Оның ең әуелгісі – Қытай –Орталық Азия жерсеріктік желісін құру. Бірінші бағыт ғарыштық мониторинг жүргізу үшін бірлескен жерсерік инфрақұрылымын құруға байланысты. Жоба бес жерсерікті, оның ішінде өсімдіктердің, топырақтың, судың және минералды объектілердің жай-күйін егжей-тегжейлі анықтауға мүмкіндік беретін кеңістіктік ажыратымдылығы жоғары аппараттарды, гиперспектрлік жерсеріктерді, сондай-ақ бұлттылық пен тәулік уақытына қарамастан бақылау жүргізе алатын радиолокациялық жерсеріктерді ұшыруды көздейді.
Жобаның практикалық міндеті – ғарыштық суреттерді алудан бастап толыққанды циклге: деректерді жинау, оларды өңдеу, ғылыми талдау, болжау және мемлекеттік органдар мен экономика салалары үшін шешімдер дайындауға көшу. Қолданудың негізгі салалары – су ресурстары мен мұздықтарға, ауыл шаруашылығы алқаптары мен жайылымдарға, су тасқынына, құрғақшылыққа, табиғи өрттерге, жердің тозуына және басқа да табиғи-климаттық тәуекелдерге мониторинг жүргізу.
Қазақстандық тарап Қытай ғылым академиясының бейінді институттарымен жерсеріктерді әзірлеу, ұшыру, пайдалану және алынатын деректерді іс жүзінде қолдану бойынша ынтымақтастықты пысықтауда. Жерсеріктік желіні жасанды интеллект құралдарымен ұштастырудың маңызы зор, бұл мониторингтен болжау мен модельдеуге көшуге мүмкіндік береді.
Екінші бағыт – ғылымға арналған жасанды интеллект (AI for Science) және DeepBas платформасын дамыту. Кездесудің басты тақырыбы ғылым үшін жасанды интеллектіні AI for Science-ті дамыту болды. Бұл тек тілдік модельдерді пайдалану ғана емес, жасанды интеллектіні тікелей ғылыми циклде қолдану: ғылыми әдебиеттер мен үлкен деректер массивтерін талдау, заңдылықтарды анықтау, гипотезаларды тұжырымдау және тексеру, күрделі процестерді модельдеу, эксперименттерді жоспарлау және нәтижелерді болжау.
Ұлттық ғылым академиясы осы бағыттың қазақстандық негізі ретінде кеңістіктік-уақыттық жасанды интеллектінің DeepBas платформасын дамытуда. Оның міндеті – күрделі пәнаралық мәселелерді шешу үшін ғылыми білімді, жерсеріктік және геоақпараттық деректерді, бақылау нәтижелері мен мамандандырылған модельдерді бірыңғай ортаға біріктіру.
Келіссөздер барысында Қытай ғылым академиясының бейінді институттарымен Қазақстанда «Паньши» іргелі ғылыми моделін және «Цзыдун Тайчу» мультимодальді моделін бейімдеу, сондай-ақ оларды DeepBas-пен біріктіру бойынша ынтымақтастық талқыланды. Бұл дайын шешімдерді жай ғана көшіру емес, мамандандырылған ғылыми модельдер мен ЖИ-агенттерін бірлесіп жасау үшін оларды қазақстандық ғылыми деректерге, тілдік ортаға және салалық міндеттерге бейімдеу.
Практикалық қолдану бағыттары су ресурстарын, ауыл шаруашылығын және геологияны қамтиды. Яғни су тасқынын, құрғақшылықты және су тапшылығын бағалау үшін жерсеріктік, гидрологиялық және метеорологиялық деректерді; өнімділікті болжау үшін топырақ, егіс және ауа райы туралы деректерді; перспективалық кен орындарын іздеу үшін геологиялық, геофизикалық, геохимиялық және аэроғарыштық деректерді бірлесіп талдауды ұйымдастырады.
Хоу Цзяньго геологиялық болжау мен іздеудің, соның ішінде аса маңызды минералдық ресурстарды барлаудың дәлдігін арттыру үшін ЖИ және кешенді деректерді қолданатын «ақылды геология» бағытын дамытуды жеке ұсынды.
Тағы бір маңызды бағыт – модельдерді оқыту және верификациялау, соның ішінде тарихи-мәдени мұра материалдарын қоса алғанда, қазақ және орыс тілдерінде сапалы ғылыми корпустар мен білім базаларын құру. Бұл өзіміздің ұлттық ғылыми білім базамызды дамытуға және ЖИ-ді тек жаратылыстану ғылымдарында ғана емес, сонымен қатар гуманитарлық зерттеулерде де қолдануға мүмкіндік береді.
AI for Science саласындағы ынтымақтастық, сонымен қатар бірлескен зерттеу топтарын құруды, ғалымдармен алмасуды және шынайы ғылыми жобаларда жаңа ЖИ-құралдарын апробациялауды көздейді.
