AP26103493 – Болашақ сымсыз желілердегі "жасыл" IoT үшін машиналық оқытуға негізделген интеллектуалды беттер
Мақсаты – Жоба келесі буын сымсыз байланыстар үшін энергияны үнемдейтін және масштабталатын IoT желілерін қамтамасыз ету мақсатында RIS және машиналық оқытуға негізделген оңтайландыру әдістерін әзірлеуге бағытталған. Ол сигнал таралуын жақсарту, энергия тұтынуды азайту және желінің тиімділігі мен тұрақтылығын арттыру арқылы жасыл коммуникациялық технологияларды дамытуға ықпал етеді.
Жобаның өзектілігі: жобаның өзектілігі Интернет заттары (IoT) технологияларының қарқынды дамуымен және болашақ буын сымсыз байланыс жүйелерінің энергия үнемдейтін әрі масштабталатын болу қажеттілігімен байланысты. Қазіргі желілер жаппай құрылғыларды қосу, энергия шектеулері және сигналдың күрделі таралуы сияқты бірқатар маңызды мәселелерге тап болуда. Қайта конфигурацияланатын интеллектуалды беттерді (RIS) машиналық оқытумен біріктіру жүйе жұмысын нақты уақыт режимінде оңтайландырудың перспективалы шешімі болып табылады. Бұл тәсіл сигналдың таралуын жақсартуға, энергия жинау тиімділігін арттыруға және IoT желілерінде ресурстарды тиімді бөлуге мүмкіндік береді. Жоба сонымен қатар әлі бастапқы даму кезеңінде тұрған 6G технологияларымен сәйкес келеді, бұл инновациялар мен көшбасшылық үшін уақытылы мүмкіндік береді. Сондықтан бұл жоба технологиялық дамуды, тұрақты байланыс жүйелерін және Қазақстанда «ақылды» инфрақұрылым мен Индустрия 4.0-ді дамытуға ықпал ететіндіктен аса өзекті болып табылады.
Ғылыми жетекші: Ph.D. докторы, Қауымдастырылған профессор, Жамангарин Дусмат Саматұлы
Күтілетін және қол жеткізілген нәтижелер: Жоба аясында IoT желілерінде RIS қолдауымен байланысқа арналған теориялық база сәтті әзірленді, оның ішінде RIS жұмыс принциптері және олардың сымсыз байланыс сапасына әсері талданды. RIS-тің негізгі параметрлері, атап айтқанда фазаны басқару, шағылу коэффициенттері және сигналды оңтайландыру әдістері жан-жақты зерттелді. Қолданыстағы байланыс арналар модельдері қарастырылып, RIS технологиясының IoT желілерінің қамту аймағы мен сенімділігін арттырудағы рөлі анықталды. Теориялық зерттеулер технологияның негізгі шектеулерін айқындап, оларды шешу жолдарын ұсынды, бұл әрі қарай модельдеу үшін берік негіз қалыптастырды. Бірінші кезең (WP1) бойынша техникалық есеп дайындалып, онда мақсаттар, әдістер, аралық нәтижелер және болашақ зерттеулерге ұсыныстар көрсетілді. RIS негізіндегі жүйе моделіне алдын ала бағалау жүргізіліп, әртүрлі IoT сценарийлерінде ресурстарды бөлу және жүйенің жұмыс істеуі талданды. Модельдің тұрақтылығы мен дұрыстығы тексеріліп, оның күшті және әлсіз жақтары анықталды, сондай-ақ болашақ модельдеу үшін бастапқы деректер базасы қалыптастырылды. Сонымен қатар аналитикалық модель бағаланып, қолданылған болжамдар, математикалық тәуелділіктер және әртүрлі параметрлердегі тұрақтылығы тексерілді. Аналитикалық нәтижелер MATLAB ортасында модельдеу арқылы қосымша тексеріліп, есептеулердің дәлдігі расталды және жетілдіруді қажет ететін тұстар анықталды. Аналитикалық және модельдеу нәтижелерін салыстыру модельдің нақты жағдайларда қолдануға жарамдылығын көрсетті. Жоба нәтижелері жүйеленіп, ғылыми мақала дайындауға пайдаланылды, оның ішінде құрылымдалған деректер, графиктер және негізгі қорытындылар қамтылды. Нәтижелерді тарату және жобаны басқару жұмыстары сәтті орындалып, есептілік, үйлестіру және мерзімдердің сақталуы қамтамасыз етілді. Сонымен қатар жоба нәтижелерін тарату үшін веб-сайт әзірленіп, іске қосылды. Жалпы алғанда, жоба ғылыми және ұйымдастырушылық тұрғыдан айтарлықтай нәтижелерге қол жеткізді.