Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Абишева Гульсипат Кайыргалиқызы «8D06102 – Информатика» білім беру бағдарламасы бойынша Темір жол ақауларын айқындаудың, жіктеудің және бағалаудың әдістері мен алгоритмдері тақырыбында диссертациясы қорғалады.
Диссертация Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Жасанды интеллект технологиялары кафедрасы» кафедрасында орындалды.
Қорғау тілі - қазақ тілінде
Ресми рецензенттер:
Қалдарова Мира Жорабекқызы – философия докторы (PhD), «Ақпараттық технологиялар және инженерия жоғары мектебінің» деканының м.а., Астана халықаралық университеті (Астана қ., Қазақстан Республикасы).
Оралбекова Жанар Орымбаевна – философия докторы (PhD), «Жасанды интеллект және деректер ғылымы мектебінің» профессор м.а., қауымдастырылған профессор, «Astana IT University» ЖШС (Астана қ., Қазақстан Республикасы).
Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:
Барахнин Владимир Борисович – техника ғылымдарының докторы; доцент, Ақпараттық және есептеу технологиялары бойынша Федералдық ғылыми-зерттеу орталығының (АЕТ ФЗО) жетекші ғылыми қызметкері (Новосибирск қ., Ресей);
Аканова Ақерке Сапарқызы – философия докторы (PhD), қауымдастырылған профессор, «С.Сейфуллин атындағы Қазақ агротехникалық зерттеу университеті» КеАҚ, «Компьютерлік ғылымдар» БББТ жетекшісі (Астана қ., Қазақстан Республикасы);
Еримбетова Айгерім Сембековна – философия докторы (PhD), техника ғылымдарының кандидаты, қауымдастырылған профессор, META University зерттеуші профессоры (Алматы қ., Қазақстан Республикасы).
Ғылыми кеңесшілері:
Разахова Бибигул Шамшановна - доцент, т.ғ.к., «Жасанды интеллект технологиялары» кафедрасының меңгерушісі, Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті (Астана, Қазақстан Республикасы);
Владимир Йоцов - компьютерлік ғылымдар, жасанды интеллект саласындағы философия докторы, ақпараттық қауіпсіздік саласындағы ғылым докторы, Кітапханатану және ақпараттық технологиялар университетінің компьютерлік ғылымдар кафедрасының профессоры (София, Болгария).
Қорғау 2026 жылғы 24 сәуір, сағат 11:00 Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «8D06102 – Информатика» білім беру бағдарламасы бойынша «8D061 – Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар»(«6D070300 – Ақпараттық жүйелер», «8D06103 – Ақпараттық жүйелер») кадрларды даярлау бағыты бойынша диссертациялық кеңесте өтеді. Диссертациялық кеңес мәжілісі онлайн форматта өткізіледі деп жоспарлануда.
Сілтемесі: https://teams.microsoft.com/meet/44108391344617?p=m5BKzqPowQQgvqINGL
Мекен-жайы: Қазақстан Республикасы, Астана қ., Пушкин көшесі, 11, №2 ғимарат 222-аудитория.
АҢДАТПА Абишева Гульсипат Кайыргаикызының «8D06102 - Информатика» білім беру бағдарламасы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алуға ұсынылған «Темір жол ақауларын айқындаудың, жіктеудің және бағалаудың әдістері мен алгоритмдері» диссертациялық жұмысының Зерттеу жұмысының өзектілігі. Теміржол көлігі Қазақстан Республикасының көлік жүйесінде стратегиялық маңызды рөл атқарады және ел экономикасының тұрақты дамуын қамтамасыз ететін негізгі инфрақұрылымдардың бірі болып табылады. Теміржол желілерінің тозуының жоғары деңгейі, жүктеменің артуы және қауіпсіздік талаптарының күшеюі жағдайында инфрақұрылымның жай-күйін жедел және дәл диагностикалау мәселесі ерекше өзекті болып отыр. Қолданыстағы дәстүрлі диагностикалық әдістер (визуалды бақылау, ультрадыбыстық тексеру және т.б.) бірқатар шектеулерге ие: еңбек сыйымдылығы жоғары, субъективтілікке тәуелді және үлкен көлемдегі деректерді өңдеу мүмкіндігі шектеулі. Осыған байланысты машиналық оқыту және компьютерлік көру әдістеріне негізделген интеллектуалды жүйелерді енгізу теміржол ақауларын автоматты анықтау мен бағалаудың тиімділігін арттырудың перспективалы бағыты болып табылады. Зерттеудің мақсаты - заманауи технологиялар алгоритмдерін қолданып және оларды оңтайландыру арқылы теміржол инфрақұрылымының ақауларын анықтау және жіктеу. Диссертацияның мақсатына сүйене отырып, келесі міндеттер қойылды: 1.