Journal of Problems in Computer Science and Information Technologies
The "Journal of problems in computer science and information technologies" founded in 2022. The founder and publisher of the journal is the Al-Farabi Kazakh National University. The journal has an approved cover and title pages with an indication of the university, output numbers of the issue, ISSN, eISSN, editorial board, editorial policy, publication ethics and website. The journal is published 4 times a year. All articles of the journal registered in the CrossRef database and for each author's article assigned a DOI - a digital object identifier, which used to provide citation, reference and output to electronic documents. The editorial board of the journal includes leading Kazakhstani and foreign scientists. The journal follows the policy of information openness and accessibility of authors' publications, articles are posted on the journal's website in full-text access. Aims & Scopes The aim of the journal is to provide a forum for researchers and scientists to communicate their recent developments and to present their original results in various fields of computer science and information technologies. Objectives of the journal: Cover new scientific results of significant importance in the areas of computer science and information technologies; To provide international and interregional scientific coordinating functions in competent, high-quality and timely coverage of the main results of scientific works of the authors of the journal; To create an environment of openness and accessibility of wide coverage of the results of scientific works of young scientists applying for the defense of dissertations and obtaining academic degrees in scientific specialties of dissertation councils in various fields of computer science and information technologies; To form a constant steady interest among the scientific and scientific-pedagogical community, as well as among young and novice scientists in the journal, its growing demand in the professional circles of computer scientists and robotics of Kazakhstan, near and far abroad. The journal displays the results of current research in the following thematic areas: Artificial intelligence; Computer systems and networks; Database systems; Human computer interaction; Numerical analysis; Programming languages; Software engineering; Bioinformatics; Computational science, finance and engineering; Image and sound processing; Applied computer science; Computer graphics and visualization; Computer security and cryptography; Applied mathematics; Parallel and distributed computing.
KNOWLEDGE FUSION THROUGH DATALESS BERT PARAMETER MERGING VIA A REGRESSION-BASED AVERAGING
Последние достижения в методах слияния знаний без использования данных сосредоточены на переносе знаний от нейронной сети-учителя к нейронной сети-ученику без использования обучающих данных модели-учителя. В результате тонкая настройка предварительно обученных языковых моделей (PLM) стала простым способом повышения производительности моделей обработки естественного языка (NLP) в конкретных предметных областях. Эти дообученные модели доступны как программное обеспечение с открытым исходным кодом, однако их обучающие наборы данных обычно недоступны из-за проблем, связанных с конфиденциальностью данных или интеллектуальной собственностью. Это создаёт препятствие для объединения знаний из отдельных моделей с целью получения улучшенной единой модели. В данной работе мы исследуем проблему объединения отдельных моделей, разработанных на различных обучающих наборах данных, для создания единой модели, работающей на данных вне предметной области модели-ученика. Мы предлагаем метод слияния знаний без использования данных, который объединяет модели в пространстве их параметров с использованием весов, минимизирующих расхождения в предсказаниях между объединённой моделью и отдельными моделями. Для широкого диапазона конфигураций параметров наша оценка показывает, что предложенный подход значительно превосходит традиционные базовые методы, такие как усреднение с весами Фишера и ансамблирование моделей. Кроме того, мы наблюдаем, что наш подход является жизнеспособной альтернативой многозадачному обучению, способной сохранять и улучшать отдельные модели без необходимости доступа к обучающим данным. Наши эксперименты подтверждают эффективность методов объединения без использования данных, интегрирующих тонко настроенные параметры для достижения устойчивой многозадачной производительности при незначительном ухудшении соотношения классов — около 2,1%.
Copyright (c) 2026 Journal of Problems in Computer Science and Information Technologies
APPLICATION OF MACHINE LEARNING METHODS FOR PHISHING ATTACK DETECTION: A COMPARATIVE ANALYSIS OF MODELS AND THEIR EFFECTIVENESS
Аннотация. Фишинг является одной из наиболее актуальных угроз кибербезопасности, поскольку он может основываться как на технических уязвимостях, так и на человеческом факторе. В данной работе представлены решения на основе машинного обучения (ML) для обнаружения фишинговых веб-адресов (phishing URLs) с использованием набора данных LegitPhish, содержащего 101 219 размеченных записей и 17 инженерных признаков. Были построены и протестированы шесть моделей с применением стандартных метрик оценки, включая логистическую регрессию, метод опорных векторов (SVM), случайный лес, XGBoost, многослойный перцептрон (MLP) и гибридную модель CNN-LSTM. Результаты показывают, что ансамблевые методы превосходят как классические, так и методы глубокого обучения при работе со структурированными табличными данными. В частности, модель случайного леса продемонстрировала наилучшие показатели по F1-мере и ROC-AUC, достигнув значений 0,952 и 0,992 соответственно, что свидетельствует о хорошем балансе между точностью (92,8) и полнотой (97,8). Также было установлено, что модели XGBoost и MLP показывают высокие результаты, тогда как модель CNN-LSTM, несмотря на более высокую сложность, не дала существенного прироста качества. Полученные результаты указывают на то, что оптимизированные ансамблевые модели являются эффективным и мощным инструментом для обнаружения фишинга. Кроме того, предложенный подход может быть применён и в других областях кибербезопасности, включая выявление аномалий в сетях 5G/6G.
