AzTU Daxili Qrant Müsabiqəsi
Qalib layihələr
Müsabiqə çərçivəsində seçilmiş qalib layihələr illər üzrə. Ətraflı məlumat üçün layihəni seçin.
2025
14 qalibSÜNİ İNTELLEKT DƏSTƏKLİ MOBİL ROBOT LAYİHƏSİ: KRANLARDA KORROZİYANIN AŞKARLANMASI
Bu layihə sənaye kranlarında korroziyanın avtomatik aşkarlanması üçün avtonom mobil robot sistemi təklif edir. Robot güclü neodim maqnitlər vasitəsilə şaquli metal səthlərdə hərəkət edərək, yüksək həssaslıqlı kamera və induktiv sensor ilə təchiz olunub. Layihənin məzmunu: Sistem üç əsas moduldan ibarətdir - mexaniki platforma (hərəkət və yapışma), sensor modulu (məlumat toplama), intellektual proqram təminatı (analiz və qərar qəbuletmə). Robot operatorun əmri ilə və ya avtomatik rejimdə kranın metal səthi üzərində hərəkət edərək fasiləsiz skanlaşma aparır. Hər 10 santimetrdə bir nöqtədə həm vizual, həm də induktiv ölçmə aparır. Toplanan məlumatlar real vaxt rejimində süni intellekt tərəfindən analiz edilir və problemli sahələr dərhal operatora bildirilir. İnspeksiya başa çatdıqdan sonra avtomatik hesabat yaradılır, bütün problemli nöqtələrin GPS koordinatları, şəkilləri və prioritet dərəcələri qeyd olunur.
Süni intelekt texnologiyalarının tətbiqi ilə dəyişən parametrli azad fəzada intellektual optik şəbəkə modelinin yaradılması
ANNOTASİYA Müasir rəqəmsal iqtisadiyyatın inkişafı ilə optik rabitə şəbəkələrinə olan tələblər kəskin şəkildə artmışdır. Artan verilənlər həcmi, 5G/6G texnologiyalarının yayılması və İnternet of Things (IoT) cihazlarının çoxalması ənənəvi şəbəkə arxitekturalarının imkanlarını aşmışdır. Xüsusilə dəyişən parametrli azad fəza şəraitində optik şəbəkənin sabit və etibarlı işləməsi mürəkkəb mühəndislik problemi kimi qarşımızda durur. Bununla əlaqədar süni intellekt texnologiyaları əsasında dəyişən parametrli şəraitdə özünü uyğunlaşdıran, özünü təşkil edən və özünü bərpa edən intellektual optik şəbəkə modelinin işlənib hazırlanmasıdır. Bunlara nail olmaq ücün • Maşın öyrənmə alqoritmləri vasitəsilə şəbəkə parametrlərinin real vaxt rejimində proqnozlaşdırılması • Dərin öyrənmə üsulları ilə kanal keyfiyyətinin adaptiv optimallaşdırılması • Reinforsment learning (gücləndirici öyrənmə) əsasında öz-özünə qərar qəbul edən şəbəkə arxitekturası • Çoxagentli sistemlər əsasında paylanmış idarəetmə mexanizminin qurulması məsələlərinin həllinə baxılacaqdır və Gözlənilən Nəticələr: • Ənənəvi sistemlərə nisbətən şəbəkə ötürmə qabiliyyətinin 30-40% artırılması • Şəbəkə idarəetmə xərclərinin 50-60% azaldılması • Xidmət keyfiyyətinin (QoS) 99.99% səviyyəsinə qaldırılması • Enerji səmərəliliyinin 25-35% yaxşılaşdırılması olmaqla,Tətbiq Sahələri aşagıdakılardan ibarət olacaq. • Növbəti nəsil mobil rabitə sistemləri (5G/6G) • Hərbi və kosmik rabitə sistemləri • Təlim məqsədli şəbəkə simulyatorları • Ağıllı şəhər infrastrukturları Elmi Yenilik: Təklif olunan model ənənəvi yanaşmalardan fərqli olaraq statik konfiqurasiya əvəzinə dinamik öyrənmə və adaptasiya mexanizmləri təklif edir. Xüsusilə dəyişən atmosfer şəraitində optik siqnalların keyfiyyətinin qorunması üçün innovativ həllər təqdim olunur. Praktiki Əhəmiyyət: İşlənib hazırlanacaq model müasir rabitə sistemlərində performansın yaxşılaşdırılması, əməliyyat xərclərinin azaldılması və enerji səmərəliliyinin artırılması baxımından əhəmiyyətli praktiki tətbiq potensialına malikdir.
