Ауылдық жерлерге жеткізуге арналған мобильді қосымша әзірлеу – қазіргі заманның маңызды міндеттерінің бірі. Ауыл тұрғындары АT-инфрақұрылымның жоқтығынан, халықтың аздығынан және интернет сапасының төмендігінен жаңа цифрлық технологияларға бейімделуде жиі қиындықтарға тап болады. Бұл мақалада мұндай жобаны жүзеге асырудың негізгі аспектілері талқыланады, ауылдық пайдаланушылардың қажеттіліктеріне бейімделген ыңғайлы және интуитивті қосымшаны құруға ерекше назар аударылады. Зерттеу екі қиындықты да, соның ішінде инфрақұрылымдық шектеулерді және цифрлық сауаттылықтағы кемшіліктерді, сонымен қатар цифрлық инклюзияны ілгерілету және ауылдық қауымдастықтардың қажеттіліктерін қанағаттандыру сияқты мүмкіндіктерді көрсетеді. Зерттеуде навигацияны жеңілдету, қолжетімділікті қамтамасыз ету және ауылдық жерлердің әлеуметтік-экономикалық ерекшеліктерін ескеру сияқты табысты іске асырудың негізгі факторлары анықталған. Интуитивті интерфейс пен түсінікті құрылымға назар аудара отырып, жоба ауылдық пайдаланушыларға күнделікті кездесетін кедергілерсіз заманауи жеткізу қызметтерін пайдалануға мүмкіндік беру арқылы цифрлық теңсіздікті жоюға бағытталған.

Виртуалды шындық (VR) және толықтырылған шындық (AR) сияқты иммерсивті технологияларды пайдалану оқу тәжірибесін жетілдіруге және студенттер мен оқытушыларды цифрлық кеңістік арқылы өзара байланыстыруға мүмкіндік береді. Бұл тұжырымдама Метауниверситет деп аталады. Бұл термин оқу ортасының цифрлық, интерактивті көшірмесін немесе университеттің «цифрлық егізін» білдіреді. Мақалада цифрлық университеттердің дамуы мен білім берудің трансформациясы қарастырылып, шекарасыз оқу мүмкіндігін ұсынатын инновациялық білім беру ортасы – Метауниверситет тұжырымдамасы жасалған. Метауниверситет тұжырымдамасы тартымды, қолжетімді және дербестендірілген білім берудің жаңа дәуіріне жол ашатын осы трансформацияның өзегіне айналады. Техникалық қиындықтарды жеңіп, осы технологиялардың әлеуетін іске асырған сайын, әділ, тартымды және тиімді білім берудің жаһандық экожүйесін құру көзқарасы барған сайын қолжетімді бола түседі.

Мұнай-газ саласында шикі газды айдау барысында қышқыл суды жинау және тазарту – маңызды технологиялық үдеріс. Аталған үдерісті оңтайлы басқару өндірістің тиімділігін арттыруға, қоршаған ортаға қышқыл қосындылар мен көмірқышқыл газының шығарылуын азайтуға, сондай-ақ мұнай-газ индустриясының өсіп келе жатқан қажеттіліктері аясында табиғи ресурстарды ұтымды пайдалануға мүмкіндік береді. Бұл зерттеу Honeywell Unisim Design бағдарламалық жасақтамасын пайдалана отырып, цифрлық егізді жобалауға арналған. Негізгі назар динамикалық модель аясында диапазонды бөлу (ағылш. split-range control) басқару жүйесін әзірлеу мен енгізуге бағытталады. Жасалған модель тарихи деректер негізінде талданып, оның дәлдігі тексерілді. Цифрлық егізді Experion PKS таратылған басқару жүйесіне біріктіру мақсатында C300 өнеркәсіптік контроллер үшін басқару стратегиясы мен операторларға арналған HMIинтерфейс әзірленді. Ұсынылған цифрлық егіз жаңа басқару схемаларын құру және сынақтан өткізу, параметрлерді оңтайландыру, сондай-ақ қауіпсіздік жүйесін баптау үшін жаңа мүмкіндіктер ұсынады. Honeywell компаниясы жүргізген тұтынушылық сауалнамаға сәйкес, цифрлық егіздерді енгізу жобалауға жұмсалатын күрделі шығындарды 10%-дан астам қысқартуға, әзірлеу уақытының 10%-ға азаюына және зауыт өнімділігінің 3–8%-ға артуына мүмкіндік береді.

Бұл мақала студенттердің пікірлерін автоматтандырылған түрде талдау үшін нейрондық желі алгоритмдерін қолдану мәселесіне арналған. Көпсалалы білім беру мекемелері мен онлайн оқыту платформаларының қазіргі жағдайында студенттердің үлгерімі білім беру үдерісінің сапасының маңызды көрсеткішіне айналып, оны әрі қарай жетілдіру үшін негіз бола алады. Қолмен өңдеу және сипаттамалық статистика сияқты дәстүрлі тәсілдер студенттердің пікірлерін қаншалықты терең түсініп, тиімді талдауға болатынына әрдайым толық жауап бере алмайды. Нейрондық желі алгоритмдері мәтінді өңдеудің дәстүрлі әдістерімен салыстырғанда қайталанатын нейрондық желілерді (RNN), BERT модельдерін және мәтіндік ақпараттың үлкен көлемін өңдеп, жасырын заңдылықтарды үйренуде тиімді трансформаторлық тәсілдерді қолдана алады. Мақалада шолуларды өңдеу және талдау әдістері, нейрондық желі алгоритмдерін әзірлеу кезеңдері және олардың білім беру үдерісіне ықтимал әсері қарастырылады. Жетілдірілген нейрондық желі әдістерінің әлеуеті, соның ішінде үлкен деректерді үйрету, контексті түсіну және шағын деректер бірліктерімен жұмыс істеу мәселелері талқыланады. Нейрондық желі әдістерін зерттеу кезінде этикалық мәселелер мен нәтижелерді түсіндірудің маңыздылығы да атап өтіледі. Мақаланың келесі бөлімдерінде нейрондық желі алгоритмдерін пайдалану білім беру курстарын басқаруды оңтайландыруға, сондай-ақ студенттер арасында бұл курстардың сұранысын арттыруға ықпал ететіні жөнінде қорытынды жасалады. Сонымен қатар, осы тақырыпты одан әрі зерттеу қажеттілігі туралы мәселе көтеріледі.