PPO-BASED PHYSICAL RESOURCE BLOCK SCHEDULING IN 5G NR: A REINFORCEMENT LEARNING APPROACH WITH 3GPP-COMPLIANT CHANNEL MODELING
This paper proposes a deep reinforcement learning approach to Physical Resource Block (PRB) scheduling in 5G New Radio networks. A Gymnasium-compatible simulation environment is developed on the 3GPP TR 38.901 UMa NLOS channel model with Rayleigh fading, serving as a reproducible experimental platform. A Proximal Policy Optimization (PPO) agent is trained with a composite reward function that jointly optimizes aggregate throughput and Jain's Fairness Index. The agent is evaluated over 100 episodes with five independent random seeds against three classical baselines — Round Robin, Proportional Fair, and Maximum CQI. The PPO agent achieves a mean throughput of 57.09 ± 1.04 Mbps with a Jain's Fairness Index of 0.358, surpassing Round Robin (32.37 Mbps, JFI 0.630) and Proportional Fair (35.31 Mbps, JFI 0.597) in throughput while exceeding Maximum CQI in fairness (JFI 0.100). A throughput-fairness tradeoff analysis confirms that the proposed agent occupies an operating point inaccessible to any single classical method. The composite reward function, which weights both objectives equally, enables learned adaptive behavior that balances spectral efficiency and user equity. The code and evaluation pipeline are fully open-source and reproducible using the Stable-Baselines3 library.
AI-DRIVEN TEXT AND AUDIO SYNTHESIS FOR LOW-RESOURCE LANGUAGE DATASETS
This paper presents an AI-driven methodology for constructing parallel text corpora and synthesizing parallel audio datasets for low-resource Turkic language pairs, namely Kazakh-Kyrgyz and Kazakh-Uzbek. The scarcity of high-quality linguistic and speech resources for these languages poses significant challenges for the development of neural machine translation and automatic speech recognition systems. The paper proposes and validates a methodology for parallel dataset construction driven by artificial intelligence, in which the selection of a translation system is guided by a set of criteria encompassing free accessibility, translation quality, and processing efficiency, assessed through experiments on a 2000-sentence test set. Based on this evaluation, large-scale parallel corpora for the Kazakh–Kyrgyz and Kazakh–Uzbek language pairs were generated using the selected AI system. A subsequent manual error analysis revealed that approximately 3.7% (Kazakh–Kyrgyz) and 4.3% (Kazakh–Uzbek) of the translations contained inaccuracies, indicating the need for post-editing and further model refinement. Audio synthesis experiments using MMS-TTS and TurkicTTS systems demonstrated that synthetic speech of near-natural quality can be generated for both languages, with NISQA scores reaching up to 4.44 for Uzbek. The findings confirm that the proposed methodology provides a practical and scalable foundation for expanding linguistic resources for low-resource Turkic languages and supporting further research in machine translation and speech processing.
COMPARATIVE ANALYSIS OF SEQUENCE-BASED AND GRAPH-BASED DEEP LEARNING FOR ANOMALY DETECTION IN MICROSERVICE TRACES
Переход от монолитных к микросервисным архитектурам значительно увеличил сложность мониторинга системы. Распределенная трассировка стала важным инструментом для мониторинга межсервисных взаимодействий, однако традиционные методы обнаружения аномалий часто не способны выявить сложные структурные взаимосвязи, присущие этим системам. В этой статье представлен всесторонний сравнительный анализ подходов к машинному обучению на основе последовательностей, в частности, сетей долговременной кратковременной памяти (LSTM), с методами глубокого обучения на основе графов, такими как графовые нейронные сети (GNN), для обнаружения аномалий в трассировках микросервисов. Мы оцениваем эти парадигмы по трем критически важным параметрам: структурная осведомленность, точность обнаружения и вычислительная эффективность. Наш анализ, основанный на современных фреймворках, включая DeepTraLog и TraceVAE, демонстрирует, что модели на основе графов обеспечивают более высокую структурную точность и достигают более высоких показателей точности-полноты, сохраняя при этом масштабируемость для многомерных телеметрических данных. Результаты показывают, что подходы на основе GNN достигают показателей F1-меры до 0,954, значительно превосходя альтернативные подходы на основе последовательностей, которые обычно достигают показателей F1-меры около 0,741. Эти результаты имеют важное значение для проектирования платформ мониторинга следующего поколения для облачных приложений.
