Выстраивать отечественную систему цифрового управления отраслями

Как было отмечено на совещании, проб­ле­ма дефицита водных ресурсов состоит в том, что их управлением занимаются фрагментарно. Более 44,3% поверхностных вод формируется за пределами Казах­стана. До конечного потребителя доходит лишь около 42% забранной воды. Половина из 13 тыс. каналов не имеет полноценного инструментального учета.

При этом речь идет не только о дефиците воды, но и об изменении климата, сокращении ледниковых ресурсов, росте изменчивости стока, учащении засух и паводков, деградации почв, опус­тынивании, засолении орошаемых земель, изношенности инфраструктуры. Для решения этих вопросов требуется цифровизация отдельных процессов и построение научно обоснованной интеллектуальной системы управления водными ресурсами.

Центром обсуждения стала флагманская программа DeepBas. Она предус­матривает создание отечественной платформы поддержки решений с использованием пространственно-временного искусственного интеллекта, цифровых двойников, механистических моделей, систем мониторинга и сценарной аналитики. В качестве пилотных направлений отработки программы рассматриваются Иртышский, Иле-Балхашский и Шу-Таласский­ водные бассейны. Реализация проекта стартует в 2027 году.

Особое внимание в ходе совещания было уделено международному опыту в области пространственно-временного ИИ, цифровых двойников и интеллектуальных агентов для водохозяйственных систем. Акцент был сделан не на механическом переносе зарубежных решений, а на их научной адаптации к условиям Казахстана,­ эффективном трансфере знаний и подготовке оте­чественных кадров.

По словам президента Национальной академии наук при Президенте РК ­Ахылбека Куришбаева, нам нужно выстраивать отечественную систему цифро­вого управления отраслями.

– Мы уже начали большой проект совмест­но с китайской Академией наук, Синьц­зянским технологическим университетом и десятью крупными компаниями КНР по внедрению в Казахстане системы пространственно-временного искусственного интеллекта. В итоге мы будем иметь внутреннюю национальную систему DeepBas и свои серверы. Сейчас все зависит от данных с гидропостов, но их не хватает, а здесь будет цельная картина. Современные технологии позволяют при помощи наземного дистанционного исследования прогнозировать ситуацию, знать объемы имеющейся воды, мониторить пожары, земельные ресурсы, – сказал он.

По итогам этого совещания предлагае­мые пилотные проекты были одобрены к реализации.

А ранее в Алматы на базе Казахского национального аграрно-исследовательского университета прошла встреча наших ученых с научными сотрудниками Академии наук КНР и Чжэцзянского технологического университета. Целью мероприятия было развитие научно-технологического сотрудничества, внедрение инновационных решений в сфере водных ресурсов и обмен передовым опытом.

Отметим, что в КНР подобная система пространственно-временного искусственного интеллекта успешно действует около пяти лет. Она показала высокую эффективность, точность получаемых данных, позволила экономить ресурсы и внедрить модели ИИ в аграрный сектор.