Кеңістіктердегі жылулық-жайлылықты болжау – адамдардың әл-ауқатын, өнімділігін және энергия тиімділігін арттыру үшін маңызды. Бұл зерттеуде термиялық жайлылықты болжауды жетілдіру мақсатында машиналық оқыту тәсілдері, атап айтқанда, тірек векторлық машиналар (SVM) мен кездейсоқ орман (RF) әдістері қарастырылады. Дәстүрлі әдістер көбінесе субъективті бағалауларға сүйенсе, ұсынылып отырған тәсіл – ауқымды жылулық-жайлылық деректер жинақтарында оқытылған мәліметтерге негізделген модельдерді қолдануға бағытталған. Деректер жинағы мұқият алдын ала өңделіп, 80%-ы оқытуға, ал 20%-ы тестілеуге пайдаланылды. Интернет заттарының (IoT) интеграциясы болжау дәлдігін одан әрі арттырып, ақылды құрылыс жүйелерінде бейімделетін басқаруға жол ашады. SVM мен RF модельдерінің салыстырмалы талдауы қоршаған орта параметрлері мен жолаушылар жайлылығы арасындағы күрделі өзара әрекеттесуді тиімді бейнелейтінін көрсетті, алайда RF моделі көптеген сценарийлерде жоғары тұрақтылық пен дәлдік көрсетті. Бұл мақалада модельдердің дәлдігін арттыру үшін қосымша болжау айнымалыларын енгізудің ықтимал стратегиялары ұсынылады және үй ішіндегі жайлылықты оңтайландырудағы машиналық оқытудың әлеуеті көрсетіледі.

Бұл жұмыста криптографиялық кілттерді басқару мәселелері талданады және криптографиялық жүйеге қатысушылар арасындағы кілт алмасудың қауіпсіздігі мен шынайылығын қамтамасыз ететін тиімді хаттамалардың қажеттілігі негізделеді. Қол қоюдан бас тартпау және хабарламаны қайталанудан қорғау қасиеттеріне ие болатын аутентификацияның тиімді әдістерінің бірі – Шнорр схемасы қарастырылады. Позициялық емес полиномды санау жүйесін құру және таңдалған жұмыс негіздері бойынша мәндерді есептеу схемасы мен процедурасының модификациясы сипатталған. Криптографиялық жүйелерде сандық қолтаңбаның және кілттерді басқарудың дәстүрлі емес алгоритмдерін жасауда позициялық емес полиномды санау жүйесін пайдалану осы криптографиялық процедуралардың сенімділігі мен тиімділігін айтарлықтай арттыруға мүмкіндік береді. Ұсынылған схеманы кванттық шабуылдарға қарсы қорғанысты күшейту мүмкіндігі қарастырылған.

Қазіргі заманғы өнеркәсіптік автоматтандыру жүйелері пайдалану үдерісінде өндірістік деректердің үлкен көлемін қалыптастырады. Бұл деректерді заманауи жасанды интеллект әдістері арқылы өңдеу – қымбат жабдықтардың жағдайын уақытылы диагностикалауға және тозуын болжауға мүмкіндік береді. Мақалада өнеркәсіптік жабдықтарды диагностикалауға арналған нейро-иммунды-эндокриндік өзара әрекеттестік негізіндегі инновациялық мультиагенттік жүйе ұсынылады. Жүйе деректерді редукциялауға мамандандырылған агенттерден тұрады. Олар жасанды нейрондық желі (ЖНЖ), жасанды эндокриндік алгоритм (ЖЭА) және жасанды иммундық жүйе (ЖИЖ) негізінде құрылған. Бұл агенттердің мақсаты – деректер базасының өлшемін азайту, бірақ оның ақпараттылығын жоғалтпай сақтау. Сонымен қатар, ЖИЖ және ЖЭА негізінде жабдықтың күйін деректер редукциясынан кейінгі ақпарат бойынша жіктеу мен тозуын болжау мәселесін шешетін предиктивті агенттер жасалды. Эксперименттер «ТеңізШевройл» ЖШС мұнай өңдеу кәсіпорнының нақты өндірістік деректерінде жүргізілді. Модельдеу нәтижелері бұл тәсілдің болашағы зор екенін көрсетті. AUC (ROC қисығы астындағы аудан) метрикасының мәні 0.86–0.90 аралығында, мультиагенттік жүйенің өткізу қабілеті – секундына 1000 тапсырма, болжау уақыты – 1 мс, ал жүйенің сенімділігі – 100%.

Несиелік скорингті дамыту – қаржы компанияларындағы несиелік тәуекелдерді басқарудағы негізгі тақырыптардың бірі. Алайда рейтингтік карталарды әзірлеудің бірыңғай тәсілі көбіне тиімсіз, өйткені несиелік өнімдер тәуекел деңгейі мен қаржыландыру мерзімі бойынша ерекшеленеді, сондай-ақ қарыз алушылар туралы ақпарат көлемі жеткіліксіз болуы мүмкін. Мақалада тұтынушылық несиелеу, қайта қаржыландыру, шағын және орта бизнеске арналған несиелер, автокредиттер, ипотекалық несиелер, финтех технологиялары және P2P несиелеу үшін скорингтік карталарды жасау ерекшеліктері қарастырылады. Жұмыс қарыз алушының есеп айырысу кезінде дефолтқа ұшырау ықтималдығына әсер ететін маңызды факторларды салыстырмалы талдау ретінде ұсынылады. Зерттеуде сегменттер бойынша машиналық оқыту әдістерін қолдану және болжамның дәлдігін арттыруға мүмкіндік беретін балама деректер көздерін пайдалану мәселелері қарастырылады. Әртүрлі несиелік өнімдерге байланысты талдау скорингтік карталарды құрудың оңтайлы тәсілін таңдауға ұсыныстар жасауға мүмкіндік береді. Бұл өз кезегінде қарыз алушының несиелік қабілетін болжаудың дәлдігін арттырып, дефолт тәуекелінің деңгейін төмендетеді.

Бұл жұмыста жылу берілу мен конвекция үдерістерін ескере отырып, бөлмедегі ауа температурасының өзгеру динамикасының физикалық моделі жасалды. Жүйе COMSOL Multiphysics бағдарламасында модельденіп, MATLAB ортасында сынақтан өткізілді. Зерттеу барысында сыртқы температураның, бөлменің ауданының, радиатор секцияларының саны мен ауа ағыны жылдамдығының әсері талданды. Нәтижелер бөлме температурасы мен сыртқы температура арасындағы жоғары корреляцияны (0,92) көрсетті. Сонымен қатар, радиатор температурасына (0,2), бөлменің биіктігіне (0,1) және ауданына (0,11) әлсіз тәуелділік байқалды. Радиатор секцияларының саны мен оның жалпы көлемі бөлме температурасына ең аз әсер ететіні анықталды (0,07). Бастапқы бөлме температурасы мен соңғы температура арасында елеулі байланыс анықталмады. Модельдеу нәтижесінде байқалған корреляциялар MATLAB/Simulink ортасында басқарылатын жүйенің беріліс функциясын құруға негіз болды. Алынған модельде қолданылған сызықтық емес реле бөлмедегі температураны басқару мақсатында радиаторды қосу және өшіру үшін пайдаланылады. Бұл зерттеу нәтижелері әртүрлі бастапқы шарттар жағдайында бөлме температурасын болжау үшін нейрондық желі моделін құруда қолданылуы мүмкін.