INTEGRATING MACHINE LEARNING WITH OPEN-SOURCE 5G SA TESTBEDS FOR PERFORMANCE ANALYSIS AND KPI TIME SERIES MODELING
Open source 5G Standalone (SA) testbeds provide cost-effective environments for research and teaching, yet most existing implementations focus primarily on functional validation rather than leveraging machine learning for advanced network analytics. This study presents a comprehensive framework integrating SARIMAX, LSTM, and Transformer models with a fully operational 5G SA testbed combining Open5GS, srsRAN, MongoDB, and ZeroMQ-based RF emulation. The primary objective is to demonstrate predictive analytics capabilities for 5G network performance forecasting using real testbed-generated Key Performance Indicator (KPI) data. A comparative forecasting analysis was conducted using the three models trained on KPI datasets augmented through CTGAN synthetic data generation. Experimental validation confirmed reliable end-to-end 5G operation with synchronized configuration across PLMN, TAC, DNN, and security parameters. Under controlled single-UE, RF-free conditions, the testbed achieved ultra-low latency (1.34 ms RTT), near-gigabit throughput (847 Mbps downlink, 823 Mbps uplink), and rapid PDU session establishment (0.22 s). Performance profiling identified the User Plane Function (UPF) and database interactions as primary scaling bottlenecks. The machine learning evaluation revealed that while SARIMAX provides a reliable statistical baseline, neural network models achieve substantially higher forecasting accuracy for network KPIs. These results demonstrate the extensibility of open source 5G testbeds toward intelligent network management and predictive analytics applications.
NONLINEAR DIMENSIONALITY REDUCTION FOR LOOKALIKE AUDIENCE DETECTION USING MANIFOLD LEARNING AND AUTOENCODER-BASED REPRESENTATIONS
Аннотация. Выявление пользователей со схожими поведенческими характеристиками является важной задачей в современных системах таргетированной рекламы и клиентской аналитики. Высокоразмерные табличные наборы данных, описывающие активность пользователей, часто содержат сложные нелинейные зависимости, которые невозможно эффективно выявить с помощью традиционных линейных методов снижения размерности. В данном исследовании рассматриваются подходы обучения представлений (representation learning) для построения масштабируемых систем обнаружения похожих аудиторий (look-alike audience) на основе крупномасштабных телекоммуникационных данных. Сначала в качестве базовых методов анализа структуры высокоразмерных данных исследуются классические методы снижения размерности, включая метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA) и t-распределённое стохастическое вложение соседей (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE). PCA выполняет линейные проекции, сохраняя глобальную дисперсию данных, тогда как t-SNE выявляет локальные структуры соседства посредством нелинейного вложения. Однако данные методы в основном предназначены для визуализации и исследовательского анализа данных и не обеспечивают масштабируемых параметрических отображений для новых выборок данных. Для преодоления этих ограничений предлагается фреймворк обучения представлений на основе автоэнкодеров, предназначенный для формирования компактных латентных представлений пользователей. Модель обучается на крупномасштабном анонимизированном телекоммуникационном наборе данных, содержащем поведенческие, демографические, связанные с устройствами и использованием сервисов атрибуты. Вложения (embeddings) обучаются для нескольких групп признаков и объединяются в единое представление пользователя, интегрирующее гетерогенную поведенческую информацию. Сходство пользователей затем вычисляется с использованием косинусного сходства (cosine similarity) в латентном пространстве, что позволяет эффективно идентифицировать похожие аудитории. Предложенная система оценивается с использованием метрик кластеризации и нескольких независимых задач валидации с внешними целевыми переменными для обеспечения объективной оценки производительности. Экспериментальные результаты показывают, что вложения на основе автоэнкодеров формируют более структурированное латентное пространство и улучшают как поиск на основе сходства, так и эффективность последующих задач классификации по сравнению с классическими методами снижения размерности. Полученные результаты подчеркивают эффективность методов глубокого обучения представлений для работы с высокоразмерными табличными данными в реальных системах рекомендаций и таргетированной рекламы.
