2. Разработка математических моделей для синтеза управляющих функций на основе символической регрессии и эволюционных методов
Разработка и формализация моделей управления для мобильных и автономных роботов.
Роль в проекте: Эта задача направлена на создание основного математического моделя, который позволит разрабатывать интеллектуальные системы управления. Модели будут описывать, как роботы должны действовать в зависимости от их состояния и окружающей среды, обеспечивая их адаптивность и эффективность.

3. Исследование вариационных методов программирования для автоматической генерации управляющих функций
Реализация и тестирование вариационных алгоритмов для создания управляющих функций.
Вариационные методы позволят искать оптимальные управляющие функции, минимизируя затраты ресурсов и времени на расчет решений. Эта задача важна для повышения эффективности систем управления, что способствует достижению цели проекта.

4. Разработка алгоритмов для координации группы автономных роботов в мультиагентной системе
Измеримые показатели: Создание алгоритмов взаимодействия и координации нескольких роботов.
Координация мультиагентных систем позволит роботам эффективно взаимодействовать друг с другом, что особенно важно в задачах мониторинга или совместного выполнения операций. Эта задача повысит эффективность работы нескольких роботов одновременно, что является важным аспектом автоматизации в робототехнике.

5. Оптимизация алгоритмов управления с использованием методов машинного обучения
Измеримые показатели: Разработка и тестирование алгоритмов машинного обучения для повышения точности и адаптивности управляющих систем.
Машинное обучение будет использовано для улучшения качества и точности управляющих решений. Алгоритмы машинного обучения помогут адаптировать роботов к изменяющимся условиям и предсказывать возможные изменения в окружающей среде, что позволит повысить эффективность автономных систем.

6. Тестирование и верификация разработанных систем управления в симуляционных и реальных условиях
Проведение тестов в различных сценариях, анализ эффективности разработанных систем.
Завершающая задача проекта, которая подтвердит работоспособность предложенных решений. Реальные испытания покажут, насколько эффективно работают разработанные системы в условиях неопределенности и внешних возмущений.

Каждая задача логически вытекает из предыдущей и связана с основной целью проекта — созданием интеллектуальных управляющих систем для роботов с использованием эволюционных методов и ИИ, что позволит достичь высокого уровня адаптивности и эффективности в реальных условиях.

1) Планируются публикации:
не менее 2 (двух) статей и (или) обзоров в рецензируемых научных изданиях по научному направлению проекта, индексируемых в Science Citation Index Expanded и входящих в 1 (первый), 2 (второй) и (или) 3 (третий) квартиль по импакт-фактору в базе Web of Science и (или) имеющих процентиль по CiteScore в базе Scopus не менее 50 (пятидесяти).
не менее 1 (одного) статья или обзора в рецензируемом зарубежном или отечественном издании, рекомендованном КОКНВО.

2) опубликование монографий, книг и (или) глав в книгах зарубежных и (или) казахстанских издательств – не планируется;

3) получение патентов РК на изобретение и (или) полезную модель – не планируется.

4) разработка научно-технической, конструкторской документации – не планируется;

5) распространение результатов работ среди потенциальных пользователей, сообщества ученых и широкой общественности будет осуществляться через публикации в научных и научно-популярных изданиях, соответствующие интернет порталы, участие в конференциях выставках и семинарах.

Ожидается, что разработанные интеллектуальные системы управления найдут применение в различных сферах, включая:
Сельское хозяйство: Автономные роботы смогут выполнять задачи по мониторингу, сбору урожая и обработке почвы, что повысит производительность и сократит затраты на трудовые ресурсы.
Промышленность: Разработанные системы будут использоваться для автоматизации процессов в логистике и производстве, что повысит эффективность работы и снизит риск человеческих ошибок.
Экология и мониторинг окружающей среды: Роботы с автономными системами управления смогут выполнять задачи по мониторингу состояния окружающей среды, включая анализ почвы, воды и воздуха в отдалённых и труднодоступных регионах.
Коммерциализация результатов проекта возможна через создание стартапов или лицензирование разработок промышленным и сельскохозяйственным компаниям, заинтересованным в автоматизации процессов. Это создаст экономический эффект за счет снижения затрат на производство и улучшения производительности в ключевых отраслях.

Социальный эффект проекта заключается в развитии научного потенциала Казахстана в области робототехники и искусственного интеллекта. Подготовка высококвалифицированных специалистов и публикация результатов на международных платформах укрепит научные позиции страны и её конкурентоспособность в высокотехнологичных отраслях.

Проект также окажет мультипликативное воздействие на смежные области науки и технологий, включая разработку новых методов искусственного интеллекта и обработки данных. Экологический эффект может быть достигнут за счет использования автономных роботов для мониторинга окружающей среды и решения задач по защите экосистем.