Radioelektron mübarizə mühitində süni intellekt texnologiyalarının tətbiqilə fiber-optik tipli pilotsuz uçuş aparatlarının effektiv idarə olunma üsulunun işlənməsi.
Layihənin Annotasiyası: Təklif olunan layihə radioelektron mübarizə mühitində süni intellekt texnologiyalarının tətbiqilə fiber-optik tipli pilotsuz uçuş aparatlarının resurslarının aşkar edilməsi, effektiv paylanması və idarə olunma üsulunun işlənməsinə həsr edilmidir. Müasir dövrdə radioelektron mübarizə (REM) şəraiti pilotsuz uçuş aparatlarının (PUA) idarəetmə sabitliyinə, rabitə kanallarının etibarlılığına və missiya icra qabiliyyətinə ciddi təsir göstərən əsas amillərdən biridir. Elektromaqnit müdaxilələr nəticəsində naviqasiya sistemlərinin pozulması, siqnalın itməsi, məlumat ötürülməsində gecikmə və enerji resurslarının səmərəsiz istifadəsi kimi problemlər PUA-ların döyüş və kəşfiyyat şəraitində effektivliyini məhdudlaşdırır. Bu layihə həmin problemlərin həllinə yönəlmişdir və məqsədi radioelektron təsirlər altında fəaliyyət göstərən fiber-optik tipli PUA-lar üçün süni intellekt əsaslı resurs idarəetmə modelinin işlənməsidir. Layihə çərçivəsində süni intellektin (gücləndirici öyrənmə, qeyri-səlis məntiq və neyron şəbəkələr) imkanlarından istifadə edilməklə, uçuş aparatının enerji, hesablama və rabitə resurslarının real vaxt rejimində optimallaşdırılması və adaptiv idarə olunması nəzərdə tutulur. Fiber-optik rabitə kanalları elektromaqnit təsirlərdən izolyasiya, yüksək ötürmə qabiliyyəti və məlumat bütövlüyü baxımından üstün olduğundan, bu texnologiya REM şəraitində PUA-ların dayanıqlı fəaliyyətini təmin etmək üçün əsas infrastruktur elementi kimi seçilmişdir. Təklif olunan model, həm optik kanal üzərindən məlumat ötürülməsi, həm də idarəetmə qərarlarının süni intellektlə dinamik tənzimlənməsi baxımından robast və çevik idarəetmə mexanizmi formalaşdıracaq. Layihə nəticəsində əldə olunacaq nəticələr — enerji qənaəti, uçuş müddətinin artırılması, siqnal itkisinə qarşı sabitlik və hesablama səmərəliliyi — PUA-ların radioelektron mübarizə şəraitində etibarlılığını əhəmiyyətli dərəcədə yüksəldəcək. Bu tədqiqat həm elmi, həm də strateji baxımdan böyük əhəmiyyət daşıyır. O, süni intellekt və fiber-optik texnologiyaların sintezi əsasında milli müdafiə sənayesində tətbiq edilə bilən intellektual idarəetmə sistemlərinin elmi əsaslarını formalaşdıracaq, eyni zamanda, PUA (Pilotsuz uçuş aparatlar) texnologiyalarının lokallaşdırılması və rəqəmsal suverenlik məqsədlərinə töhfə verəcək. Layihənin nəticələri həm hərbi, həm də mülki sahələrdə – sərhəd nəzarəti, enerji infrastrukturlarının monitorinqi, fövqəladə hallar və təhlükəsizlik xidmətlərində – tətbiq oluna biləcək. Eyni zamanda layihədə hədəfi məhv edənə kimi Yerüstü İdarəetmə komplekslərində idarəetməni həyata keçirən operatorun PUA-rın uçuşlarına tam nəzarət olunma imkanına malik olması təhlil edilir və idarəetmə sisteminin təhlükəsiziliyinin təmin edilməsi və siqnalın sızmasının, dinlənilməsinin tam qarşısını alnmaqala uçuşun və məlumat mübadiləsinin məxfiçiliyinin -konfidensiallılığının təmin edilməsi geniş aspektdə tədqiq edilir. Alınmış nəticələrin effektivliyini maşın öyrənməsi metodundan istifadə etməklə, metrik göstəricilərlə (dəqiqliyini, tamlılığını, bütövlüyünü) qiymətləndirilməsinə baxılması və təhlil edilməsi prosesi nəzərdə tutulur.
