CUES

Лаборатория

Учебно-производственная лаборатория «Беспилотные летательные аппараты» создана на базе КазНИТУ им. К.И. Сатпаева в январе 2021г.

В данное время в лаборатории имеются необходимые специалисты и оборудование для разработки, создания и мелко-серийного производства БПЛА мультироторного, самолётного, вертолётного типов, конвертопланов и дирижаблей, а также полезной нагрузки в виде RGB, мультиспектральных, тепловизионных камер, LIDARов и различных датчиков. Зарегистрированы авторские права на ограмму по обучению пилотов БПЛА. Процессы разработки БПЛА иллюстрируются рисунком 1.

Рисунок 1 — Процессы разработки БПЛА

Лаборатория обладает материально-технической базой для производства БПЛА грузоподьемностью до десятков килограмм (рисунок 2).

Рисунок 2 — Материально-техническая база лаборатории

Установлено оборудование и компьютерные симуляторы для отработки конфигурации БПЛА, разработки автоматических полётных заданий и ручного управления БПЛА. За время работы лаборатории создано 17 различных видов БПЛА, в том числе для научных проектов грантового финансирования и проекта коммерциализации Фонда науки. Рисунок 3 демонстрирует некоторые образцы БПЛА, созданные в рамках лаборатории.

Рисунок 3 — Образцы БПЛА разработанные в Учебно-производственной лаборатории

Кроме научно-производственных задач сотрудники лаборатории участвуют в спортивных и престижных мероприятиях. В частности, установлен рекорд Казахстана по продолжительности беспосадочного полёта на БПЛА на солнечной энергии (Рисунок 4).

Рисунок 4 — Рекорд Казахстана по продолжительности беспосадочного полёта (более 10ч) на БПЛА с источником питания от солнечной энергии в 2021г. Установлен Оксененко Алексеем Алексеевичем.

Научно-методическая лаборатория прикладного машинного обучения «Applied machine learning laboratory»

Научно-методическая лаборатория прикладного машинного обучения организована в феврале 2022 года рамках проекта ERASMUS+ Advanced Centre for PhD Students and Young Researchers in Informatics, ACeSYRI, reg.no. 610166-EPP-1-2019 1-SK-EPPKA2-CBHE-JP. (https://satbayev.university/en/acesyri)

Руководитель лаборатории: профессор Мухамедиев Р.И. (https://official.satbayev.university/en/teachers/ravil-muhamedyev-)

Назначение лаборатории:

Обеспечение возможности проведения исследований и разработки методов применения машинного обучения для решения прикладных задач в различных отраслях, а также разработки методических материалов для использования в учебном процессе и для поддержки проведения исследований молодыми учеными и докторантами.

Научно-методическая лаборатория прикладного машинного обучения «Applied machine learning laboratory»

Оборудование:

Оборудование в Научно-методической лаборатории прикладного машинного обучения

Лаборатория осуществляет тесное взаимодействие с учебно-производственной лабораторией «Беспилотные летательные аппараты». В лаборатории ведутся разработки для решения задач проектов: AP08856412 «Разработка интеллектуальных моделей обработки данных и планирования полетов для решения задач точного земледелия с применением БПЛА» (2020-2022), AP14869972 Разработка и адаптация методов компьютерного зрения и машинного обучения для решения задач точного земледелия с применением беспилотных летательных систем (2022-2024),Development and adaptation of computer vision and machine learning methods for solving precision agriculture problems using unmanned aerial systems, AP14869972 (2022-2024), BR18574144, AP14869110,BR10965172 (https://geoml.info/).

Результаты работы лаборатории отражены в публикациях:

  1. Ravil I. Mukhamediev, Marina Yelis, Kirill Yakunin, Yelena Popova, Yan Kuchin, Adilkhan Symagulov, Nadiya Yunicheva, Elena Zaitseva, Vitaly Levashenko, Elena Muhamedijeva, Viktors Gopejenko & Rustam Mussabayev (2024) Exploring the health care system’s representation in the media through hierarchical topic modeling, Cogent Engineering, 11:1, 2324614, DOI: 10.1080/23311916.2024.2324614 (Scopus Quartile: Q2, 64%, WoS IF=1.9).
  2. Zaitseva, E., Levashenko, V., Mukhamediev, R., Brinzei, N., Kovalenko, A., & Symagulov, A. (2023). Review of Reliability Assessment Methods of Drone Swarm (Fleet) and a New Importance Evaluation Based Method of Drone Swarm Structure Analysis. Mathematics, 11(11), 2551. https://www.mdpi.com/2227-7390/11/11/2551 
  3. Mukhamediev, R.; Amirgaliyev, Y.; Kuchin, Y.; Aubakirov, M.; Terekhov, A.; Merembayev, T.; Yelis, M.; Zaitceva, E.; Levashenko, V.; Popova, Y.; Symagulov, A.; Tabynbayeva, L. Operational Mapping of Salinization Areas in Agricultural Fields Using Machine Learning Models Based on Low-Altitude Multispectral Images. Drones 2023, 7, 357. https://doi.org/10.3390/drones7060357 
  4. Zaitseva, E., Levashenko, V., Brinzei, N., Kovalenko, A., Yelis, M., Gopejenko, V., & Mukhamediev, R. Reliability Assessment of UAV Fleets //Emerging Networking in the Digital Transformation Age: Approaches, Protocols, Platforms, Best Practices, and Energy Efficiency. – Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. – С. 335-357. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-24963-1_19
  5. Mukhamediev R. I. Yakunin, K., Aubakirov, M., Assanov, I., Kuchin, Y., Symagulov, A., Levashenko V., Zatceva E., Sokolov D., Amirgaliyev, Y. . Coverage path planning optimization of heterogeneous UAVs group for precision agriculture //IEEE Access. – 2023. – Т. 11. – №. 15. – С. 5789-5803, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3235207, https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10011226
  6. Yakunin, K.; Mukhamediev, R.I.; Yelis, M.; Kuchin, Y.; Symagulov, A.; Levashenko, V.; Zaitseva, E.; Aubakirov, M.; Yunicheva, N.; Muhamedijeva, E.; Gopejenko, V.; Popova, Y. Analysis of the Correlation between Mass-Media Publication Activity and COVID-19 Epidemiological Situation in Early 2022 //Information. – 2022. – Т. 13. – №. 9. – С. 434.  https://doi.org/10.3390/info13090434
  7. Mukhamediev, R. I., Popova, Y., Kuchin, Y., Zaitseva, E., Kalimoldayev, A., Levashenko V., Symagulov, A., Abdoldina F., Gopejenko V., Yakunin K., Muhamedijeva E., Yelis, M. Review of Artificial Intelligence and Machine Learning Technologies: Classification, Restrictions, Opportunities and Challenges //Mathematics. – 2022. – Т. 10. – №. 15. – С. 2552. https://doi.org/10.3390/math10152552
  8. Mukhamediev R. I., Kuchin, Y. et al. Estimation of Filtration Properties of Host Rocks in Sandstone-type Uranium Deposits Using Machine Learning Methods //IEEE Access. – 2022. – T.10. –  C.18855-18872. DOI 10.1109/ACCESS.2022.3149625; https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9706226

Авторские свидетельства:

  1. Свидетельство о внесении в государственный реестр прав на объекты, охраняемые авторским правом № 42480 от «30» января 2024 года

Кучин Ян Игоревич, Мухамедиев Равиль Ильгизович, Терехов Алексей Геннадьевич, Сагатдинова Гульшат Наилевна, Сымагулов Адилхан, Кульдеев Нұрсұлтан Ержанұлы, Сағынұлы Санжар “Программный комплекс для оценки уровня воды в реке Или с использованием алгоритмов машинного обучения на основе оптических данных Sentinel-2” https://www.dropbox.com/scl/fi/dfqflosabeuhp9ojhmqhe/CUES.pdf?rlkey=1njy6jv9t7ffn9bki1f7kcfom&dl=0

  • Свидетельство о внесении в государственный реестр прав на объекты, охраняемые авторским правом № 43308 от «27» февраля 2024 года

Құсайын Диас Русланұлы, Смурыгин Валентин Вадимович, Мухамедиев Равиль Ильгизович, Сымагулов Адилхан, Кучин Ян Игоревич, Еримбетова Айгерим Сембековна “Парсер данных об уровне загрязненности воздушной среды городской агломерации”

https://www.dropbox.com/scl/fo/lzrp2hqocsd2li4esv97b/h?rlkey=c5fjqmqlpsz6y5pk3lro8vyry&dl=0
  • Свидетельство о внесении в государственный реестр прав на объекты, охраняемые авторским правом № 46522 от «28» мая 2024 года Смурыгин Валентин Вадимович, Мухамедиев Равиль Ильгизович, Сымагулов Адилхан «Программный комплекс для генерация карт сверхвысокого разрешения» https://www.dropbox.com/scl/fi/pdc021ljd2jhhdukoa556/.pdf?rlkey=23820nivwlw6lm3gtpwz2i8ik&st=jylh5anf&dl=0
Пролистать наверх