Бұл мақалада блокчейн технологиясы мен кванттық-күшейтілген аномалияларды анықтауды біріктіретін қауіпсіздік жүйесі сипатталады. Біз қауіпсіздік оқиғаларының өзгермейтін жазбасын жасау үшін блокчейнді, ал расталған қауіп-қатерлерге автоматты түрде жауап беру үшін смарт-келісімшарттарды пайдалануды ұсынамыз. Вариациялық кванттық схема (VQC) біздің жүйеміздің гибридті кванттық-классикалық моделінің негізі. VQC ақпаратты классикалық деректерді кванттық күйлерге айналдыру, күрделі тәуелділіктерді модельдеу үшін параметрленген гейттерді қолдану және нәтижені жіктеу үшін өлшеу арқылы өңдейді. Біз Botnet, Brute Force және порттарды сканерлеу сияқты желілік шабуылдарды анықтау үшін «Біреуі бәріне қарсы» (OvR) әдісін қолданамыз. Біз оның өнімділігін идеалды (шусыз) және модельденген шулы кванттық орталарда тексердік. Модельдің дәлдігі шусыз ортада 93%-ды құрады және шулы ортада 92%-ға дейін ғана төмендеді, бұл оның тұрақтылығын көрсетеді. Біз маңызды ымыраны анықтадық: OvR әдісі тиімді, бірақ үлкен есептеуіш шығындарды қажет етеді. Бұл болашақтағы зерттеулерді кванттық көпкласты жіктеудің тиімдірек жүйелерін құруға бағыттау керектігін көрсетеді.

Бұл зерттеу Қазақстанда ауыл шаруашылығын жетілдіру мақсатында жасанды интеллекттің қолданылуын зерттейді. Негізгі назар екі бағытқа аударылды: қызанақ жапырақтарының ауруларын анықтау
және тыңайтқыштарды оңтайландыру. Ауруларды анықтау үшін GoogleNet (InceptionV3), VGG16, ResNet50, MobileNetV2 және арнайы конволюциялық нейрондық желілер (CNN) сияқты терең оқыту модельдері бағаланды. GoogleNet моделі 99,72% дәлдікпен ең жоғары нәтижеге қол жеткізіп, қызанақ жапырақтарының ауруларын анықтауда үздік қабілетін көрсетті. Тыңайтқыштарды оңтайландыруда шешім ағаштары, ең жақын көршілер әдісі (K-Nearest Neighbors), CNN, градиенттік күшейту ағаштары (Gradient Boosting Decision Trees) және LogitBoost сияқты машиналық оқыту модельдері негізгі компоненттерді талдау (PCA) арқылы түрлі ерекшеліктермен тексерілді. Алты PCA ерекшелігі бар CNN моделі 97,58% дәлдікке қол жеткізіп, болжамдық модельдеу үшін ерекшеліктерді оңтайландырудың тиімділігін көрсетті. Бұл нәтижелер жасанды интеллект технологияларын ауыл шаруашылығына интеграциялау Қазақстанда өнімділік пен тұрақтылықты айтарлықтай арттыра алатынын, ауруларды дәл анықтауға және ресурстарды оңтайлы пайдалануға мүмкіндік беретінін көрсетеді. Болашақ зерттеулер бұл модельдерді нақты ауыл шаруашылығы жағдайларында енгізуге және оларды басқа дақылдар мен экологиялық жағдайларға бейімдеуге бағытталуы тиіс.

Бұл мақалада заманауи нейрондық желі архитектуралары – конволюциялық нейрондық желілер (CNN) және трансформерлер – күріш жапырақтарының ауруларын автоматты түрде диагностикалаудағы салыстырмалы талдауы ұсынылады. Эксперименттер барысында DenseNet121, ResNet, Vision Transformer (ViT) және MaxViT модельдері оқытылып, сыналды, содан кейін олардың дәлдігі мен есептеу тиімділігі тұрғысынан бағаланды. Зерттеу шынайы сау және ауру күріш жапырақтарының бейнелерінен құралған ірі ауқымды деректер жиыны негізінде жүргізілді, бұл нәтижелерді ауыл шаруашылығы ғылымы мен тәжірибесі үшін аса өзекті етеді. Эксперименттер гиперпараметрлерді оңтайландыруды, деректерді аугментациялау әдістерін қолдануды, сондай-ақ модельдердің жалпылау қабілетін арттыру мақсатында шығын функциялары мен регуляризация әдістерін пайдалануды қамтыды. Бағалау метрикаларына классификация дәлдігі, F1-мера, сондай-ақ есептеу тиімділігінің көрсеткіштері – болжам жасау уақыты мен ресурстарды тұтыну кірді. Нәтижелер көрсеткендей, трансформерлер негізіндегі модельдер, әсіресе MaxViT, 94,10%-ға дейін дәлдікке қол жеткізді. Бұл олардың назар механизмдері мен терең контекстуализация арқылы кескіндердің жергілікті және ғаламдық белгілерін тиімді модельдей алу қабілетіне байланысты. Сонымен қатар, DenseNet121 және ResNet сияқты CNN архитектуралары шектеулі есептеу ресурстары жағдайында жоғары жылдамдық пен тұрақтылық көрсетті.

Қазіргі ауыл шаруашылығы климаттың өзгеруі, топырақ құнарлылығының төмендеуі, су ресурстарының тапшылығы, биологиялық қатерлер және антропогендік факторлардың теріс әсері сияқты бірқатар маңызды сын-қатерлерге тап болып отыр. Бұл мәселелердің ішінде егіс алқаптарының арамшөптермен ластануы ерекше орын алады, ол нақты мониторинг пен уақытылы әрекет етуді қажет етеді. Осы зерттеу ұшқышсыз ұшу аппараттары (ҰҰА) деректері негізінде арамшөптерді жоғары геокеңістікті дәлдікпен автоматты түрде тану және картографиялау жүйесін әзірлеуге бағытталған. Ұсынылған тәсіл арамшөптерді анықтау үшін компьютерлік көру алгоритмдерін қолдануды, тану сапасын арттыру үшін деректерді аугментациялау әдістерін және анықталған арамшөптердің геобайланысын қамтамасыз етуге арналған авторлық карталарды біріктіру әдісін қамтиды. Эксперименттік сынақтар әзірленген жүйенің арамшөптерді автоматты түрде анықтау және олардың таралуының геобайланысты карталарын құрудағы тиімділігін көрсетті. Бұл жүйені енгізу ауыл шаруашылығы өндірушілеріне арамшөптер басқан жерлерді нүктелік өңдеуге, гербицидтерді тиімді пайдалануға және арамшөптерге қарсы күрестің нәтижелілігін арттыруға мүмкіндік береді.

