Известия НАН РК. Серия физико-математическая

АВТОМАТИЗАЦИЯ ГОРНО-ШАХТНОГО ОБОРУДОВАНИЯ С ПОМОЩЬЮ СТАНКОВ ЦИФРОВОГО УПРАВЛЕНИЯ

2024-09-21T17:53:07+00:00

Горнодобывающая промышленность является одной из основных отраслей экономики Казахстана. Сегодня в стране добывается множество видов полезных ископаемых, в том числе уголь, нефть, газ, медь, золото, железная руда и другие металлы. В целом, горнодобывающая промышленность является важной отраслью экономики Казахстана, и дальнейшее развитие этой отрасли может привести к увеличению экономического роста и созданию новых рабочих мест.

Одной из главных проблем горнодобывающей промышленности Казахстана является необходимость улучшения технологий и экологических стандартов. В горнодобывающей промышленности внедряются современные технологии. Однако предстоит еще многое сделать для обеспечения устойчивого и безопасного развития горнодобывающей промышленности в Казахстане[1].

Можно сказать, что горнодобывающая промышленность страны еще не полностью охвачена инновационными интеллектуальными системами из-за масштабов и сложности своих операций. Сегодня капиталу и человеческому ручному труду требуется больше. Поскольку рост горнодобывающей промышленности не менялся в течение многих лет, мы все еще находим одни и те же рудники в некоторых регионах страны, которые используют столетние процессы и методы. В связи с исторически сложившимися особенностями горно-металлургический комплекс Республики Казахстан, как правило, ориентирован на добычу первичных металлов и экспорт сырья. В рамках реализации третьей программы форсированного индустриально-инновационного развития до 2030 года горно-металлургическому комплексу отводилась роль одного из локомотивов развития экономики республики, основного фактора формирования макроэкономических показателей. При этом главная задача отраслей ГМК – обеспечение условий для структурной перестройки национальной экономики и создание новых наукоемких производств высокотехнологичной конечной продукции, конкурентоспособных на мировых рынках.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО И ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ПРИ ИЗВЛЕЧЕНИИ КЛЮЧЕВЫХ СЛОВ

2024-09-14T10:05:26+00:00

В связи с быстрым развитием интернет-технологий и быстрым распространением новостного контента в последнее время важность извлечения ключевых слов из текста возрастает. Использование ключевых слов, связанных с такими потребностями, позволяет читателю легко и быстро получить доступ к необходимой информации. Извлечение ключевых слов — важная область исследований в области обработки текста, естественного языка и поиска информации. Из-за важности ключевого слова и сложности его маркировки вручную автоматическая генерация ключевых слов позволяет получить значительные результаты. Извлечение ключевых слов, которое является одной из подтем обработки естественного языка, включает в себя автоматическое индексирование, автоматическое агрегирование, автоматическую классификацию, автоматическую кластеризацию, автоматическую фильтрацию. В области обработки естественного языка методы на основе искусственного интеллекта начали использоваться в начале 2000-х годов благодаря подходам машинного обучения и глубокого обучения. Для извлечения ключевых слов предложено множество методов и алгоритмов. Эти методы можно сгруппировать под двумя основными заголовками: контролируемые и неконтролируемые подходы. В настоящее время методы машинного и глубокого обучения, а также исследования в области обработки естественного языка ограничены для казахского языка. Поскольку корпуса, представляющего казахский язык, не существует, исследования по выделению ключевых слов на сегодняшний день отсутствуют. Эта область требует больше усилий из-за значительного увеличения количества онлайн-казахского контента и редкости ключевых слов, вводимых вручную в существующих электронных документах. В этом исследовании представлен обзор методов машинного обучения и методов глубокого обучения для извлечения ключевых слов, а также рассмотрены важные исследования.