Үшінші бағыт – ядролық физика және энергетика. Тараптар ядролық физика, материалтану, қауіпсіздік және жаңа энергетикалық технологиялар саласындағы бірлескен зерттеулерді талқылады. Дәстүрлі ірі энергия блоктарымен салыстырғанда қуаты төмен, ықшам ядролық энергетикалық қондырғылар ерекше қызығушылық тудырған. Қазақстан үшін мұндай технологияларды ғылыми және инженерлік сүйемелдеу, модельдеу, конструкциялық материалдарды, сенімділік пен қауіпсіздікті зерттеу перспективалы болып саналады.
Тағы бір бағыт – қарқынды нейтрондық және радиациялық әсер кезінде және жоғары температурада ұзақ уақыт жұмыс істей алатын радиацияға төзімді материалдар. Мұндай әзірлемелер жаңа буын реакторлары мен басқа да жоғары технологиялық қондырғылар үшін маңызды.
Сондай-ақ ядролық отынның перспективалық түрлері талқыланды. TRISO – жоғары температураға төзімді микроотын, мұнда ядролық материал бөлшектері бірнеше қорғаныш керамикалық қабаттарға салынған, бұл олардың жоғары температурадағы тұрақтылығы мен қауіпсіздігін арттырады. MOX – ядролық отын циклінің ресурстарын толық пайдалануға мүмкіндік беретін уран мен плутоний оксидтеріне негізделген аралас оксидті отын. Қосымша бағыттар ядролық және радиациялық қауіпсіздікті, радиоэкологияны, изотоптық технологияларды және ядролық әдістерді медицинада, өнеркәсіпте және ауыл шаруашылығында қолдануды қамтиды.
Практикалық іске асыру үшін нақты зерттеу міндеттері бар, эксперименттер жүргізетін, мамандармен алмасатын және кадрлар даярлайтын Қазақстан мен Қытайдың бейінді институттарының бірлескен ғылыми топтарын құру ұсынылды.
Төртінші басымдық – Alatau City бойынша ғылыми-технологиялық серіктестік. Қазақстан қытайлық инновациялық орталықтардың, ең алдымен, ғылым, инженерия, технологиялық компаниялар, инвестициялар мен өнеркәсіп бірыңғай жүйеге біріктірілген Шэньчжэньнің тәжірибесін пайдалануға мүдделі.
Қытай ғылым академиясының институттары мен сарапшыларын ғылыми-технологиялық болжауға, перспективалық жобаларды сараптауға, технологиялық мамандануларды қалыптастыруға және бірлескен зерттеу әрі инженерлік орталықтарды дамытуға тарту ұсынылады. Alatau City аумағында ҚР ҰҒА мен Қытай ғылым академиясының бірлескен ғылыми-инновациялық орталығын құру мүмкіндігі жеке қаралды.
Мұндай орталық жасанды интеллект, ғарыш технологиялары, жаңа материалдар, энергетика, робот техникасы, цифрлық егіздер және басқа да перспективалық бағыттардағы бірлескен жобалар үшін алаңға айналып, ғылыми идея мен прототиптен бастап пилоттық жобалауға, инженерлік пысықтауға және коммерцияландыруға дейінгі жолды қамтамасыз ете алады.
Ынтымақтастықтың маңызды ортақ бағыттарының бірі ғылыми кадрларды даярлау болмақ. Хоу Цзяньго Қазақстан ғалымдары үшін өзара іс-қимылдың басым бағыттары бойынша Қытай ғылым академиясының докторлық және постдокторлық бағдарламаларына квоталар қарастыруды ұсынды. Бұл тұрақты бірлескен зерттеу командаларын құруға және жасанды интеллект, ғарыш технологиялары, геология, ядролық физика мен энергетика, су ресурстары, жаңа материалдар және басқа да перспективалық ғылыми-технологиялық бағыттар саласындағы ынтымақтастықтың кадрлық базасын нығайтуға мүмкіндік береді.
Кездесу қорытындысы бойынша тараптар үйлестірушілерді анықтап, аталған төрт бағытты егжей-тегжейлі пысықтау үшін бірлескен жұмыс тобын құруға келісті. Оның міндеті нақты жобаларды, бейінді институттарды, іске асыру кезеңдері мен өзара іс-қимыл тетіктерін анықтау болмақ. Жаңа кезеңнің негізгі міндеті – негіздемелік меморандумдардан технологияларды, ғылыми инфрақұрылымды және практикалық шешімдерді бірлесіп жасауға көшу, мұнда AI for Science бағытына ерекше орын беріледі.
Жиын соңында ҚР ҰҒА президенті Хоу Цзяньгоны, Қытай ғылым академиясының басшылығы мен жетекші ғалымдарын Қазақстан Республикасы Ұлттық ғылым академиясының 80 жылдығына арналған салтанатты шараға қатысуға шақырды.
Ардақ СҰЛТАН