Бұл зерттеу ұшқышсыз ұшу аппараттары (ҰҰА) үшін бағытты тиімділеу алгоритмін әзірлеуге және енгізуге бағытталған. Мақсат – қоршаған орта мен ауылшаруашылық салаларында ҰҰА-дан деректерді жинау және талдау процесін автоматтандыру үшін пайдалануға болатын жүйені құру. Жүйе Python, QGroundControl және MAVLink байланыс протоколы арқылы құрастырылған. Әзірленген жүйе қоршаған ортаны бақылау және картаға түсіру тапсырмаларының тиімділігін арттыру мақсатында ҰҰА-ның ұшу бағыттарын тиімділеуге бағытталған. Ол қоршаған орта мен ауыл шаруашылығы жерлерінің жай-күйі туралы нақты және дер кезінде ақпарат алуға мүмкіндік беретін деректерді жинау және талдау процесін автоматтандырады. Жүйені сынау нәтижелері оның нақты жағдайда жоғары тиімділігін көрсетеді. Осы зерттеудің нәтижелері ұсынылған маршрутты тиімділеу алгоритмін әртүрлі экологиялық және ауылшаруашылық жағдайларда сәтті қолдануға болатынын көрсетеді. Сондай-ақ жұмыста жүйені одан әрі дамыту оның мүмкіндіктерін кеңейту және басқа салаларда пайдалану ұсынылады.

Бұл жұмыста уранның төрт және алты валентті қосылыстарының, сондай-ақ сілтісіздендіру ерітіндісімен әрекеттесу кезіндегі кен жынысының еруінің күрделі кинетикасын ескере отырып, уранды жерасты шаймалау процесінің имитациялық моделі жасалып, ұсынылды. Реакция жылдамдығының константаларын анықтау үшін кен үлгісінен алынған уранды тәжірибелік ағынды шаймалау схемасы бойынша сілтісіздендіру кезінде түтікке орналастырылған деректер пайдаланылды. Тәжірибелік уран өндіру графиктерін талдау негізінде уран қосылыстары мен сілтісіздендіру реагенттері және кен құрамындағы компоненттер арасындағы негізгі реакциялардың жылдамдық константалары анықталды. Алынған параметрлер уақыт бойынша уран өндіру динамикасын болжауға мүмкіндік беретін сандық модельдеудің негізі болды. Жасалған модель Буденовское кен орнында жүргізілген далалық тәжірибе деректері негізінде сынақтан өтті. Модельдеу нәтижелерін өндіру қисығы бойынша тәжірибелік деректермен салыстыру оның жоғары сәйкестігін көрсетті. Бұл модельдің сенімділігін және оны уранды жерасты шаймалау технологиялық процестерін болжау мен оңтайландыруда практикалық тұрғыда қолдану мүмкіндігін дәлелдейді.

Есептелімді көшіруге қатысты есептелімді саналымды эквиваленттік қатынастардың (қысқаша ceers) құрылымы соңғы 25 жылда белсенді түрде зерттелуде. Эндрюс пен Сорбидің шолу еңбектері ceers құрылымына тән көптеген құрылымдық қасиеттерді ашып көрсетті. Олар супремум мен инфимумның бар-жоғын зерттей отырып, құрылымды анықталымды екі бөлікке бөлді: қараңғы (яғни, тиімді трансверсалі жоқ) және жарық (тиімді трансверсалі бар) эквиваленттіліктер. Сонымен қатар, Эндрюс пен Сорби минималды қараңғы есептелімді саналымды эквиваленттік қатынастардың (бұдан әрі – минималды қараңғы ceers) шексіз саны бар екенін дәлелдеді. Мұндағы минималдылық – бұл қатынастардың төменгі конусында тек кластар саны шектеулі болатын эквиваленттіктер ғана жатуы мүмкін деген мағынада. Мұндай минималды қараңғы эквиваленттіктердің маңызды қасиеті – кластардың кез келген жұбы есептелімді түрде ажыратылмайды. Сондай-ақ, ceers теориясында әлсіз жартылай толық эквиваленттік қатынастар да зерттелуде. Бұл есептелімді диагонал функциясы жоқ эквиваленттіктер. Аталған қатынастарда да кластардың кез келген жұбы есептелімді түрде ажыратылмайды. Осыған байланысты әлсіз жартылай толық, минималды қараңғы эквиваленттік қатынастардың бар-жоғы туралы сұрақ туындайды. Бұл мақалада аталған сұраққа оң жауап беріліп отыр. FC арқылы барлық класы ақырлы болатын есептелімді саналымды эквиваленттік қатынас белгіленсін. Эндрюс, Швебер және Сорби қараңғы FC эквиваленттіктерінің бар екенін көрсеткен болатын. Ал бұл зерттеуде біз кез келген қараңғы FC эквиваленттік қатынасының үстінде қараңғы FC эквиваленттік қатынастардан тұратын шексіз антитізбек (антишынжыр) бар екенін дәлелдейміз.

Бұл мақала параметрі бар жүктелген дифференциалдық теңдеулер жүйесі үшін көпнүктелі шеттік есептің шешілімділігінің мәселелеріне арналған. Зерттеу Жұмабаевтың параметрлеу әдісі арқылы жүргізіледі. Бұл әдіс бастапқы шеттік есепті шешуді алгебралық теңдеулер жүйесін және жәй дифференциалдық теңдеулер үшін Коши есептерін шешуге алып келеді. Параметрлеу әдісінің алгоритмдеріне өзгерістер енгізілді, бұл алгоритмнің жинақтылығына шеттік шарттардың әсерін әлсіретуге мүмкіндік берді. Параметрлеу әдісінің ерекшеліктеріне сәйкес, параметрі бар жүктелген дифференциалдық теңдеулер жүйесі үшін көпнүктелі шеттік есептің шешімінің бар болуы және жалғыздығы үшін жеткілікті шарттар алынды. Бұл шарттар әдістің өзгертілген алгоритмдерінің жинақтылығын да қамтамасыз етеді. Зерттеу нәтижелері – параметрі бар жүктелген дифференциалдық теңдеулер үшін шеттік есептермен сипатталатын әртүрлі модельдердің әрекетін талдаудың конструктивті құралы. Келтірілген мысал ұсынылған әдістің жүзеге асырылуы мен тиімділігін анық көрсетеді.