Təbii dil emalı texnologiyalarının köməyilə kibertəhdidlərin analizi və aşkarlanması
CTI (cyber threat intelligence - kiber təhdidlərin kəşfiyyatı) hesabatları, sosial media və sıfır-gün istismar xəbərdarlıqları kimi müxtəlif mənbələrdən gələn təhlükələrin eksponensial artımı kibertəhlükəsizlik təhdidlərinin vaxtında analizi və aşkarlanması ehtiyacını yaradır. Strukturlaşdırılmamış mətnlərin təhlili kibertəhlükə obyektlərinin vaxtında aşkarlanmasını tələb edir. Təbii dil emalı texnologiyaları bu problemi effektiv şəkildə həll edə bilər. Hesablama mürəkkəbliyini azaltmaq və performansı potensial olaraq yaxşılaşdırmaq üçün böyük dil və dərin öyrənmə modellərinə böyük ehtiyac var. Bu modellər kibertəhlükələr haqqında böyük mətn məlumatlarının təhlilinə imkan verir. Təklif olunacaq yanaşmalar kritik məlumatların aşkarlanması və təsnifləşdirilməsi problemini səmərəli şəkildə təkmilləşdirmək üçün maşın öyrənmə metodları ilə təbii dil emalının üstünlüklərindən istifadə edəcəkdir. Təcrübələr böyük real kibertəhlükə kəşfiyyatı verilənlər bazası üzərində aparılacaqdır. Təklif olunan yanaşmalar kibertəhlükəsizlik üzrə analitiklərin müxtəlif müasir kibertəhlükələrə qarşı mübarizə qabiliyyətini artıracaqdır.
İnnovativ texnologiyalar əsasında yeni metal materialların struktur və xassələrinin tədqiqi
Layihənin annotasiyası. Tədqiqat çərçivəsində müxtəlif tərkibli ovuntu qarışıqları hazırlanacaq, lazer enerjisi ilə bişirmə prosesləri və struktur dəyişiklikləri modelləşdirilərək eksperimental şəkildə öyrəniləcək, Cr–Ni–Sb və digər çoxkomponentli sistemlər üçün faza diaqramları tərtib ediləcək. Paralel olaraq, seçilmiş termiki emal rejimlərinin struktur formalaşmasına və mexaniki xassələrə təsiri araşdırılacaq, alınan materialların tribotexniki və mexaniki xassələri kompleks şəkildə qiymətləndiriləcəkdir. Layihənin həyata keçirilməsi nəticəsində yeni nəsil yüksək xassəli metal materiallar yaradılacaq, onların struktur-xassə əlaqələri elmi əsaslarla müəyyənləşdiriləcək və resurs qənaətli texnologiyaların sənayeyə tətbiqi üçün elmi baza formalaşdırılacaqdır. Layihə həm milli prioritetlərə uyğundur, həm də beynəlxalq elmi inteqrasiyaya və yeni texnologiyaların transferinə töhfə verəcəkdir.
Yerli təbii seolitlərin tətbiqi ilə ağır metal ionlarının içməli və tullantı sularından adsorbsiya üsulu ilə təmizlənməsi prosesinin riyazi modelləşdirilməsi və optimallaşdırılması
Bu layihə Azərbaycanın yerli təbii seolitlərinin — xüsusilə klinoptilolit tipli mineralların — tətbiqi ilə içməli və sənaye mənşəli tullantı sularından ağır metal ionlarının (As, Pb, Cd, Zn, Cu və s.) adsorbsiya üsulu ilə səmərəli təmizlənməsi prosesinin riyazi modelləşdirilməsi və optimallaşdırılmasına həsr edilmişdir. Layihə həm ətraf mühitin mühafizəsi, həm də milli xammal resurslarından səmərəli istifadə baxımından strateji əhəmiyyət daşıyır. Müasir dövrdə sənaye müəssisələrinin fəaliyyətindən yaranan tullantı suları içərisində ağır metalların yüksək konsentrasiyası ekosistem və insan sağlamlığı üçün ciddi təhlükə yaradır. Ənənəvi təmizləmə üsulları (kimyəvi çökmə, membran filtrasiya, ion mübadiləsi və s.) yüksək enerji və reagent sərfi ilə xarakterizə olunur və bəzən ikinci dərəcəli