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ВЫЯВЛЕНИЯ РАКА КОЖИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МУЛЬТИМОДАЛЬНОГО ОБЪЕДИНЕНИЯ ДАННЫХ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

2024-09-14T10:36:34+00:00

Рак остается ведущей причиной смертности во всем мире, что обусловливает необходимость постоянного совершенствования методов раннего выявления и лечения. Глубокое обучение, являющееся частью искусственного интеллекта, стало революционным инструментом в анализе медицинских изображений, значительно улучшающим диагностику рака. В этом исследовании рассматриваются различные методы, используемые в диагностике рака легких, включая медицинскую визуализацию (например, радиологию, патологию), геномику и клинические данные, с учетом специфических задач в каждой области. Предлагаемая мультимодальная нейронная сеть Fusion Deep Neural Network (MFDNN) эффективно объединяет эти разнообразные источники данных для повышения точности диагностики. Кроме того, в ней особое внимание уделяется интеграции клинических данных и электронных медицинских карт, что демонстрирует ценность мультимодальных подходов для повышения надежности диагностики рака легких. Также обсуждаются этические соображения, связанные с ИИ в клинических условиях, наряду с необходимостью валидации и нормативных рекомендаций.

КРИПТОГРАФИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ЭЛЬ-ГАМАЛЯ: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ, ПРИМЕНЕНИЕ И АНАЛИЗ

2024-09-14T10:04:19+00:00

Данная статья представляет собой всесторонний обзор криптографического алгоритма Эль-Гамаля.Алгоритм Эль-Гамаля является ключевым алгоритмом асимметричного шифрования, широко применяемым в современной криптографии. Его главные преимущества включают высокий уровень безопасности за счет сложности вычисления дискретных логарифмов, а также возможность использования в цифровой подписи для обеспечения аутентификации и невозможности оспаривания совершенных действий. Однако алгоритм Эль-Гамаля не лишен недостатков. Его вычислительная сложность может быть достаточно высока, особенно при работе с большими числами, что может привести к увеличению времени шифрования и дешифрования данных. Кроме того, в некоторых случаях алгоритм может быть подвержен атакам, основанным на математических анализах структуры конечного поля.В целом, алгоритм Эль-Гамаля остается важным инструментом в сфере криптографии, и его применение продолжает расширяться на различных платформах и в различных отраслях.Более того, асимметричная криптография также облегчает создание безопасных каналов связи за счет использования протоколов обмена ключами, таких как Диффи-Хеллман, который позволяет двум сторонам согласовать общий секретный ключ, не раскрывая его перехватчикам. Это имеет решающее значение для обеспечения безопасных соединений для различных приложений, включая безопасный просмотр веб-страниц, онлайн-банкинг и безопасную связь по электронной почте. Однако для максимальной эффективности и безопасности необходимо учитывать как преимущества, так и ограничения этого метода и применять его с учетом конкретных потребностей и требований конкретного приложения.В работе подробно рассматриваются математические основы алгоритма, включая вычисление дискретных логарифмов, операции в конечных полях и оценку криптографической стойкости. Описываются алгоритмы шифрования и цифровой подписи на основе метода Эль- Гамаля..Анализируются преимущества и недостатки алгоритма, а также его применение в различных областях, таких как электронная коммерция, электронная почта и криптовалюты. Статья содержит описательную часть, объясняющую концепцию асимметричной криптографии и ее преимущества.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БЛОКЧЕЙНА ДЛЯ ЗАЩИТЫ ДАННЫХ И НЕДОСТАТКИ ТЕХНОЛОГИИ

2024-09-29T18:13:25+00:00

Блокчейн-технология предоставляет значительные возможности для защиты данных, включая децентрализацию, неподделываемость и безопасность. Для эффективного использования блокчейна в сфере защиты данных необходимо учитывать как его преимущества, так и ограничения. Однако ее недостатки, такие как проблемы с масштабируемостью и высокие энергозатраты, требуют внимательного анализа.. В данной статье мы рассматриваем недостатки технологии блокчейн, с особым акцентом на проблему масштабируемости. Мы проанализируем различные подходы к решению этой проблемы и подробно разберем предложенные способы. Кроме того, внимание будет уделено концепции многомерного блокчейна и его структурным особенностям. В заключение мы представим формулы и методы, направленные на увеличение скорости транзакций, что позволит лучше понять, как многомерные блокчейны могут стать эффективным решением для масштабируемости.

ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И РЕШЕНИЕ СОЦИАЛЬНЫХ ПРОБЛЕМ

2024-09-29T18:14:42+00:00

Использование современных цифровых технологий, таких как безбумажный документооборот, автоматизированные информационные системы, блокчейн, большие данные, искусственный интеллект (ИИ) и др., позволяет создавать высокопроизводительные системы принятия решений. В ходе развития современных информационных технологий происходит интенсивная цифровизация практически всех сфер человеческой деятельности и внедрение искусственного интеллекта, что влияет на социальные проблемы внутри общества. Помимо очевидных преимуществ использования человеческого интеллекта в новом цифровом мире могут возникнуть различные ситуации, прежде всего связанные с цифровым обществом и процессом принятия управленческих решений. Социальные проблемы исследуются с помощью технологий искусственного интеллекта в цифровом обществе. В статье рассматриваются основные аспекты социальных проблем, связанных с технологиями искусственного интеллекта, кроме того, для решения социальных задач и выявления смысловых особенностей базы знаний разработан алгоритм, обеспечивающий четкое представление о социальных аспектах в процессе заполнение базы данных с учетом цели формирования тезауруса системы вопросов и ответов.

АНАЛИЗ СРАВНИТЕЛЬНЫХ МНЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

2024-09-29T18:17:21+00:00

С ростом социальных платформ в интернете отзывы играют ключевую роль в процессе принятия решений при выборе товаров и услуг.

В наши дни, прежде чем сделать покупку, потребители не ограничиваются мнением близких, а активно исследуют отзывы других клиентов, размещённые на сайтах интернет-магазинов.

Организациям больше не обязательно проводить традиционные опросы для сбора общественного мнения о своих товарах и услугах, поскольку эта информация теперь доступна в открытых источниках. Для извлечения ценного анализа из отзывов клиентов применяются методы анализа мнений и сентиментального анализа, основанные на обработке естественного языка. Развитие этих технологий началось в 2000-х годах.

Отзывы клиентов делятся на две основные группы: несравнительные мнения (non-comparative) и сравнительные мнения (comparative).

В этой статье мы сосредоточимся на исследовании процесса сравнительного анализа и выявлении сравнительных предложений.

УЛУЧШЕННЫЙ МЕТОД ЛОКАЛИЗАЦИИ ЗРАЧКА НА ОСНОВЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ХАФА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭЛЛИПТИЧЕСКОЙ И КРУГОВОЙ КОМПЕНСАЦИИ

2024-09-20T07:53:51+00:00

В данной статье представлен усовершенствованный метод точного определения зрачка, цель которого — повысить точность и эффективность локализации зрачка в реальном времени, используя модификации традиционного преобразования Хафа. Этот метод включает в себя дополнительный подбор по эллипсу и округление данных, что позволяет улучшить общие характеристики алгоритма по сравнению с классическими подходами. Преобразование Хафа традиционно используется для обнаружения форм, но его применение может быть затруднено из-за высокой вычислительной сложности, особенно в условиях обработки изображений в реальном времени.

Исходный этап алгоритма включает использование метода минимального среднего серого для приблизительного определения внутреннего края зрачка, что представляет собой менее затратный по вычислениям подход для первоначальной локализации. После этого внутренний край извлекается и точно локализуется с помощью метода компенсации центра, что позволяет точно определить положение зрачка на изображении.

Для определения местоположения внешней границы зрачка сначала проводится грубая локализация на основе приблизительной компенсации радиуса. Затем, используя алгоритм приблизительной компенсации центра окружности, выполняется точная локализация внешнего края. Это двухэтапное приближение позволяет существенно уменьшить количество необходимых вычислений, сокращая время обработки без потери в точности.

Экспериментальные результаты, полученные в ходе исследования, подтверждают, что предложенный метод не только улучшает точность локализации, но и значительно повышает производительность по сравнению с традиционными методами. Таким образом, данный подход может быть эффективно использован в различных приложениях, требующих быстрой и точной обработки изображений, таких как системы биометрической идентификации и различные виды систем безопасности, где важна скорость и надежность распознавания изображений.