Бұл ғылыми жұмыста құрамында инволютивті түрлендіру бар интегро-дифференциалдық теңдеулердің бір класына арналған бейлокальді шеттік есеп қарастырылады. Жұмыста профессор Д. Жұмабаев әзірлеген параметрлеу әдісін қолдануға ерекше көңіл бөлінеді. Бұл әдістің мақсаты – мұндай есептердің шешімінің бар болу және бірегейлік шарттарын зерттеу, сондай-ақ сәйкес шеттік есептің меншікті мәндер спектрін анықтау. Теория бойынша инволюциясы бар теңдеулер үшін Коши есебі әрдайым бір ғана шешімге ие бола бермейтіні белгілі. Бұл қиындықты шешу үшін қарастырылып отырған кесіндінің ортасына параметрлер  енгізіліп, Коши есебінің бірегей шешімінің бар болуын қамтамасыз ететін түрлендіру  жүргізіледі. Бұл түрлендіру бастапқы бейлокальді шеттік есепті екі бөлікке бөлуге мүмкіндік береді: біріншісі – арнайы Коши есебі, екіншісі – енгізілген параметрлерге қатысты сызықтық алгебралық теңдеулер жүйесі. Шешімді шеттік шарттарға қойғаннан кейін сәйкес матрицаның ерекшелігіне байланысты болатын теңдеулер жүйесі құрылады. Сонымен қатар шешімнің бірмәнді емес жағдайы қарастырылып, бұл жағдайда меншікті мәндер зерттеліп, бастапқы есептің шешімділік шарттары тұжырымдалады.

Бұл жұмыста Прайс мультипликативтік жүйелері бойынша шектелген вариациялы тізбектер класына жататын коэффициенттері бар қатарлар зерттеледі. Мұндай қатарлардың қосындысының нормасын өлшенген Лебег кеңістіктерінде бағалау шарттары алынады. Бұл шарттар салмақ функциясы мен сәйкес салмақ тізбегі арқылы тұжырымдалады. Зерттеу әдістемесі гармониялық талдау тәсілдеріне, Абель түрлендіруіне және Лебегтің өлшенген кеңістіктеріндегі Харди операторының шектеулілік критерийлеріне (Макенхаупт шарттарына) негізделеді. Сонымен қатар, дискретті үш-салмақты Харди теңсіздіктері қарастырылып, олардың зерттеліп отырған қатарларға қолданылуы талданады. Жұмыстың негізгі теоремалары коэффициенттердің вариациясы мен салмақтардың интегралдық сипаттамалары арасындағы байланысты анықтайды. Алынған нәтижелер белгілі аналитикалық әдістердің қолданылу аясын кеңейтіп, оларды функционалдық қатарлардың анағұрлым кең класына таратады. Бұл нәтижелер гармониялық талдау, қатарлар теориясы, сондай-ақ функционалдық кеңістіктердегі дифференциалдық теңдеулердің шешімдерін бағалау мәселелері үшін өзекті.

Бұл зерттеу математикалық модельдеу және машиналық оқыту әдістерін пайдалана отырып, клиникалық, иммунологиялық және биохимиялық маркерлерді кешенді талдау негізінде жүрек-қан тамырлары ауруларының (ЖҚА) қаупін болжаудың инновациялық тәсілін ұсынады. Бастапқы деректерге гуморальды және жасушалық иммунитеттің көрсеткіштері (CD59, CD16, IL-10, CD14, CD19, CD8, CD4, т.б.), цитокиндер мен жүрек-қан тамырлары ауруларының маркерлері жатады, цитокиндер және қабыну маркерлері (TNF, GMCSF, CRP), өсу және ангиогенез факторлары (VEGF, PGF), апоптозға және цитотоксикалық әсерге қатысатын белоктар (перфорин, CD95), сондай-ақ бауыр функциясының, бүйрек функциясының, тотығу стрессінің және жүрек жеткіліксіздігінің көрсеткіштері (альбумин, N-T-S-, N-T-S, N-T-S, N-T-, 2000-2000 ж. Пептид (NT-proBNP), супероксид дисмутаза (SOD), С-реактивті ақуыз (CRP), холинэстераза (ChE), холестерин және шумақтық фильтрация жылдамдығы (GFR)). Клиникалық және мінез-құлық қауіп факторлары да ескеріледі: артериялық гипертензия (АГ), бұрынғы миокард инфарктісі (PMI), коронарлық артерияларды шунттау (CABG) және/немесе стенттеу, жүректің ишемиялық ауруы (CHD), атриальды фибрилляция (AF), атриовентрикулярлық блок (AV блок), қант диабеті (ДМ), алкогольді тұтыну деңгейі (ДМ), сондай-ақ дене белсенділігі масса индексі (BMI). Зерттеуге 65 және одан жоғары жастағы 52 пациент қатысты. Алынған клиникалық, биохимиялық және иммунологиялық деректер негізінде математикалық модельдеу және машиналық оқыту әдістерін қолдану арқылы жүрек-қан тамырларының ерте қартаю қаупін болжау моделі әзірленді. Зерттеудің мақсаты – жүрек-қан тамырлары ауруларының және оның асқынуларының дамуына бейімділікті ерте анықтауға мүмкіндік беретін болжамдық модельді әзірлеу. Болжау мәселесін шешу үшін математикалық модельдеудің сандық әдістері, соның ішінде Рунге-Кутта, Адамс-Бэшфорт және кері Эйлер әдістері қолданылды, бұл биомаркерлердің уақыт бойынша өзгеру динамикасын және пациенттердің жағдайын жоғары дәлдікпен сипаттауға мүмкіндік берді. Қартаю процестерімен ең үлкен байланысты HLADR (50%), CD14 (41%) және CD16 (38%) көрсетті. BMI плацентарлы өсу факторымен корреляцияланған (37%). Гломерулярлық фильтрация жылдамдығы физикалық белсенділікпен (47%) оң корреляцияда, ал SOD белсенділігі онымен теріс корреляцияда (48%), бұл антиоксиданттық қорғаныстың төмендеуін көрсетеді. Алынған нәтижелер жүрек-қан тамырлары қаупін болжау дәлдігін арттыруға және оның дамуының алдын алу және түзету бойынша жеке ұсыныстарды тұжырымдауға мүмкіндік береді.