çirklənməyə səbəb olur. Bu baxımdan adsorbsiya prosesi ekoloji cəhətdən təmiz, texnoloji cəhətdən sadə və iqtisadi baxımdan sərfəli alternativ hesab olunur. Lakin adsorbsiyanın səmərəliliyi seçilmiş adsorbentin növündən, səth xüsusiyyətlərindən və prosesin idarəetmə parametrlərindən (pH, temperatur, doza, zaman) asılı olduğundan, onun nəzəri və riyazi əsaslandırılması xüsusi aktuallıq kəsb edir. Layihə çərçivəsində yerli seolitlərin fiziki-kimyəvi xüsusiyyətləri (XRD, FTIR, BET analizləri ilə) öyrəniləcək, onların ağır metal ionlarını adsorbsiya etmə qabiliyyəti müəyyən ediləcək. Adsorbsiyanın kinetik modelləri (pseudo-first order, pseudo-second order), izoterm modelləri (Langmuir, Freundlich, Temkin) və diffuziya prosesləri (film və daxili diffuziya) əsasında riyazi model qurulacaq. Bu model sayısal üsullarla (FDM və ya FEM) həll edilərək prosesin rejim parametrlərinin təsiri araşdırılacaq. Eyni zamanda süni intellekt metodları (ANN, fuzzy logic, genetik alqoritm) tətbiq edilməklə prosesin optimallaşdırılması aparılacaq və ən yüksək adsorbsion səmərəliliyə nail olmaq üçün optimal şərait (pH, kontakt vaxtı, adsorbent miqdarı, temperatur) təyin ediləcək. Layihənin nəticəsi olaraq yerli təbii seolitlər əsasında ekoloji cəhətdən təmiz, səmərəli və ucuz su təmizləmə texnologiyası hazırlanacaq. Tədqiqatın elmi yeniliyi ondan ibarətdir ki, yerli xammal əsasında qurulmuş adsorbsion sistem üçün kinetik, izoterm və diffuziya modelləri inteqrasiya ediləcək, riyazi və sayısal modelləşdirmə vasitəsilə prosesin mexanizmi və idarəetmə prinsipləri aydınlaşdırılacaq. Layihənin həyata keçirilməsi nəticəsində həm Azərbaycanın su ehtiyatlarının qorunmasına, həm də dayanıqlı ekotexnoloji həllərin inkişafına töhfə veriləcək, bu istiqamətdə yeni elmi biliklər və tətbiqi nəticələr əldə olunacaq.
TANK ƏLEYHİNƏ ƏL QUMBARAATANIN REAKTİV OYMAĞININ DİFFUZİYA METALLAŞDIRILMASI İLƏ ETİBARLIĞININ TƏMİN EDİLMƏSİ
Layihədə, 40 mm-lik tank əleyhinə əl qumbaraatanının (TƏQ) əsas funksional hissəsi olan reaktiv oymağın istismar etibarlılığının artırılması məqsədilə onun daxili səthinin xrom-nikel əsaslı diffuziya metallaşdırma üsulu ilə möhkəmləndirilməsinə həsr olunmuşdur. Mövzu müasir dövrdə hərbi-sənaye komplekslərinin dayanıqlı inkişafı, milli təhlükəsizlik və texnoloji müstəqilliyin təmin olunması baxımından yüksək aktuallığa malikdir. Tədqiqatda reaktiv oymağın işçi səthində baş verən zərbə-abraziv, termoplastik, termoeroziya, termokimyəvi və mexaniki yeyilmə mexanizmləri təhlil edilmiş, bu proseslərin modelləri qurulmuşdur. Vakuum mühitində diffuziya metallaşdırma üsulu ilə müxtəlif rejimlərdə örtük əmələgəlmə prosesi araşdırılmış, diffuziya qatının qalınlığı və struktur xüsusiyyətlərinin dəyişməsi qiymətləndirilmişdir. Alınan nəticələr əsasında reaktiv oymağın daxili səthinin möhkəmləndirilməsi üçün optimal texnoloji rejimlər və səmərəli parametrlər müəyyənləşdirilmişdir. Layihədə, aparılmış tədqiqatların nəticələri 40 mm-lik TƏQ-in funksional göstəricilərinin və istismar davamlılığının əhəmiyyətli dərəcədə artırılmasına imkan verir. Alınan elmi nəticələr bir sıra yerli və beynəlxalq konfranslarda təqdim olunmuş, istehsalat şəraitində aprobasiyadan keçmişdir.
