BR24992852 «Разработка интеллектуальных моделей и методов цифровой экосистемы Smart City для устойчивого развития города и повышения качества уровни жизни горожан»

Описание программы 

Разработка комплексной цифровой экосистемы Smart City в целях устойчивого развития города и повышения качества уровни жизни горожан с использованием интеллектуальных решений. Цифровая экосистема Smart City объединяет различные технологии и методики, направленные на оптимизацию использования ресурсов, повышения безопасности и обеспечение комфортных условий проживания. Для достижения поставленных целей будут выполнены обширные исследования и разработаны эффективные модели и методы, которые позволят выдвинуть эффективные и действенные рекомендаций для администрации крупных республиканских городов.

Интеллектуальные модели и методы цифровой экосистемы Smart City для устойчивого развития города и повышения качества уровни жизни горожан.

Цель программы: 

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.

Для эффективного управления научно-исследовательской программой с использованием гибких методологий программа разделена на 6 рабочих подпрограмм (РП), где в каждой РП выполняются основные работы согласно научно-техническому задания и интегрируются в единую цифровую платформу экосистемы Smart City.

Задачи программы: 

1. Литературный обзор и анализ научно-исследовательских работ в области цифровой экосистемы Smart City в целях устойчивого развития города и повышения качества уровни жизни горожан.

2. Исследование и разработка методов для эффективного сбора, хранения и аналитической обработки мультидоменных данных умного города.

3. Исследование и разработка методик повышения пропускной способности и надежности сетей 5G в условиях плотной городской застройки.

4. Разработка и оптимизация алгоритмов глубокого обучения для реализации системы видеонаблюдения с функцией распознавания лиц.

5. Разработка и оптимизация интегрированных систем вертикального фермерства, нацеленных на устойчивое производство сельскохозяйственной продукции в городе.

6. Исследование методов тестирования на проникновение и анализ уязвимостей беспроводных сетей в контексте цифровых экосистем города.

7. Разработка комплексной цифровой платформы умного города для сбора и аналитической обработки данных, а также интеграции решений Задач 1-6 с визуализацией результатов проекта в единой комплексной платформе.

8. Публикация результатов исследований в высокорейтинговых журналах, доклады на международных конференциях, получение охранных документов и подготовка кадров.

Ожидаемые результаты: 

1. Разработана единая цифровая платформа умного города для эффективного сбора, хранения и анализа городских данных.

2. Исследованы и применены методы для повышения пропускной способности и надежности сетей 5G в условиях городской застройки.

3. Разработана система видеонаблюдения с распознаванием лиц на основе алгоритмов глубокого обучения для точного распознавания лиц в реальном времени.

4. Разработана интегрированная система вертикального фермерства, адаптированная к городской среде.

5. Предложены новые методы и инструменты для эффективного тестирования безопасности беспроводных сетей и устройств.

6. Разработаны практические рекомендации для разработчиков, администраторов и пользователей беспроводных сетей и устройств по улучшению их защиты от кибератак.

7. Опубликовано не менее 11 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 или имеющих процентиль по CiteScore в базе данных Scopus не менее 50.

8. Опубликовано не менее 12 статей в журналах, рекомендованных КОКНВО.

9. Опубликовано не менее 1 монографии или учебных пособии в зарубежных или казахстанских издательствах, рекомендованных ученым советом и (или) научно-техническим советом организации заявителя.

10. Опубликовано не менее 4 патентов в зарубежных патентных бюро (европейском, американском, японском) или не менее 4 зарубежных или международных патентов, включенных в базу данных Derwent Innovations Index, либо не менее 7 объектов интеллектуальной собственности (патент; для заявок в области информационных технологий - авторское свидетельство), зарегистрированных в Национальном Институте интеллектуальной собственности РК.

11. Подготовлены исследовательские кадры по программам магистратуры и докторантуры, а именно не менее 12 магистров и 4 PhD по теме исследования.

Наши партнеры - члены консорциума