Xəbər verdiyimiz kimi, “TEKNOFEST Azərbaycan” Aviasiya, Kosmos və Texnologiya festivalı çərçivəsində keçirilən sərgidə AMEA üçün geniş pavilyon ayrılıb. Pavilyonda AMEA-da aparılan tədqiqatların nəticəsi olan yüksək texnologiyalar təqdim edilir. Sərgidə AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun “Industry 4.0” texnologiyalarına əsaslanan innovativ layihələri də nümayiş olunur.

4 gün davam edəcək sərgiyə təqdim olunan “Dəniz neft və qaz platformalarında çalışan işçilərin sağlamlığının və təhlükəsizliyinin intellektual idarə olunması sistemi” layihəsində insan amili səbəbindən baş verən bədbəxt hadisələrin qarşısının alınması üçün əşyaların interneti və e-tibb həlləri əsasında dəniz neft platformalarında (DNP) çalışan işçilərin sağlamlıq vəziyyətinin davamlı distant monitorinqi sisteminin işlənib-hazırlanması konsepsiyası təklif edilir. Konsepsiyaya əsasən, DNP-nin personalı mahiyyətinə görə müxtəlif növ informasiya hasil edən daşınan Əşyaların interneti qurğuları ilə təchiz olunan bioloji obyekt kimi çıxış edir. Konsepsiyanın əsas ideyası neftçilərin sağlamlığının idarə edilməsinə insan-mərkəzli yanaşmanı tətbiq etməklə onların təhlükəsizliyini artırmaqdır.

Bu sistem məsafədən sağlamlığın monitorinqinə, DNP-də baş verən ştatdankənar vəziyyətlər haqqında sahil tibb və təhlükəsizlık xidmətinin real zamanda məlumatlandırılmasına, hər bir situasiyaya uyğun avtomatik və ya həkim, təhlükəsizlik üzrə mütəxəssis cəlb olunmaqla real zamanda qərarların hasil olunmasına və operativ olaraq əks əlaqə ilə DNP-yə ötürülməsinə imkan yaradır. Həmçinin insan faktorunu aradan qaldırmaqla səhv (subyektiv) qərarların qəbulunun qarşısının alınmasına, insan resurslarının qısa, orta və uzun müddətdə idarə olunması üçün fərdi buludlarda onların rəqəmsal əkizinin formalaşmasına, rəqəmsal əkizlərə görə neftçilərin sağlamlığının hansı istiqamətdə dəyişməsi tendensiyasını formalaşdırmağa və strateji qərarların qəbul olunmasına şərait yaradır.

Sərgidə AMEA üçün ayrılmış pavilyonda yer alan digər layihə “Vətəndaş məmnuniyyəti əsasında göstərilən dövlət xidmətlərinin qiymətləndirilməsi” adlanır. Layihədə vətəndaş məmnunluğu əsasında e-xidmətlərin qiymətləndirilməsinə dair mövcud yanaşmalar analiz olunub, e-xidmətlərin qiymətləndirilməsi meyarları tədqiq edilib və dövlət xidmətlərinin keyfiyyətini xarakterizə edən meyarlar müəyyənləşdirilib. Çoxmeyarlı qiymətləndirmə modeli əsasında e-xidmətlərin ranqlaşdırılması üçün ən pis hal metodundan istifadə edilib. Ədədi eksperimentdə vətəndaşların rəyi əsasında xidmətlər qiymətləndirilib və ən pis hal metodu tətbiq olunaraq ranqlaşdırılıb.

Qeyd edək ki, təklif olunan yanaşma keyfiyyət və əlyetərlilik meyarları nəzərə alınmaqla e-xidmətləri çoxmeyarlı qiymətləndirməyə imkan verir.

Festival çərçivəsində təşkil olunan sərgidə təqdimatı planlaşdırılan “E-dövlət platformasında e-demoqrafiya sisteminin konseptual modeli” layihəsi e-demoqrafiya verilənləri əsasında demoqrafik göstəricilərin analizini nəzərdə tutur.