“WIRE-FREE-BUS: AZƏRBAYCAN ŞƏHƏRLƏRINDƏ ICTIMAI NƏQLIYYAT ÜÇÜN DINAMIK SIMSIZ ENERJI ÖTÜRÜLMƏSI SISTEMININ TƏDQIQI VƏ PILOT TƏTBIQININ HAZIRLANMASI”
Bu layihə Azərbaycanın yaşıl enerji siyasəti və dayanıqlı inkişaf hədəflərinə uyğun olaraq, elektromobillər və xüsusilə ictimai nəqliyyat vasitələri üçün yolda hərəkət zamanı simsiz enerji ötürmə sisteminin (Dynamic Wireless Power Transfer – DWPT) yerli şəraitdə tədqiqini, modelləşdirilməsini və ilkin sınaq nümunələrinin hazırlanmasını nəzərdə tutur. Layihənin əsas məqsədi – elektrik avtobuslarının və digər ictimai nəqliyyat vasitələrinin fasiləsiz və effektiv enerji ilə təmin olunması üçün yüksək səmərəli, iqtisadi cəhətdən əsaslandırılmış və innovativ simsiz enerji ötürmə texnologiyasını hazırlamaqdır. Layihə üç əsas mərhələdən ibarətdir: Tədqiqat və analitik mərhələ – dünyada mövcud olan DWPT texnologiyalarının elmi-texniki təhlili, elektromaqnit induksiya prinsipi əsasında modellərin yaradılması və Azərbaycan şəraitinə uyğunlaşdırılması; İnnovativ mərhələ – laboratoriya şəraitində simsiz enerji ötürmə modullarının (ötürücü və qəbuledici bobinlərin) hazırlanması, optimallaşdırılması və enerji səmərəliliyinin ölçülməsi; Tətbiqə hazırlıq mərhələsi – yerli nəqliyyat agentlikləri ilə əməkdaşlıq çərçivəsində pilot sahənin müəyyənləşdirilməsi, sınaq avadanlıqlarının inteqrasiyası və texnologiyanın gələcək kommersiyalaşdırma potensialının qiymətləndirilməsi. Layihənin icrası zamanı AzTU-nun mühəndislik laboratoriyaları və Bar-Ilan Universitetinin (İsrail) professoru Shuki Wolfus rəhbərlik etdiyi tədqiqat qrupu ilə əməkdaşlıq nəzərdə tutulur. Bu əməkdaşlıq texnologiyanın elmi əsaslarının dərinləşdirilməsinə, yüksək səmərəli bobin dizaynlarının tətbiqinə və beynəlxalq elmi nəşrlərin hazırlanmasına imkan yaradacaq. Layihənin icra müddəti 12 ay, ümumi maliyyə həcmi 30 000 AZN təşkil edir. Maliyyə vəsaiti layihə rəhbəri, yerli tədqiqatçılar və beynəlxalq ekspertin əməkhaqları, laborator avadanlıqların alınması, elmi konfransların təşkili və nəşr xərclərinin ödənilməsi üçün nəzərdə tutulur. Layihə “İnnovasiya və texnoloji inkişaf” və “Yaşıl enerji və dayanıqlı inkişaf” istiqamətləri üzrə AzTU-nun daxili qrant müsabiqəsinin prioritetlərinə tam uyğundur və gələcəkdə Azərbaycan şəhərlərində ağıllı nəqliyyat infrastrukturunun formalaşmasına elmi-texnoloji töhfə verməyi hədəfləyir.
PQ-LCA: Qəfəs-əsaslı post-kvant alqoritmlərinin kriptoanalizi və milli kriptoqrafik alqoritmlərin işlənməsi
Kvant komputerlərin inkişafı ilə hazırda sənayedə istifadə edilən kriptoqrafik alqoritmlərin əksəriyyətinin təhlükəsizliyi sual altındadır. Xüsusilə “indi topla, sonra hücum et” strategiyasını nəzərə alaraq kvant komputerlərin hücumlarına davamlı şifrləmə alqoritmlərinin inkişaf etdirilməsi, kriptoqrafik analiz edilməsi, standartlaşdırılması vacib məsələdir. Post-kvant kritoqrafiyasının qabaqcıl həllərindən biri olan qəfəs kriptoqrafiyasının süni intellekt və cəbri üsullarla kriptoanalizi, eləcə də milli kriptoqrafik alqoritmlərin qurulması bu layihənin qarşıya qoyduğu əsas məqsədlərdir. Bu məsələrin həlli üçün PQ-LCA layihəsini təqdim edirik, müxtəlif maşın öyrənməsi alqoritmləri ilə mövcud sxemlərin təhlükəsizliyinin qırılmasının icmalı, çoxdəyişənli sistemlərin həll metodları ilə qəfəs-əsaslı çətin məsələlərin həll alqoritmlərinin analizi və yeni irəli sürülən VLWE probleminin əsasında milli şifrləmə alqoritmlərinin inkişafı istiqamətində işlərin görülməsini planlaşdırırıq.
