Су қорын бақылайтын заманауи жүйе

Ғылыми-техноло­гия­­­л­ы­­қ ынты­­­мақ­­­­тас­­­тықты дамыта оты­­­рып, су ресурсы саласына ин­­новациялық шешімдерді енгізу мен озық тәжірибе алма­суға бағытталған жиында «DeepBas» ғылыми-тех­никалық бағдар­ламасын қанат­қақты режімде енгізу мәсе­лесі талқыланды.

«DeepBas» (Deep Basin Spatio­temporal AI) жасанды интеллект негізіндегі интеграцияланған жүйе­сі су тапшылығын болжауға, тасқын мен құрғақшылықтың алдын алуға және су қорын тиімді бөлуге мүмкіндік берумен қатар су шаруашылығын басқарудағы ескі тәсілден жаңа цифрлық модельге көшу жолдарын анықтайды. ҰҒА ғалымдары нақты деректер мен жасанды интеллект көмегі арқылы елдегі су айналымын модельдейтін біртұтас интеллектуалды платформа жасауды көздеп отыр. Сөйтіп «DeepBas» бағдарламасы негізінде су ресурсын басқарудың отандық ЖИ жүйесін және су бейініндегі арнайы ЖИ агентін құру жөніндегі ғылыми-технологиялық картасын қалыптастырғысы келеді.

Осыған орай «Жа­санды интеллект негізіндегі «DeepBas» су ресурсын басқару­дың интеграцияланған жүйе­сі» ғылыми-техникалық бағдар­ламасына арналған тапсырма әзірленіп жатыр. Келесі кезең жүйе архитектурасын, әдіснамалық тәсілдерді, негізгі зерттеу бағыттарын қамтитын толыққанды ғылыми бағдарламаға бағытталады. Қанатқақты жобаны Ертіс, Іле-Балқаш және Шу-Талас бассейн­дерінде жүргізу көзделіп отыр.

«Кейінгі уақытта елімізде су ресурсын тиімді қолдану мен үнемдеу мемлекеттік деңгейдегі маңызды мәселеге айналды. Бұл Мемлекет басшысы мен Үкіметтің су жөніндегі тапсырмаларын іске асыру мақсатында жаңа технологиялардың көмегімен, ғалымдардың қатысуымен су қорын пайдаланудың, болжаудың ұтымды тәжірибелерін қолда­ну уақыт талабынан туындап отыр. Анығында суды әлі күнге фраг­ментті түрде басқарып келе­міз. Мысалы, Тянь-Шань өңіріндегі мұздықтардың еруі 2050 жылға қарай су ресурсы едәуір бөлігінің азайып кету қаупін туғызып отыр. Жерүсті суының 44,3 пайыздан астамы трансшекаралық сипатқа ие болуы көрші мемлекеттерге тәуелділікті күшейтеді. Судың 42 пайызы ғана тұтынушыға жетіп, қалған бөлігі тасымалдау барысында түрлі себеппен сіңіп кетеді. Қазіргі таңда еліміздегі су жүйесі бірқатар күрделі жайтпен бетпе-бет келіп отыр, яғни 13 мың шақырымнан астам суару арналары толық есепке алу мен цифрлық бақылаудан тыс қалған. Нақты су балансының болмауына байланысты шығын мен айыппұл 80 пайыздан асады. Қолданыстағы басқару жүйесі деректердің бытыраңқылығы, реактивті тәсілмен сипатталуы бұл дағдарыстық жағдайды тиімді болжауға, алдын алуға мүмкіндік бермей отыр», дейді ҰҒА пре­зиденті Ақылбек Күрішбаев.

Бүгінде есепке алуды кеңейту, жекелеген каналдарды цифр­ландыру немесе жекелеген гидро­техникалық құрылысты жаңғырту жеткіліксіз болып отыр­ғандықтан, су ресурсын басқарудың бірың­ғай ғылыми-технологиялық архитектурасын ҰҒА ғалымдары іске асыруды қолға алды. Дәл осы мақсатта «DeepBas» – кеңістіктік-уақыттық жасан­ды интеллектіге, цифрлық егіздерге, үздіксіз мониторингке, сценарийлік тал­дау­ға негіздел­ген су ресурсын басқарудың инте­грацияланған жүйесін енгізу қарастырылып отыр.

