AI Research Lab

Satbayev University автоматика және ақпараттық технологиялар институты

1. Мақсаты

AI Research Lab-тың мақсаты — Satbayev University базасында жасанды интеллект саласындағы жетекші ғылыми-білім беру зертханасын қалыптастыру; озық зерттеулер жүргізуге, практикаға бағытталған ЖИ шешімдерін әзірлеуге, білікті мамандар даярлауға және жасанды интеллект технологияларын Қазақстан экономикасы мен әлеуметтік саласының басым салаларына енгізуге бағдарланған.

2. Міндеттері

1. Жасанды интеллект, машиналық оқыту, үлкен тілдік модельдер, компьютерлік көру, деректерді талдау және жоғары өнімді есептеулер саласында іргелі және қолданбалы зерттеулер жүргізу.
2. Ғылыми, білім беру және индустриалдық міндеттер үшін ЖИ саласындағы жаңа әдістерді, алгоритмдерді және бағдарламалық-техникалық шешімдерді әзірлеу.
3. Нақты ғылыми және қолданбалы жобаларға тарту арқылы студенттерді, магистранттарды, докторанттар мен жас зерттеушілерді даярлау.
4. Жасанды интеллект бойынша білім беру курстарын, модульдерін, семинарлары мен практикумдарын әзірлеу және енгізу.
5. Зертхана базасында диплом, магистрлік және докторлық жұмыстарды орындауға жағдай жасау.
6. Отандық және шетелдік университеттермен, зерттеу орталықтары және индустриалдық серіктестермен ғылыми ынтымақтастықты дамыту.
7. ЖИ технологияларын дамытуға бағытталған гранттық, бағдарламалық-нысаналы және шаруашылық шарттық жобаларға қатысу.
8. Прототиптер, пилоттық шешімдер мен интеллектуалдық жүйелерді жасау, кейіннен коммерцияландыру және енгізу.
9. Жасанды интеллект, үлкен деректерді талдау және есептеу технологиялары саласында университеттің ғылыми инфрақұрылымын дамыту.
10. Өнеркәсіп, білім, медиа, басқару, тілдік технологиялар және басқа бағыттарға арналған шешімдерді әзірлеу арқылы Қазақстанның цифрлық трансформациясына ықпал ету.

3. Негізгі бағыттары

3.1. Жасанды интеллект және ЖИ-оңтайландыру

• ЖИ негізіндегі оңтайландыру және эвристикалық әдістер;
• комбинаторлық оңтайландыруға арналған AI-guided және LLM-guided тәсілдер;
• дәл алгоритмдер мен ЖИ модельдерін біріктіретін гибридті әдістер;
• көп критериялы және мультимодальды оңтайландыру;
• Смарт Ситилер, Индустрия 4.0 және күрделі жүйелерді басқару үшін AI-driven оңтайландыру.

3.2. Машиналық оқыту, терең оқыту және Big Data

• машиналық және терең оқытудың жаңа алгоритмдерін әзірлеу;
• үлкен деректерді кластерлеу, талдау және интерпретациялау;
• ағынды және таратылған деректерге арналған масштабталатын шешімдер;
• үлкен ақпарат массивтерін интеллектуалдық талдау.

3.3. Компьютерлік көру және мультимодальды ЖИ

• объектілерді тану және суреттерді талдау;
• мультимодальды ЖИ жүйелерінде мәтінді, суреттер мен аудионы интеграциялау;
• робототехника, дербес жүйелер және өнеркәсіптік автоматтандыруда ЖИ қолдану.

3.4. Тілдік технологиялар және үлкен тілдік модельдер

• көп тілді жүйелерге арналған табиғи тілді өңдеу;
• қазақ, орыс және басқа тілдерге арналған шешімдер әзірлеу;
• мәтін генерациялау, автоматты реферат жасау, морфологиялық және синтаксистік талдау;
• LLM пайдалана отырып семантикалық іздеу және білімді алу.

3.5. ЖИ үшін жоғары өнімді есептеулер

• ЖИ модельдері үшін есептеулерді жеделдету;
• параллельді және таратылған есептеулер;
• GPU және HPC инфрақұрылымын пайдалану;
• масштабталатын ЖИ жүйелері үшін есептеу операцияларын оңтайландыру.

3.6. LLM бар ЖИ мен бағдарламалық қамтамасыз ету инженериясы

• бағдарламалық кодты интеллектуалдық талдау;
• осалдықтарды анықтау және статикалық талдау;
• техникалық құжаттаманы және есептілікті дайындауды автоматтандыру;
• бағдарламалық инженерия міндеттерінде LLM қолдану.

3.7. Білім беру және ғылыми-практикалық қызмет

• оқу курстары мен білім беру модульдерін әзірлеу;
• семинарлар, мастер-кластар және ғылыми мектептер өткізу;
• ғылыми кадрларды даярлау;
• өнеркәсіппен бірлесіп қолданбалы және шаруашылық шарттық жобаларды орындау.

4. БҰҰ Тұрақты даму мақсаттарына байланысы:

SDG 4, SDG 8, SDG 9, SDG 10, SDG 11, SDG 16, SDG 17