Hiperlokal açıqlana bilənlik: variantlar arası ayrım edə bilən dərin izah sistemi (Hi-VAX)
Bu tədqiqat çərçivəsində təklif olunan sistem “Hiperlokal Açıqlana bilənlik: Variantlar Arası Ayrım Edə Bilən Dərin İzah Sistemi (Hi-VAX)” adlanır. Hi-VAX-in əsas yenilikləri: 1. Sinif içi variantlar üçün izah boşluğunu doldurur 2. Modelin daxili təmsillərinə (latent representations) əsaslanan izah verir 3. Çoxmodlu (görüntü + mətn + genetik + klinik) izah vahid çərçivədə birləşdirilir Sistem 4 əsas moduldan ibarətdir: 1. Variant ayırıcı izah modulu 2.Çoxqatlı izah mexanizmi 3.Nümunələrarası müqayisəli izah modulu 4.Çoxmodlu izah komponenti Hi-VAX, izah edilə bilmə və təsnifat performansı arasında Pareto-optimal balans quran təlim strategiyasına sahib olacaq. Bu yanaşma iki fərqli glioma növünün eyni sinfə düşməsinin arxasındakı klinik səbəbləri belə modelləşdirib izah edə biləcək. Sistemin unikallığı üç əsas problemi eyni anda həll etməsindən qaynaqlanır: 1. Sinif içi variantların izah edilə bilməməsi 2. Daxili təmsillərə əsaslanan izahların olmaması 3. Multimodal izah çərçivəsinin yoxluğu Bundan əlavə, Hi-VAX federated learning üçün modulyar şəkildə dizayn olunacaq ki, bu da xəstə məlumatının məxfiliyini qoruyaraq çoxmərkəzli klinik tətbiqlərə imkan verəcək. Bu yanaşma yalnız akademik töhfə verməyəcək, həm də IBM Watson Health, Google DeepMind, GE Healthcare kimi qabaqcıl qurumlarla potensial əməkdaşlıqlar üçün yeni bir izah edilə bilən süni zəka çərçivəsi təklif edəcək.
Yeni konstruksiyalı günəş kollektorunun yaradılması və binaların isti su təminatının innovativ texnologiyalarla idarə olunması
Bu layihə müasir enerji səmərəliliyinin artırılması və ekoloji cəhətdən təmiz enerji mənbələrindən istifadənin genişləndirilməsi istiqamətində innovativ texnoloji həllərin tətbiqini hədəfləyir. Layihənin əsas məqsədi yeni konstruksiyalı günəş kollektorunun hazırlanması və bu kollektor vasitəsilə binaların isti su təminatının optimallaşdırılması üçün qabaqcıl idarəetmə texnologiyalarının işlənib hazırlanmasıdır. Ənənəvi günəş kollektorlarının işləmə prinsiplərində mövcud olan məhdudiyyətlərin aradan qaldırılması, enerji yığımı və istifadəsində səmərəliliyin artırılması layihənin əsas məqsədlərindəndir. Təklif olunan yeni konstruksiya yüksək termal tutuma, aşağı istilik itkisinə və artırılmış enerji ötürmə qabiliyyətinə malik olmaqla, günəş şüalanmasının zəif olduğu şəraitdə belə istiliyin effektiv toplanmasına imkan verir. Bundan əlavə, layihə çərçivəsində istifadə ediləcək materialların ekoloji cəhətdən təhlükəsiz və uzunmüddətli davamlı olması, həm enerji səmərəliliyini, həm də ətraf mühitin mühafizəsini təmin edən kompleks yanaşmanı formalaşdırır. Bu xüsusiyyətlər layihənin həm elmi yenilik, həm də praktik tətbiq baxımından yüksək potensiala malik olduğunu göstərir. Layihədə tətbiq edilən innovativ idarəetmə sistemləri binaların isti su təminatını enerji sərfiyyatını minimuma endirməklə, istifadəçi tələbatına uyğun dinamik rejimdə idarə etməyə imkan verir. Bu sistemlər süni intellekt və sensor texnologiyalarının inteqrasiyası sayəsində real vaxt rejimində enerji axınını təhlil edir, proqnozlaşdırma və avtomatik tənzimləmə funksiyalarını yerinə yetirir. Nəticədə istilik enerjisi itkiləri azalır, sistemin ümumi səmərəliliyi və etibarlılığı artır. Layihənin həyata keçirilməsi ekoloji cəhətdən təmiz enerji mənbələrinin daha geniş tətbiqinə şərait yaradacaq, binaların enerji effektivliyini yüksəldərək enerji resurslarına olan asılılığı azaldacaqdır. Bu, həm iqtisadi, həm də ekoloji baxımdan mühüm əhəmiyyət kəsb edir. Təqdim edilən texnologiyalar regionun iqlim və yerli şəraitinə uyğunlaşdırılmışdır ki, bu da onların müxtəlif miqyaslı obyektlərdə tətbiqini asanlaşdıracaqdır. Nəticə etibarilə, layihə enerji təchizatı sistemlərinin gələcək inkişafında yeni texnoloji standartların formalaşmasına töhfə verəcək, innovativ yanaşmaların tətbiqi ilə binalarda enerjiyə qənaət səviyyəsini və istifadəçi komfortunu artıracaqdır. Layihənin icrası həmçinin ölkədə dayanıqlı inkişaf strategiyalarının reallaşdırılmasına və ekoloji tarazlığın qorunmasına xidmət edəcəkdir.
