделін құру және дәнді дақылдардың өнімділігіне зиянкестер санының нәтижелі көрсеткіштерін оқыту үшін қолданылады.

Obtained results and novelty (in Russian) : Была разработана модель на основе трансформера, адаптированную для задачи регрессии. В данной реализации трансформер представлен в виде последовательной нейронной сети с плотными слоями. Такая модель позволяет эффективно анализировать временные ряды, выявляя зависимости и паттерны в последовательности данных для точного предсказания числовых значений. На основе подобранных гиперпараметров нейронной сети были обучены данные с показателями точности приближенная к единице и потери ошибки приближенная к нулю. Результат исследования был опубликован в статье «Fine-Tuning Artificial Neural Networksto Predict Pest Numbers in Grain Crops: A Case Studyin Kazakhstan». В ходе исследования аналитических систем были выделены основные бизнес процессы разрабатываемой системы, была разработана концептуальная модель и прототип аналитической системы. Ученые проекта с 1 по 7 июля 2024 года посетили Международную школу-конференции по искусственному интеллекту, которая была посвящена изучению современных подходов и достижений в области искусственного интеллекта и выступили на постерной сессии, где обменялись мнениями и обсудили актуальные проблемы с учеными других стран. В конце октября 2024 года ученые проекта приняли участие на IX конференции "Информатика и прикладная математика", где были обсуждены тезисы на тему "Возможности использования нейронных сетей в борьбе с вредителями" и "Кросс-валидацияны қолдана отырып, зиянкестер санының динамикасын болжау үшін нейрондық желіні дамыту".

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Регрессия есептеріне бейімделген трансформерге негізделген модель жасалды. Бұл іске асыруда трансформатор тығыз қабаттары бар дәйекті нейрондық желі түрінде ұсынылған. Мұндай модель сандық мәндерді дәл болжау үшін мәліметтер тізбегіндегі тәуелділіктер мен заңдылықтарды анықтай отырып, уақыт қатарларын тиімді талдауға мүмкіндік береді. Нейрондық желінің таңдалған гиперпараметрлері негізінде бірге жақын оңтайлы дәлдік пен нөлге жақын қатені жоғалту көрсеткештері мен мәліметтер оқылды. Зерттеу нәтижесі «Дәнді дақылдардағы зиянкестердің санын болжау үшін жасанды нейрондық желілерді дәл баптау: Қазақстандағы жағдайды зерттеу» мақаласында жарияланған. Аналитикалық жүйелерді зерттеу барысында әзірленетін жүйенің негізгі бизнес-процестері анықталды, аналитикалық жүйенің концептуалды моделі мен прототипі әзірленді. 2024 жылдың 1 шілдесі мен 7 шілдесі аралығында жоба ғалымдары жасанды интеллект саласындағы заманауи тәсілдер мен жетістіктерді зерттеуге арналған Жасанды интеллект бойынша халықаралық мектеп-конференцияға" қатысып, постер сессиясында сөз сөйлеп, пікір алмасып, өзекті мәселелерді талқылады. басқа елдердің ғалымдарымен проблемалар. 2024 жылдың Қазан айының соңында жоба ғалымдары «Информатика және қолданбалы математика» IX конференциясына қатысып, «Нейрондық желілерді зиянкестермен күресуде қолдану мүмкіндіктері» және «Қолдана отып, зиянкестер санының кросс-валидациясы» тақырыптарында тезистер талқыланды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Проект направлен на решение научно-технологических потребностей в области искусственно интеллекта и агротехнической науки

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жоба жасанды интеллект және агротехникалық ғылым саласындағы ғылыми-технологиялық қажеттіліктерді шешуге бағытталған

Level of implementation (in Russian) : Степень внедрения на данный момент узкая. Разработанная нейросетевая модель применяется в созданной аналитический системе. Полное внедрение ожидается в 2025 году весной.

Level of implementation (in Kazakh) : Қазіргі уақытта ендіру деңгейі төмен. Құрылған аналитикалық жүйеде дамыған нейрондық желі моделі қолданылады. Толық іске асыру 2025 жылдың көктемінде күтілуде.

Efficiency (in Russian) : Құрылған нейрондық желі моделінің тиімділігі 92% аналитикалық жүйенің тиімділігі технологиялық үрдіске толық енгізілгеннен кейін бағаланады;

Efficiency (in Kazakh) : Эффективность созданной нейросетевой модели составляет 92%, эффективность аналитической системы будет оценена после полного внедрения в технологический процесс

Field of application (in Russian) : Информационно-коммуникационные технологии, искусственный интеллект, нейронные сети

Field of application (in Kazakh) : Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар, жасанды интеллект, нейрондық желі