Теміржол ақаулары зерттелген ғылыми еңбектерге шолу. 2.Теміржол ақауларын анықтау және жіктеуге арналған ансамбльдік модельді әзірлеу. 3.Теміржол инфрақұрылымындағы анықталған ақауларды болжамды бағалау моделін әзірлеу. 4.Теміржол инфрақұрылымындағы ақауларды анықтау процесінің архитектурасын жүзеге асыру. Зерттеудің нысаны болып табылады рельстерді, шпалдарды, бекіткіштерді және жолдың басқа элементтерін қамтитын теміржол инфрақұрылымы. Зерттеу тақырыбы - Теміржол ақауларын анықтау, жіктеу және бағалау әдістері мен алгоритмдері. Зерттеудің теориялық негізі теміржол инфрақұрылымындағы ақауларды анықтау, жіктеу және бағалау саласында машиналық оқыту және компьютерлік көру технологияларын қолдануға арналған ғылыми зерттеулерге негізделген. Соңғы жылдары жүргізілген жұмыстар теміржол ақауларын диагностикалауда дәстүрлі әдістермен қатар интеллектуалды тәсілдердің тиімділігін арттыруға бағытталғанын көрсетеді. Martin Lugg және Mayorkinos Papaelias жүргізген зерттеулерде ACFM әдісін қолдану арқылы рельстердегі құрылымдық ақауларды анықтау және олардың тереңдігін бағалау мүмкіндігі көрсетілген, бұл дәстүрлі бұзбайтын бақылау әдістерінің тиімділігін дәлелдейді. Zhang және оның әріптестері лазерлік ультрадыбыстық технологияларды пайдалана отырып, рельс бетіндегі ақауларды жоғары жылдамдықпен визуализациялау тәсілдерін ұсынды. Компьютерлік көру және машиналық оқыту әдістерін қолдану теміржол ақауларын анықтаудың жаңа кезеңін қалыптастырды. Jaffery және оның әріптестері кескіндерді сегментациялау және Random Forest алгоритмдерін қолдану арқылы жоғары дәлдікке қол жеткізді, ал басқа зерттеулерде SVM, шешім ағаштары және Байес классификаторлары негізінде ақауларды жіктеу тәсілдері ұсынылды. Терең оқыту әдістерінің дамуы бұл бағыттағы зерттеулерді жаңа деңгейге көтерді. Shahrzad Faghih-Roohi және оның әріптестері CNN негізінде рельс ақауларын анықтау моделін ұсынса, Y. Santur командасы нейрондық желілер арқылы лазерлік кескіндерді автоматты талдау әдісін әзірледі. Song Yanan YOLO архитектурасын қолдана отырып, нақты уақыт режимінде жоғары дәлдікпен ақауларды анықтауды жүзеге асырды, ал Kechen және Zhang Faster R-CNN негізіндегі жүйелердің тиімділігін көрсетті. Бұл әдістер қазіргі уақытта 90–99% дәлдікке дейін жетіп, адамның визуалды бақылауынан асып түсетін нәтижелерді қамтамасыз етеді. Аталған зерттеулер теміржол ақауларын автоматты анықтау, жіктеу және бағалау саласында айтарлықтай ғылыми база қалыптасқанын көрсетеді. Дегенмен, қолданыстағы тәсілдер бірқатар шектеулерге ие. Көптеген шешімдер жекелеген міндеттерді ғана (анықтау немесе жіктеу) шешуге бағытталған және ақауларды кешенді түрде анықтау, жіктеу және олардың қауіптілік деңгейін бағалауды біріктіретін әмбебап архитектураны толық қамтамасыз етпейді. Сонымен қатар, деректердің әртүрлілігі, сыртқы орта әсерлері, нақты уақыт режимінде өңдеу қажеттілігі және есептеу ресурстарына қойылатын жоғары талаптар қазіргі жүйелердің тиімділігін шектейді. Осылайша, зерттеу олқылығы теміржол ақауларын анықтау, жіктеу және бағалауды біртұтас интеллектуалды жүйеге біріктіретін, жоғары дәлдік пен тұрақтылықты қамтамасыз ететін кешенді әдістер мен алгоритмдерді әзірлеу қажеттілігімен анықталады. Бұл олқылық машиналық оқыту және терең нейрондық желілерге негізделген ансамбльдік тәсілдерді қолдану арқылы тиімді шешілуі мүмкін. Зерттеу әдістері. Зерттеу жүйелік талдауға, жобалауға, бағдарламалық жүзеге асыруға және эксперименттік бағалауға негізделген. Жүйелік талдау теміржол инфрақұрылымындағы ақауларды диагностикалау пәндік саласын зерттеу, қолданыстағы әдістердің (дәстүрлі және интеллектуалды) шектеулерін жүйелеу, сондай-ақ ақаулард
Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы
Диссертациялық кеңестің шешімі
Диссертация қорғауының бейнежазбасы: https://www.youtube.com/watch?v=bq8OvBji-wQ&t=183s