AZƏRBAYCAN NARININ AQRO-SƏNAYE YAN MƏHSULLARININ FUNKSIONAL BIOAKTIV EKSTRAKTLARA DAVAMLI DƏYƏRLƏNDIRILMƏSI
Bu layihə Azərbaycan narının emalı zamanı yaranan qabıq, toxum və membran tullantılarının funksional dəyərinin artırılması üçün onların kimyəvi və bioaktiv xüsusiyyətlərinin sistemli şəkildə öyrənilməsini hədəfləyir. Layihə nar tullantılarının sulu və etanolik ekstraksiyası, adsorbsiya ilə təmizlənməsi və əldə olunan ekstraktların HPLC-DAD, GC–MS və spektrofotometrik yanaşmalarla qiymətləndirilməsi üçün çərçivə təqdim edir. Eyni zamanda ekstraktların antimikrob və antifungal aktivlik potensialı araşdırılacaq və seçilmiş probiotik qida sistemlərində tətbiq imkanları sınaqdan keçiriləcək. Bu inteqrə olunmuş yanaşma nar yan məhsullarının dəyərə çevrilməsi və onların gələcək qida texnologiyalarında istifadəsi üçün praktik və elmi əsas yaradır.
Hesablama təhsi̇li̇ndə, Blum Taksonomiyasi və Süni̇ İntellekt Texnologiyalarinin İnteqrasi̇yasi
Bu elmi tədqiqat layihəsi, süni intellektin (Sİ) və Böyük Dil Modellərinin (LLM) proqram təminatı mühəndisliyi PTM təhsilində istifadəsini tədqiq edərək bu texnologiyaların öyrənmə prosesinə təsirini empirik olaraq ölçməyi və yeni elmi modellər işləyib hazırlamağı hədəfləyir. Layihə çərçivəsində Bloom Taksonomiyasına əsaslanan süni intellekt dəstəkli öyrənmə yanaşmaları inkişaf etdiriləcək və onların effektivliyi real tədris mühitində sınaqdan keçiriləcəkdir. Layihə tələbələrin süni intellekt əsaslı alətlərdən istifadəsinin onların kognitiv bacarıqlarına, problem həll etmə qabiliyyətinə və özünüidarəetmə səviyyəsinə təsirini araşdıracaqdır. Süni intellektin proqram mühəndisliyi PTM təhsilinə inteqrasiyası sürətlə inkişaf edir, lakin onun tələbələrin öyrənmə prosesinə real təsiri hələ tam öyrənilməmişdir. Bəzi araşdırmalar göstərir ki, Sİ-əsaslı öyrənmə vasitələri tələbələrin öyrənmə sürətini artıra bilər, lakin həddindən artıq asılılıq problemi yaratma riski də mövcuddur. Bu layihə empirik tədqiqatlar aparmaqla süni intellektin tədrisdə effektiv istifadəsini optimallaşdırmağı və tələbələrin Sİ-dən düzgün istifadəsini təmin edəcək metodlar inkişaf etdirməyi hədəfləyir. Layihənin əsas elmi yeniliyi Bloom Taksonomiyası çərçivəsində tələbələrin Sİ-dən istifadəsinin bilik əldə etmə, tətbiqetmə, analiz və qiymətləndirmə mərhələlərinə təsirini elmi tədqiqatlarla ölçməkdir. Sİ-nin proqram mühəndisliyi PTM təhsilində istifadəsi ilə bağlı əldə edilən nəticələr əsasında yeni elmi yanaşmalar işlənəcək, Sİ dəstəkli kurikulumların hazırlanması üçün elmi əsaslandırılmış tövsiyələr veriləcəkdir. Layihə çərçivəsində Azərbaycan Texniki Universiteti (AzTU) və Qarabağ Universitetində Sİ-əsaslı yeni tədris modelləri pilot olaraq sınaqdan keçiriləcək və nəticələr elmi statistik metodlarla təhlil ediləcəkdir. Tədqiqatın nəticələri süni intellektin proqram mühəndisliyi PTM təhsilində rolu haqqında elmi icmaya və PTM təhsil siyasətçilərinə dəyərli məlumatlar təqdim edəcəkdir. Layihənin sonunda Sİ dəstəyi ilə tədrisin müsbət və mənfi tərəfləri elmi əsaslarla müəyyən ediləcək və onun akademik və sənaye kontekstində optimal istifadəsi üçün tövsiyələr veriləcəkdir. Bu elmi tədqiqi layihə aşağıdakı