Layihə çərçivəsində “Jupyter Notebook” 6.1.4. platformasında xaricdə təhsil almış məzunların demoqrafik xarakteristikaları analiz edilib. FIN vasitəsilə hər bir fərd haqqında reyestrlərdəki məlumatlar inteqrasiya olunaraq götürülmüş dataset əsasında eksperiment aparılıb və göstəricilərə görə alınmış nəticələr qrafik şəkildə vizuallaşdırılıb.

Bu analizlərin köməyilə əhalinin sosial vəziyyəti, iş şəraiti, məşğulluq səviyyəsi, gəliri və s. haqqında tədqiqatlar aparmaq mümkündür. Tədqiqatlarda aparılan analizləri daha geniş aspektdə müxtəlif sahələr üzrə tətbiq etmək olar.

“Bulud texnologiyalarında böyük verilənlərin effektiv analizi və kiberhücumların aşkarlanması üsullarının işlənməsi” layihəsində isə fərdi məlumatların məxfiliyi qorumaqla analizi üçün avtoenkoderlərə əsaslanan dərin təlim metodu təklif edilib. Üsulun əsas məqsədi şəxsin fərdi məlumatları içərisindən sensitiv məlumatların tapılması və onların qeyri-sensitiv məlumatlara transformasiya olunmasıdır.

Məlum olduğu kimi, pilotsuz uçuş aparatlarının (PUA) effektiv aşkarlanmasını təmin etmək üçün daha böyük həcmdə verilənlər tələb olunur. Bu aşkarlanmanın buludların üzərindən həyata keçirilməsi böyük üstünlüklər əldə etməyə imkan verir. Tədqiqat işində PUA-ların aşkarlanması üçün səs siqnallarının analizinə əsaslanan maşın təlimi və dərin təlim üsulları təklif edilib. Təklif olunan yanaşmaların effektivliyi açıq verilənlər bazaları üzərində sınaqdan keçirilib və mövcud metodlarla müqayisədə üstün nəticələr əldə edilib.

Bununla yanaşı, bulud texnologiyalarına inteqrasiya olunmuş sənaye idarəetmə sistemlərində toplanan neft quyularının aylıq debit verilənləri əsasında neft hasilatını yüksək dəqiqliklə proqnozlaşdıra bilən “Deep Learning” metodu işlənib. Neft hasilatı üzrə zaman sıralarının proqnozlaşdırılması üçün dərin neyron şəbəkə arxitekturalarının birləşdirilməsi əsasında iyerarxik arxitekturalı hibrid model təklif olunub. Bu modelin effektivliyinin qiymətləndirilməsi elmi tədqiqatlar üçün açıq, yeddi neft mədənindən beş il müddətində toplanmış verilənlər bazası üzərində test edilib.

İnstitut tərəfindən sərgiyə təqdim olunan digər bir layihə – “Böyük həcmli verilənlərin (Big Data) intellektual analizi üçün paralelləşdirilmiş k-means alqoritmi” adlanır. Layihə çərçivəsində təklif olunan alqoritm kompüterlərin yaddaş və hesablama resursları çərçivəsində böyük həcmli verilənləri analiz etmək imkanına malikdir. Real verilənlər dəsti üzərində aparılmış eksperimentlər göstərib ki, təklif olunan alqoritm k-means alqoritminə nəzərən dəfələrlə sürətli işləyir və kifayət qədər stabil nəticə nümayiş etdirir.

Xatırladaq ki, T3 Fondu və Türkiyə Respublikasının Sənaye və Texnologiya Nazirliyi tərəfindən ilk dəfə 2018-ci ildən təşkil olunan “Teknofest” Aviasiya, Kosmos və Texnologiya Festivalının 5-ci yubiley tədbiri bu il Bakıda keçirilir. 2021-ci ildən festivala qoşulan Azərbaycan həmin il milli pavilyonda 11 yerli şirkət və startapla təmsil olunub.

© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.ict.az saytına istinad zəruridir.