Бұл жұмыста әлсіз реттелген минималды (яғни, әлсіз о-минималды) теориялардағы толық алгебралық емес 1-типтердің айналалары, әлсіз ортогоналдылық пен дерлік ортогоналдылық мәселелері қарастырылады. Типтердің айналалары – олардың жүзеге асуының жергілікті қасиеттерін сипаттау және тип ішіндегі алгебралық тұйықталу ұғымын жалпылау құралы ретінде енгізіледі. Оларды пайдалану типтердің айырмашылықтарын анықтауға және олардың өзара әрекеттесу құрылымын нақтылауға мүмкіндік береді. Біз айналалардың негізгі қасиеттерін тұжырымдап, дәлелдейміз. Атап айтқанда  екені анықталды. Осы нәтижелердің негізінде типтердің әлсіз және дерлік ортогоналдылығы арасындағы қатынастар қарастырылады. Атап айтқанда, олардың эквиваленттілігін, симметриялылығын және әртүрлі типтер кластары (иррационал, квазисолитарлық және квазирационалдық) үшін мінез-құлқын сипаттайтын критерийлер алынды. Осылайша, жұмыс әлсіз о-минималды теориялардағы ортогоналдылық ұғымдарын нақтылауға және дамытуға үлес қосады. Сондықтан, кейбір әлсіз о-минималды теориялар кластары үшін әлсіз және дерлік ортогоналдылықтың сәйкес келетіні көрсетілген. Алынған нәтижелер әлсіз о-минималды теориялардағы типтердің геометриясын талдау үшін жаңа құралдар береді және әлсіз о-минималды типтегі құрылымдарды әрі қарай зерттеу перспективасын ашады. Сонымен қатар, ұсынылған тәсілдер теориялардың неғұрлым жалпы кластары салыстыру үшін пайдаланылуы мүмкін.

Бұл жұмыста төмен энергиялы электрондық сәулемен экспонирлеу кезінде тереңдік бойымен энергияның біркелкі емес тұнуына тән жағдайларда резистің контрастын анықтауға арналған аналитикалық модель ұсынылған. Классикалық әдісте контраст экспонирлеу дозасына қатысты резистің қалдық қалыңдығының логарифмдік тәуелділігі арқылы анықталады және энергияның қабат тереңдігі бойынша біркелкі тұнады деп қарастырылады, бұл энергияның градиенті болған жағдайда контраст мәнін асыра бағалауға әкеледі. Ұсынылған модель резистегі энергия профилінің сызықты өзгерісін ескеруге мүмкіндік береді, осылайша берілген өңдеу жағдайларында резистің шынайы қасиеттерін бейнелейтін «нақты» контраст мәнін алуға жол ашады. Модельді тексеру мақсатында 5, 15 және 25 кэВ энергиялы электрондар шоғырымен кремний төсеніштеріне отырғызылған 200 нм қалыңдықтағы ЭЛП-20 резисті сынақтан өткізілді. Әрбір энергия үшін дозалық сынамалар экспонирленіп, кейін өңделіп, топографиясы атомдық-күштік микроскопия әдісімен зерттелді. Резистің қалдық қалыңдығының дозаға тәуелді эксперименттік деректеріне модельдік қисықтарды сәйкестендіру арқылы әрбір энергия үшін контраст мәндері және тереңдік бойымен энергия тұну градиентін сипаттайтын параметр есептелді. Нәтижесінде, электрондар энергиясы өзгергенімен контраст шамамен тұрақты болып қалып, орташа мәні γ = 1.67 болды. Осылайша, классикалық әдіс бойынша энергия төмендеген сайын байқалатын контрастың артуы модель артефактісі ретінде қарастырылуы тиіс. Ұсынылған модель сұр реңді литография әдісімен үш өлшемді резистік құрылымдарды дәл қалыптастыру процестерін калибрлеу үшін қолдануға жарамды.

Бұл жұмыста WS₂ @MXene негізіндегі гибридті наноқұрылымды синтездеу және оның құрылымдық қасиеттерін кешенді зерттеу мәселесі қарастырылды. WS₂ @MXene материалы екі кезеңді әдіс арқылы алынды. Алдымен Ti₃ AlC₂ MAX фазасы фторсутек қышқылында өңделіп, қабатты Ti₃ C₂ MXene материалы алынды. Кейін гидротермалдық әдіс арқылы WS₂ наноқұрылымдары синтезделіп, ультрадыбыстық араластыру арқылы екі компонент біріктірілді. Синтез нәтижесінде алынған үлгілер рентгендік дифракция, сканерлеуші электрондық микроскопия және рентген фотоэлектрондық спектроскопия әдістері арқылы зерттелді. Рентгендік дифракция мәліметтері WS₂ фазасының гексагональды құрылымын және MXene қабатаралық кеңістігінің ұлғайғанын растады. Морфология кескіндерінде MXene парақшаларына ендірілген WS₂ жапырақшалары айқын көрінді. Ал химиялық байланыстарды зерттеу нәтижелері гибридтің қажетті элементтік құрамын дәл анықтады. Синтезделген материал күрделі наногүлдер мен наножіпшелерден тұратын иерархиялық құрылымға ие. Мұндай құрылым жоғары меншікті беткі аудан, тиімді электрон тасымалдау және белсенді каталитикалық орталардың артуын қамтамасыз етеді. WS₂@MXene гибриді энергия сақтау жүйелері, сутек эволюциясы реакциялары және газды сезу сенсорлары үшін перспективалы материал ретінде қарастырылады.