elmi problemləri araşdırmağa yönəlmişdir: ● Sİ-əsaslı öyrənmə vasitələrinin tələbələrin öyrənmə davranışlarına təsiri necədir? ● Süni intellekt tələbələrin kognitiv bacarıqlarını inkişaf etdirir, yoxsa onların problemləri həll etmə qabiliyyətini zəiflədir? ● Sİ dəstəkli öyrənmə metodları ənənəvi tədris yanaşmalarından daha effektivdirmi? ● Tələbələrin Sİ-dən istifadəsini optimallaşdırmaq üçün hansı elmi əsaslandırılmış metodlar hazırlanmalıdır? Bu suallara empirik eksperimentlər və elmi araşdırmalar vasitəsilə cavab veriləcəkdir. Layihənin nəticələri Azərbaycanın proqram mühəndisliyi sahəsində beynəlxalq akademik mühitdə daha fəal iştirakına töhfə verəcək və Sİ-əsaslı tədris metodologiyalarının inkişafına elmi baxımdan dəstək olacaqdır. Layihənin həyata keçirilməsi nəticəsində əldə olunan elmi biliklər yalnız akademik sektorda deyil, həm də sənaye və texnologiya sahələrində də geniş istifadə oluna biləcəkdir. Tədqiqatın nəticələri beynəlxalq elmi jurnallarda və konfranslarda yayımlanacaq, eləcə də Azərbaycan universitetlərində proqram mühəndisliyi kurikulumlarının modernləşdirilməsi üçün praktiki tövsiyələr hazırlanacaqdır. Layihə innovativ elmi yanaşma təklif edərək, süni intellektin PTM təhsildə istifadəsinin empirik olaraq ölçülməsi və optimallaşdırılması üçün mühüm elmi nəticələr təqdim edəcəkdir.
Enerji özünütəminli avtonom yerüstü mina aşkarlama və sahə xəritələndirmə rover sisteminin konseptual və texnoloji işlənməsi
“Minaaxtaran Rover” layihəsi mina və partlayıcı obyektlərin aşkarlanması üçün avtonom, çoxsensorlu və proqramlaşdırma idarə olunan robot platformasının hazırlanmasını nəzərdə tutur. Layihənin məqsədi postmünaqişə dövründə mina ilə çirklənmiş ərazilərdə təhlükəsiz, səmərəli və davamlı fəaliyyət göstərə bilən intellektual sistemin yaradılmasıdır. Rover sistemi müxtəlif relyef və iqlim şəraitində müstəqil hərəkət etmək, sensorlardan toplanan məlumatları emal etmək və aşkarlanan obyektlər barədə real vaxtda qərar qəbul etmək imkanına malik olacaq. Proqramlıaşdırma layihənin əsas texnoloji nüvəsini təşkil edir. Proqramlardan istifadə etməklə sensorlardan gələn elektromaqnit, termal və optik siqnalları analiz edilir, roverin marşrutunu və hərəkət strategiyasını optimallaşdıraraq maneələrdən yayınması və məlumat toplama prosesi effektivləşdirilir. Layihə çərçivəsində həm mexaniki konstruksiya, həm də proqram təminatı səviyyəsində kompleks həllər işlənir. Roverin daşıyıcı platforması yüksək sabitlik, zərbə müqaviməti və uzunmüddətli enerji təminatı prinsipləri əsasında layihələndirilir. Toplanmış məlumatlar geospatial sistemlər vasitəsilə xəritələndirilir, nəticələr isə vizual analitika interfeysi üzərindən təqdim olunur. Elmi baxımdan layihə robototexnika, idarəetmə sistemləri, və geoinformatika sahələrinin inteqrasiyasına əsaslanır. Onun nəticələri yalnız mina təmizləmə əməliyyatlarında deyil, həm də fövqəladə hallar zamanı kəşfiyyat, ekoloji monitorinq və infrastruktur nəzarəti kimi sahələrdə tətbiq oluna bilər. Azərbaycan üçün bu layihə xüsusi strateji əhəmiyyət daşıyır, çünki mina ilə çirklənmiş ərazilərin təhlükəsiz bərpası və mülki əhalinin geri dönüşü prosesinə elmi-texnoloji töhfə verir.