МЕТОД РАСПОЗНАВАНИЯ ЧЕЛОВЕКА ПО ИЗОБРАЖЕНИЮ ЛИЦА НА ОСНОВЕ ПЕРЕМЕЩЕНИЯ ТОЧКИ ПО НАПРАВЛЯЮЩИМ

2024-09-14T10:35:12+00:00

В статье исследованы особенности методов распознавания человека по изображению лица и представлен сравнительный анализ этих методов. Целью статьи является анализ существующих методов распознавания человека по изображению лица, изучению существующих подходов к формированию цифровых моделей и особенностей алгоритмизации процессов распознавания, оценка тенденций и перспектив развития для разработки нового метода распознавания лиц. Выявленные особенности методов распознавания позволили построить информационную модель, которая отображает базовые методы, особенности каждого метода и вопросы, которые все еще остаются нерешенными. Основное направление исследований сосредоточено на описании человеческого лица точками, которые могут выступать якорями для сравнения и последующей разработки цифровой модели. Определены основные особенности детализации человеческого лица для последующего анализа идентичности. Предложен метод, описывающий изменение движения зафиксированных точек (якорей) по векторам, проходящим по некоторому анализируемому участку на лице. В качестве примера представлен подход с использованием трех направляющих, где наблюдение проводится по трем точкам, скользящим по векторам. В итоговом разделе по результатам исследования авторы освещают базовые аспекты разработанного метода, а также приводят результаты компьютерного эксперимента с анализом движения точки по векторам. Далее рассматриваются изменения позиции точки при мимических реакциях и строится цифровая модель участка с возможностью учета освещенности. Выполнение операции обработки результата проводится менее, чем за 0,001с, что позволяет говорить о положительном результате с минимизацией потерь времени при расчетах.

РАЗРАБОТКА И АНАЛИЗ ДИЗАЙНА ВСТРАИВАЕМОЙ ТЕКСТИЛЬНОЙ ЯГИ-УДА АНТЕННЫ ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ В СФЕРЕ СПАСАТЕЛЬНЫХ СЛУЖБ

2024-02-22T09:33:03+00:00

Технологические достижения вызвали растущий спрос на надежные системы мобильной связи, подчеркивая важность встраиваемых в одежду приложений в различных секторах, включая биомедицину, военные и спасательные службы. В этом исследовании подчеркивается ключевая роль носимых антенн в удовлетворении этой растущей потребности, особое внимание уделяется их проектированию и разработке для приложений Интернета вещей (IoT). Цель состоит в создании устойчивых каналов связи в различных средах и погодных условиях. В этом исследовании рассматриваются микрополосковые антенны Яги-Уда, известные своей направленностью, легкой конструкцией, низким профилем и экономичностью. В исследовании представлена смоделированная и изготовленная конструкция носимой микрополосковой антенны Яги-Уда, работающей на частоте 2,45 ГГц. При проектировании антенны материалом подложки был выбран джинсовый текстиль и сравнивался с другими исследовательскими работами. При проектировании была достигнута хорошая производительность с коэффициентом усиления 8,3 ДБи и коэффициентом отражения -20,1 ДБ на частоте 2,45 ГГц.

ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА ДИСТАНЦИОННОГО МОНИТОРИНГА С ПОМОЩЬЮ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ ПЛАТФОРМ