ENHANCING WIND SPEED FORECASTING WITH LARGE LANGUAGE MODELS: A CASE STUDY OF KAZAKHSTAN
Accurate wind speed forecasting plays an important role in the planning, operation, and control optimization of modern wind energy systems. Kazakhstan, the country with the largest wind energy potential in Central Asia, is facing significant challenges due to the highly variable, nonlinear, and non-stationary nature of wind. This study proposes a wind-speed forecasting framework based on frozen pre-trained Transformer backbones (BERT/BART) with lightweight projection-based adaptation for time-series inputs. The study employs frozen pre-trained Transformer backbones with self-attention and lightweight projection-based adaptation of Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and Bidirectional and Auto-Regressive Transformers (BART) as the core of the model. In this retrospective analysis, hourly wind speed data from five representative cities across Kazakhstan are used to evaluate simulated operational forecast performance at seven time steps: 1, 3, 6, 36, 72, 144, and 432 hours. The LLMs were compared with AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA), Segmented Recurrent Neural Network (SegRNN), and Patch Time Series Transformer (PatchTST) models, and the results showed superior accuracy and higher stability in long-term forecasting. These results support the potential of pre-trained Transformer backbones as effective sequence models for wind-speed forecasting under diverse climatic conditions.
Алгоритмический подход к оптимальному управлению ресурсами в модели открытой экономики
Динамичное развитие мировой экономики и влияние внешних факторов создают вызовы для обеспечения устойчивого роста, что делает эффективное управление ресурсами актуальной задачей. В данной статье рассматривается проблема оптимального управления ресурсами в модели открытой экономики с ограничениями на распределение труда, инвестиций и внешнеторговый баланс. Для решения этой задачи предложен численный алгоритм, основанный на модифицированном методе множителей Лагранжа. Разработанный алгоритм позволяет получить численное решение задачи оптимального управления (ЗОУ) и делает модель пригодной для практического применения. Проведённые вычислительные эксперименты подтвердили эффективность предложенного подхода: построенные траектории состояний и управлений демонстрируют достижение устойчивого равновесного состояния системы при соблюдении всех наложенных ограничений. Практическая ценность исследования заключается в том, что алгоритм обеспечивает возможность реализации численных решений ЗОУ и их использования для анализа и прогнозирования экономического развития в условиях ограниченности ресурсов.
LOW-COST NIGHT VISION CAMERA BASED ON A MODIFIED CONSUMER WEBCAM AND LIGHTWEIGHT REAL-TIME ENHANCEMENT
Low-light perception is a core requirement for robotics, inspection, and wearable situational awareness, yet reliable night- vision solutions often require expensive sensors or computation- ally heavy processing. This manuscript presents (i) a low-cost near- infrared (NIR) night-vision camera system with real-time enhancement and mixed-reality visualization, and (ii) a controlled benchmarking protocol that compares multiple sensor modalities and classical en- hancement pipelines on a Linux embedded platform. To prioritize real-time feasibility, we deliberately avoid neural networks and other AI/ML models, and instead benchmark lightweight classical methods: CLAHE, bilateral filtering + CLAHE, Non-Local Means (NLM) + CLAHE, Retinex SSR, Retinex SSR with percentile normalization, and two proposed pipelines (a CLAHE-based pipeline and a Retinex integrated variant). Experiments were conducted in a fully dark room using identical illumination conditions and multiple observation distances. We report runtime (ms/frame, FPS) and no- reference quality metrics (entropy, edge strength, Laplacian variance, RMS contrast, mean intensity) to accommodate the absence of ground-truth references. A representative run shows that the proposed CLAHE-based pipeline achieves 246.5 FPS at 640×480 while substantially improving objective no-reference metrics relative to raw frames, whereas Retinex with percentile normalization yields higher contrast/entropy but at 12.7 FPS. Hardware benchmarking indicates that thermal imaging provides the clearest visibility but at high cost/power, Kinect requires stronger illumination, and event-based sensing offers extremely low latency but requires temporal modulation to observe static targets.
Применение обучения с подкреплением через самоигру к казахским национальным настольным играм: на примере тогызкумалака
В статье представлены результаты исследования по обучению агентов для соревновательных настольных игр на примере казахской национальной игры тогызкумалак, которая является игрой с нулевой суммой. Как показал опыт AlphaZero, возможно обучение чемпиона без привлечения экспертных знаний человека и обучения с учителем. Тем не менее, каждая игра обладает уникальными особенностями, которые требуют отдельного изучения для создания сильного игрока. В данной работе использованы два подхода к обучению агентов: безмодельный и модельный. Техника самоигры была эффективно применена в процессе обучения. В результате агенты овладели навыками игры в тогызкумалак на конкурентоспособном уровне.