Бұл мақалада ғарыштық техникаларда қолдануға арналған графен наноқұрылымдарының синтезі және олардың трибологиялық қасиеттері талқыланады. Мақалада газдық фазадан химиялық тұндыру (CVD) әдісімен графен синтезі бойынша жүргізілген эксперименттердің нәтижелері ұсынылған. Жоғары сапалы графен алу үшін оңтайлы технологиялық параметрлерді анықтау мақсатында жүргізілген тәжірибелер сериясының нәтижесінде температура (1000°C) және газ қатынасы (0,5/200 см³/мин) сияқты синтездің оңтайлы параметрлері анықталды. Сондай-ақ, синтезделген наноқұрылымдардың жоғары сапасын және олардың біртекті таралғандығын растайтын сканерлеуші электронды микроскопия (SEM) әдісімен алынған нәтижелер ұсынылған. Наноқұрылымның сапасын бағалау мақсатында жүргізілген Раманов спектроскопиясының нәтижесі бойынша синтезделген наноқұрылымның графен екендігі және I2D/IG қатынасы 1,89-ға тең екендігі анықталды. Талдауларға сәйкес синтезделген графендер бір қабатты екендігі көрсетілді. Трибологиялық тәжірибелер нәтижесі бойынша графен жабыны кәдімгі болатпен салыстырғанда үйкеліс коэффициентін айтарлықтай төмендететіні анықталды. Алынған нәтижелерді талдай отырып, майлау материалдарын қолданған жағдайда да, құрғақ үйкеліс жағдайында да графен жабынының үйкелісті азайтудағы тиімділігі көрсетілді. Бұл трибологиялық жүйелердің жұмысын жақсартуға және қызмет ету мерзімін ұзартуға пайдалы. Әрі қарайғы зерттеулердің міндеті – синтез әдістерін жетілдіру және ғарыш жағдайында графен наноқұрылымдарының тұрақтылығын бағалау.

Мұнай өндіру саласында тиімділікті жоғарылату мәселесі бүгінгі таңда ерекше маңызға ие. Мақала штангалық сорғы қондырғылары (ШСҚ) арқылы мұнай өндіру барысында энергия тиімділігін арттыру және жұмыс режимдерін оңтайландыру мәселелеріне арналған. Зерттеуде ұңғымадағы мұнай деңгейінің төмендеуін есепке алуға ерекше назар аударылған, себебі бұл фактор гидростатикалық қысым мен сорғыдағы жүктемеге тікелей әсер етеді. ШСҚ жетегінің түрлендіруші механизмінің кинематикалық және кинетостатикалық талдаулары жүргізіліп, олардың нәтижелері негізінде ваттметрограмма есептелді. Бұл ваттметрограмма энергия тұтынуын бақылауға ғана емес, сонымен қатар қондырғының жалпы тиімділігін арттыру мақсатында тепе-теңдік механизмдері мен жетек жүйелерін дәл реттеуге және олардың әлсіз тұстарын анықтауға мүмкіндік береді. Мұнай деңгейінің төмендеуі жалпы жүктемені азайтып, ваттметрограмма амплитудасының кемуіне алып келеді. Ал динамограмма қуат профиліне жүктемедегі динамикалық тербелістерді қосып, жүйенің жұмысын күрделендіреді. Бұл екі факторды бірлесіп ескеру есептеулерді шынайы етіп, қарсы салмақты дұрыс таңдау, қозғалтқыш қуатын дәл реттеу және ШСҚ жұмысын оңтайландыруда маңызды рөл атқарады. Мақалада ұсынылған нәтижелер нақты II-класты, төрт звенолық, түзу сызықты бағыттаушы түрлендіруші механизммен жабдықталған теңгерімсіз жетекті ШСҚда орнатылған электромотор мен редуктор сипаттамаларын ескере отырып алынған.

Бұл зерттеуде газ хроматография-масс-спектрометрия (ГХ-МС) әдісін қолдану арқылы ОңтүстікШығыс Каспий маңы ойпатының мұнай шығу тегін бес мұнай үлгісіндегі биомаркерлерді талдау негізінде зерттеу жүргізілді. Биомаркерлер көмірсутектердің шығу тегін, аналық жыныстардың сипаттамаларын және олардың термиялық тарихын анықтауға мүмкіндік беретін молекулалық көрсеткіштер ретінде қызмет етеді. Зерттелген үлгілер мынадай нәтижелер көрсетті: теңіздік шөгінді орта (C₂₆/C₂₅ терпан қатынасы = 0.59–0.79), карбонатты аналық жыныстардың басымдылығы (C₂₉/C₃₀ гопан қатынасы = 4.78–5.55), Палеозой (Карбон–Пермь) жыныстарынан алынған мұнай (C₂₈/C₂₉ стеран қатынасы = 0.44–0.57). Ts/Tm, C₂₉Ts/C₂₉Tm және C₂₉ стеран изомеризациясы сияқты қатынастар мұнайдың қалыптасу аймағы мен оның жоғары жетілу деңгейін көрсетеді. Алынған нәтижелер ойпаттағы көмірсутектердің түзілу тарихының күрделілігін айғақтайды. Биомаркерлердің таралуы аноксиялық жағдайда теңіздік органикалық заттардың қосылғанын, көмірқышқыл-эвапориттік аналық жыныстар фацияларының бар екенін және негізгі мұнай түзілу кезеңіндегі термиялық тепе-теңдік жағдайын айғақтайды. Бұл нәтижелер ұқсас шекаралық ойпаттарда барлау стратегияларын әзірлеу үшін құнды ақпарат ұсынады, тәуекелдерді азайтуға және ресурстарды тиімді игеруге мүмкіндік береді. Болашақ зерттеулерде осы геохимиялық деректерді құрылымдық және стратиграфиялық талдаулармен біріктіру арқылы мұнай миграциясы модельдерін нақтылау ұсынылады.

Бұл жұмыста тау жыныстарындағы рудалық компоненттердің мөлшері мен олардың минералогиялық құрамымен өзара байланысы жан-жақты зерттелді. Зерттеудің мақсаты – бастапқы және екінші минералдардың құрамына байланысты, әсіресе мыс элементінің таралу заңдылықтарын анықтау. Жұмыс петрографиялық және минералогиялық зерттеу әдістерін қамтитын кешенді талдауға негізделген. Зерттеу аясында бұрғылау ұңғымаларынан алынған тау жынысы үлгілері егжей-тегжейлі зерттелді. Негізгі назар шлифтерді микроскопиялық талдауға аударылды, бұл тау жыныстарының құрылымдық-текстуралық ерек шеліктерін анықтап, негізгі және екінші минералдардың құрамын сандық бағалауға мүмкіндік берді. Дәлдікті арттыру мақсатында геохимиялық талдау әдістері қолданылды, нәтижесінде рудалық компоненттердің мөлшері нақтыланып, жыныстардағы әртүрлі минералдардың пайыздық үлесі анықталды. Нәтижелер мыс құрамының екінші өзгерістердің дәрежесі мен түріне, сондай-ақ халькопирит, екінші кварц, хлорит және серицит сияқты минералдардың болуына байланысты айтарлықтай өзгеретінін көрсетті. Мыс құрамының минералогиялық құраммен өзара байланысын анықтау және сандық бағалау үшін Пирсонның корреляция коэффициенті қолданылды. Бұл кейбір минералдар мен мыс концентрациясы арасындағы статистикалық маңызды тәуелділіктерді анықтауға мүмкіндік берді. Атап айтқанда, мыс құрамымен оң корреляциялар және жыныстардың қарқынды өзгерісі кезінде түзілетін минералдармен теріс байланыстар байқалды. Алынған нәтижелер геологиялық барлау жұмыстары үшін практикалық тұрғыдан маңызды. Айқындалған корреляциялық байланыстар керн сипаттамаларын талдау мен рудалылықты болжау модельдерін құруда қолдануға болады. Бұл барлау жұмыстарының тиімділігін айтарлықтай арттыруға мүмкіндік береді. Зерттеу барысында пайдаланылған әдістеме ұқсас минералдану жағдайлары бар басқа кен орындарында да бейімделіп қолданылуы мүмкін.