2024-09-14T10:37:34+00:00

Системы с использованием БПЛА стали популярными в последние десятилетия благодаря своей надежности в различных
коммерческих сферах. Традиционные стационарные станции мониторинга качества воздуха имеют большие размеры и неподвижны, что ограничивает их функциональность. Эти недостатки в значительной степени устранены с помощью доступных сенсорных модулей, интегрированных с дронами. Оснащенные оптическими, мультиспектральными и гиперспектральными камерами, а также газовыми анализаторами, дроны обеспечивают получение детализированных данных без необходимости присутствия человека. Эти технологии находят применение в таких областях, как сельское хозяйство, здравоохранение и экология, позволяя быстро выявлять проблемы, контролировать процессы и предотвращать чрезвычайные ситуации. Настоящая работа представляет собой комплексный и систематизированный обзор коммерческого использования дронов для мониторинга качества воздуха и состояния окружающей среды. Собранная информация была
классифицирована по моделям дронов, типам датчиков и весу полезной нагрузки, что критично для их стабильности. В большинстве исследований использовались недорогие датчики в зависимости от доступного пространства на дроне. Обзор существующих публикаций подчеркивает важность дальнейших исследований и разнообразие применения дронов для
экологического мониторинга. Эта работа акцентирует значимость дронов как инструмента для повышения качества мониторинга, точности данных и управленческих решений. В условиях быстрого изменения современного мира важна дальнейшая разработка новых технологий для оптимизации дистанционного мониторинга, что может привести к более устойчивому управлению природными и городскими ресурсами. Эта работа окажет помощь исследователям и экологам в выборе подходящей полезной нагрузки для дронов и оптимальных мест их установки, а также в применении современных
методов мониторинга, что будет полезно для разработки эффективных протоколов и баз данных для экологических целей.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ BILSTM ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОСКОРБИТЕЛЬНОГО ЯЗЫКА В ЯЗЫКАХ С НИЗКИМ УРОВНЕМ РЕСУРСОВ

2024-09-20T07:55:28+00:00

Выявление ненормативной лексики является важнейшей задачей, позволяющей создавать эффективные системы модерации контента в современной цифровой эпохе. Но когда нет аннотированного материала, это становится особенно сложным на языках с ограниченными ресурсами. Данное исследование в первую очередь занимается поиском ругательств на казахском языке, который считается малоресурсным языком. Чтобы решить эту проблему, мы создали новую тактику, основанную на сетях долговременной двунаправленной памяти (BiLSTM), которые продемонстрировали удивительную эффективность в задачах обработки естественного языка. Благодаря двунаправленному компоненту архитектуры BiLSTM мы можем фиксировать как долгосрочные зависимости, так и контекстные отношения во входном тексте. Это позволяет лучше распознавать ненормативную лексику. Чтобы уменьшить нехватку аннотированных данных в условиях с ограниченными ресурсами, мы также применяем стратегии трансферного обучения.

Мы показываем эффективность предложенного нами метода с помощью обширных экспериментов с набором данных казахского оскорбительного языка, что дает самые современные результаты в распознавании оскорбительной речи на казахском языке с низким уровнем ресурсов. Кроме того, мы исследуем эффективность нашей стратегии, используя различные настройки моделей и подходы к обучению. Результаты этого исследования дают ценную информацию о методах обнаружения ненормативной лексики на языках с ограниченными ресурсами и открывают путь к разработке более эффективных систем модерации контента, адаптированных к конкретным языковым контекстам.

КРАТКОСРОЧНЫЙ ПРОГНОЗ ВЫРАБОТКИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКИМИ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЯМИ ПУТЕМ СРАВНЕНИЯ МОДЕЛЕЙ LSTM И MLP

2024-09-30T15:15:14+00:00

В современном мире эффективное управление электрическими сетями невозможно без достижения энергетического баланса между производством и потреблением электроэнергии. Стабильность работы электросетей напрямую зависит от способности операторов сети точно прогнозировать производство энергии, особенно когда речь идет о фотоэлектрических установках. Эти источники энергии, активно интегрируемые в электрические сети, подвержены влиянию множества факторов, в том числе и изменчивых погодных условий, что делает задачу прогнозирования особенно сложной. В рамках данного исследования была предпринята попытка повысить точность прогнозирования выходной мощности фотоэлектрической системы мощностью 20 кВт, собрав и анализировав данные о погодных условиях и производстве энергии за типичный год, охватывающий все четыре сезона. Особое внимание было уделено оценке двух методов машинного обучения: долгосрочной памяти (LSTM) и многослойного персептрона (MLP), которые были выбраны из-за их потенциала в обработке и анализе временных рядов данных. Результаты исследования демонстрируют высокую эффективность обоих методов в прогнозировании выходной мощности фотоэлектрических систем, что открывает новые возможности для улучшения управления электрическими сетями. Использование LSTM и MLP позволяет не только точно прогнозировать производство энергии, но и способствует оптимизации загрузки сети, минимизации потерь и повышению общей эффективности электроэнергетической системы. Важно отметить, что успех применения этих моделей зависит от качества и объема собранных данных, а также от тщательности подготовки данных к анализу. Исследование подчеркивает значимость интеграции передовых технологий машинного обучения в сферу управления энергетическими системами, предлагая практические рекомендации для энергетических компаний и операторов электросетей.

СОЗДАНИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ НА БАЗЕ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ СТЕГОАНАЛИЗА ЦИФРОВЫХ АУДИОФАЙЛОВ

2024-09-14T10:02:47+00:00

В данной научной работе анализируется эффективность кодирования скрытой информации в аудиофайлах, рассматриваются её особенности и преимущества перед другими способами сокрытия данных, а также основные методы стегоанализа. Основная цель исследования — разработка алгоритма для сокрытия информации в аудиофайлах и их программной составляющей. Задача — создать безопасную среду для скрытия данных, которая предотвращает обнаружение конфиденциальной информации посторонними. Работа включает в себя методы стеганографии для сокрытия информации. Рассмотрены характеристики и недостатки различных методов стегоанализа. Цель — минимизация объёма передаваемого файла и его скрытие в аудиоформате. Особое внимание уделено совместимости с форматом WAVE. Программная реализация алгоритма выполнена в среде Java с демонстрацией возможностей стегоанализа на платформе NetBeans. Программа содержит функции для стегоанализа и шифрования перед его выполнением. Все упомянутые алгоритмы и методы кодирования информации в стеганографии изучаются в контексте создания программных решений. Основная задача исследования — создание программы, удовлетворяющей запросам пользователей. Работа рассматривает проблемы стеганографии и стегоанализа в аудиофайлах, а также предоставляет обзор существующего ПО для сокрытия данных в WAVE-файлах. Установлено, что на данный момент нет программного обеспечения, полностью соответствующего требованиям стеганографии в аудио. Разработано дополнительное ПО для стеганографического сокрытия файлов в формате WAVE с использованием метода LSB (пакет Stegora WaveHide), а также реализован алгоритм для поиска скрытой информации.

РАЗРАБОТКА И СОЗДАНИЕ ГИБРИДНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ EWT-LSTM-RELM-IEWT В ВЫСОКОВОЛЬТНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ

2024-09-29T18:37:22+00:00

Современная энергетика находится на пересечении передовых технологий, которые революционизируют способы управления, контроля и оптимизации энергетических систем. В авангарде этого процесса находятся IoT (Интернет вещей), ПЛИС (программируемые логические интегральные схемы) и микроконтроллеры, включая мощные устройства, такие как ESP32. Эти технологии не только значительно повышают эффективность и надежность энергетических систем, но и открывают новые перспективы для создания устойчивой и интеллектуальной энергетической инфраструктуры. В Республике Казахстан системы энергоснабжения активно контролируются и оптимизируются для обеспечения стабильного развития и удовлетворения растущих энергетических потребностей общества. Использование технологий IoT позволяет оперативно собирать данные о работе энергосетей, анализировать потребление электроэнергии и прогнозировать изменения на основе информации, поступающей от сенсоров, установленных в различных узлах сети. Использование ПЛИС обеспечивает высокоскоростную обработку больших объемов данных, что необходимо для мониторинга и управления в режиме реального времени в условиях быстро меняющейся нагрузки и динамических энергетических процессов. Эти возможности помогают повысить устойчивость системы и оперативно реагировать на аварии или аномалии сети. В данной статье мы рассмотрим, как технологии IoT, ПЛИС и гибридный подход к моделированию с использованием EWT-LSTM-RELM-IEWT, а также микроконтроллеров ESP32, влияют на развитие энергетической отрасли в Республике Казахстан. Мы проанализируем текущие и перспективные решения, направленные на оптимизацию энергетических систем и обеспечение устойчивого развития национального энергетического сектора в условиях современных вызовов и требований.