ҰҒА басшысының айтуынша, академия ғалымдары, ең алдымен, табиғи ресурс пен суды басқарудың жаңа буын шешімдері қалыптасқан озық тәжірибесін жүйелі түрде зерттеп, Қытайдың ғылым академиясымен серіктестік орнатты. Чжэцзян технологиялық университетімен Кеңістіктік-уақыттық жасанды интеллект және тұрақты даму халықаралық бірлескен зертханасын дамыту, сондай-ақ «i-Tudou» сияқты жоға­ры технологиялық компанияларымен бірлесіп жұмыс істеуді қолға алып жатыр. «DeepBas» жобасы – су ресурсын басқарудың отандық зияткерлік жүйесінің негізі ретінде мониторинг жасап, су тасқынын, құрғақшылықты, су шығынын болжамды модельдей алады. Ведомствоаралық деректер алмаса отырып, гидро­логиялық, гидрогеологиялық, метеорологиялық, спутниктік және пайдалану ақпараттарын интеграциялауға, халықаралық тәжірибе және «water AI» сала­сындағы озық архитектуралық шешімдерді ғылыми бейімдеу мүмкін­дігіне жол ашады. Бір­лескен зерттеулер, білім транс­ферті және мамандар даяр­­лауға мүмкіндік береді.

Жоба жерүсті және жер-ас­ты суына климаттық және гидро­логиялық бақылаулар жүр­­гізіп, жер ресурсы мен инфра­құры­лым сипаттамалары жөнін­дегі деректерді бірыңғай жүйеге біріктіреді. Соның негізінде модельдер, болжау құралдары мен басқару шешімдерін қолдау тетіктері қалыптасады. Жасанды интеллект білімді интеграциялау мен талдауды күшейтудің негізгі құралы ретінде қарастырылады.

Халықаралық академиялық ынтымақ­тастықты дамыта оты­рып, жасанды интеллект, цифрлық технологиялар және жаңа буын мамандарын даярлау саласындағы заманауи білім беру бастамаларын ілгерілетуде Қазақ ұлттық аграрлық зерттеу университеті мен Чжэцзян технологиялық университеті бірлесіп қос дипломды білім беру бағдарламаларын іске асырып келеді. Осы мақсатта жақында Чжэцзян технологиялық уни­верситетімен (ZJTU) бірлескен білім бағдарламасы аясында оқыған студенттерге сертификат табысталды.

Ұлттық ғылым академиясы қазіргі кезде Чжэцзян тех­нология­лық университеті, ҚХР жоғары технологиялық компаниялар то­бымен бірлесіп ашылған «Қазақстан – Қытай ғылым және технологияны трансферлеу орталығы», «Ке­ңіс­тіктік-уақыттық жасанды интеллект және тұрақты даму жөніндегі халықаралық бірлескен зертханасы», Қытай аграрлық университеті мен «Dayu Irrigation Group» компаниясымен бірлесіп құрылған «Құрғақ аймақтарда суды тиімді пайдалану бойынша Қазақстан – Қытай халықаралық зертханасы», Ланьжоу университетімен бірлесіп ашылған «Ақылды ауыл шаруа­шылығы, сондай-ақ «Eavision» компаниясымен бірлес­кен Қазақстан – Қытай ауыл­шаруашылық дрондарын басқару бойынша зерттеулер мен оқыту орталығы аясында жасанды интеллект және геоақ­параттық жүйелер технология­ларын қолдану арқылы су ресурс­тарына мониторинг жасау, та­биғи апаттардың алдын алу, ауыл шаруашылығын цифрландыру, «ақылды егіншілік» технологияларын енгізу бағытындағы жобаларды іске асыра бастады.

АЛМАТЫ