Бұл зерттеу Қазақстандағы Орталық Азия орогендік белдеуіндегі (ЦАОБ) Бозшакөл порфирлі мыс кен орнындағы гидротермиялық өзгерістердің минералогиялық және кеңістіктік сипаттамаларын қарастырады. 2018 жылдан 2024 жылға дейін жүргізілген геологиялық және геофизикалық барлау жұмыстары шамамен 24 000 метр бұрғылау деректерінен тұратын, екі метрлік аралықпен алынған сынамалар негізінде ауқымды деректер жиынтығын ұсынды. Аналитикалық әдістерге қысқа толқынды инфрақызыл (SWIR) спектроскопиясы қолданылды, атап айтқанда Arcspectro FT-NIR Rocket (900–2600 нм) және TerraSpec4 спектрометрі (350–2500 нм). Бұл әдістер KT-10 каппаметрі арқылы алынған магниттік сезімталдық өлшемдерімен толықтырылды. Спектрлік деректерді интерпретациялау үшін минералдарды автоматтандырылған сәйкестендіру (TSA алгоритмі) және қолмен тексеру (Aux Match) әдістері біріктірілген Spectral Geologist (TSG) бағдарламалық құралы қолданылды. Интеграцияланған тәсіл гидротермиялық өзгеру аймақтарын нақты картаға түсіруге мүмкіндік беріп, калий, филлдік және пропилиттік фацияларды анықтады. Бұл фациялар әрқайсысы ерекше минералдық жинақтармен және магниттік сипаттамалармен ерекшеленеді. Орталық бөлікте орналасқан калийлі альтерация екіншілік биотит пен калийлі дала шпаттарының болуымен сипатталады. Бұл аймақ кең таралған серициттену мен магнетит құрамының төмендеуімен сипатталатын филлдік ореолға ауысады. Шеткі пропилиттік аймақта хлорит, эпидот және карбонат минералдары мол, және магнетиттің сақталуына байланысты жоғары магниттік сезімталдық байқалады. Зерттеудің негізгі нәтижесі – хлорит пен эпидотқа бай аймақтарды анықтау болды. Бұл аймақтар флотация процесіндегі қалпына келу көрсеткіштерін төмендетіп, кенді өңдеу тиімділігіне теріс әсер етеді. Leapfrog Geo бағдарламалық жасақтамасы 3D модельдеуді жеңілдетіп, өзгеру домендерінің құрылымдық интерпретациясы мен визуализациясын жетілдірді. Бұл кешенді сипаттама геологиялық түсінікті едәуір арттырып, порфирлі мыс кен орындарын барлау мен игеруде заманауи спектроскопиялық және геофизикалық әдістерді қолданудың озық тәжірибесін көрсетеді. Сонымен қатар, барлау және өңдеу стратегияларын оңтайландыруға септігін тигізеді.

Машиналық оқыту, болжамды аналитика және табиғи тілді өңдеу сияқты жасанды интеллект (ЖИ) технологиялары ұйымдардағы жобаның жұмыс үрдісіне көбірек біріктірілуде. Дегенмен, ЖИ тиімділікті, автоматтандыруды және шешім қабылдауды жақсартқанымен, көптеген ұйымдар технологиялық инфрақұрылыммен, жұмыс күшінің дайындығымен және нормативтік талаптарға сәйкестікпен күреседі. Бұл зерттеудің мақсаты – жобаны басқаруда ЖИ технологиясын енгізуге әсер ететін сыни табыстық факторларын (СТФ) қарастыру және бағалау. Библиометриялық талдау және сараптамалық бағалау әдістемесі негізінде тақырып бойынша озық зерттеулер, саладағы негізгі даму бағыттары сарапталып, ЖИ технологиясын тиімді енгізуге ықпал ететін CSF анықталды. Нәтижелер ЖИ табысты интеграциясы жоғары басшылықтың қолдауын, күшті көшбасшылықты, ұйымдастырушылық ептілікті, жұмыс күшінің құзыреттілігін және технология дайындығын қажет ететінін көрсетеді. Нәтижелер жұмыс процестері мен жобаларының тиімділігін арттыру үшін ЖИ енгізуді жоспарлап отырған ұйымдардағы жоба менеджерлері үшін пайдалы болады. Жобаларды басқару жүйесінде ұсынылған 6 СТФ тізімін қолдану ұйымдарға жобаларды басқарудың дәстүрлі әдістерінен ЖИ негізіндегі әдістерге барынша бейімделгіш және тегіс көшуге мүмкіндік береді.

Жобаны тиімді жоспарлау және жүзеге асыру дәстүрлі әдістердің орнына жаңа тәсілдер мен технологияларды енгізуді талап етеді. Жасанды интеллект (ЖИ) негізіндегі құралдар жоба ресурстарын тиімді бөлуге және оны табысты орындауға мүмкіндік береді. Бұл зерттеу жобаны басқаруда (ЖБ) ЖИ енгізудің рөлін қарастырады. Библиометриялық талдау VOSviewer және CiteSpace бағдарламалық құралдарының көмегімен жүзеге асырылды. Зерттеу Web of Science деректер базасындағы 2010–2025 жж. аралығында жарияланған ғылыми мақалаларды қамтыды. Нәтижелер PM саласында ЖИ қолдану тақырыбы бойынша жарияланымдар санының айтарлықтай артқанын көрсетті. ЖИ құралдары ресурстарды оңтайландыру, тәуекелдерді болжау және шығындарды бағалау үшін жиі пайдаланылады. Түйінді сөздерге жасалған талдау машиналық оқыту, үлкен деректер және нейрондық желілер салаларының маңыздылығының артып келе жатқанын айқындады. Сонымен қатар, зерттеу ЖБ-да ЖИ құралдарын пайдаланудың негізгі артықшылықтары мен қиындықтарын көрсетіп, ғылыми қоғамдастықтың бұл тақырыпқа деген қызығушылығының арта түскенін дәлелдейді.