DEVELOPMENT OF THE RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION (RAG) SYSTEM FOR THE KAZAKH LANGUAGE USING HYBRID INFORMATION METHODS
Abstract. This study presents the development and experimental evaluation of the Retrieval-Augmented Generation (RAG) system for the Kazakh language with an emphasis on comparative analysis of information retrieval methods. The main purpose of the work was to test the hypothesis of the superiority of a hybrid approach combining statistical (BM25) and semantic (vector search) methods over individual approaches. Based on the corpus of legal documents of the Republic of Kazakhstan, 270 experiments were conducted using three data extraction methods combined with six modern large language models (LLM). The results demonstrate that the hybrid method achieves the highest accuracy (82.2%), statistically significantly surpassing vector search by 3.3% (p < 0.01) and BM25 by 5.5% (p < 0.001). All three methods showed accuracy above 75%, which confirms the high efficiency of RAG systems for the Kazakh language. The analysis also revealed that hybrid search provides the greatest stability of results when working with different language models. This study makes a significant contribution to the development of RAG systems for languages with limited resources, offering an empirically based methodology to improve the accuracy and reliability of response generation.
HADOOP, MULTI-AGENT SYSTEMS AND MACHINE LEARNING: EXPLORING SCALABILITY, FAULT TOLERANCE AND WORKLOAD DISTRIBUTION BEHAVIORS
Paper reports experimental results comparing several machine learning techniques performance when distributing massively parallel computation to a set of interconnected machines. Computational resources are intentionally heterogenous to simulate real ad-hoc network environment and provide realistic setting test results. Namely Round Robin, Q-Learning and Least Loaded algorithms-based solutions are examined for their scalability, fault tolerance and workload distribution behaviors. The novelty of the paper is a set of empirical set of coefficients and bottlenecks for each implementation that is free of infrastructure specifics or error and exemption handling tools for future considerations by engineering professionals and scholars.
Моделирование трёхмерной фрактальной геометрии и цифровая голография на основе R-функций
Данная статья посвящена современным исследованиям в области цифрового моделирования геометрических объектов сложной формы и определения их оптических свойств, которые в настоящее время являются одной из наиболее актуальных задач современной науки. В частности, проблема реалистичного представления трёхмерных объектов с фрактальной геометрией и их голографической реконструкции в формате 3D имеет важное научное и практическое значение для таких областей, как промышленность, медицина, инженерия, архитектура, материаловедение, виртуальная реальность (VR) и цифровое искусство. Фрактальные структуры обладают рядом уникальных свойств, включая самоподобие, неограниченную детализацию и высокую пространственную сложность, что делает их эффективной математической основой для моделирования объектов реальной природы, таких как растения, кровеносные сосуды, костные ткани, кристаллические структуры и рельефы поверхностей. Вместе с тем геометрическое представление фрактальных форм с использованием классических методов является затруднительным, а их математическое моделирование требует применения высокоточных и формально строгих технологий. На сегодняшний день математическое описание фрактальных объектов часто основывается на статистических, стохастических или итерационных алгоритмах. Однако подобные подходы, как правило, характеризуются недостаточной аналитической строгостью и гладкостью, размытостью границ и отсутствием целостного пространственного описания. В связи с этим возникает необходимость разработки методов моделирования сложных фрактальных форм на основе строгих аналитических выражений, в частности с использованием аппарата R-функций. Дополнительной сложной задачей является восстановление голографического изображения смоделированных фрактальных объектов, что требует высокоточного оптического моделирования. Применение голографических технологий, основанных на процессах интерференции и дифракции, позволяет адекватно воспроизводить пространственные и структурные особенности фрактальных объектов в цифровой среде.
COMPUTATIONAL MODEL OF KAZAKH VOWEL–CONSONANT HARMONY
This study presents a computational model of morphological generation based on the agglutinative nature of the Kazakh language and vowel–consonant harmony. In this work, we model the Kazakh vowel–consonant harmony system, which governs allomorphic selection of suffixes based on both vowel and consonant properties. Using a rule based approach, the model generates verb and noun forms across various grammatical categories (tense, aspect, case, possession). Experimental results demonstrate the model’s high efficiency and full compliance of the generated word forms with vowel harmony rules. Specifically, thousands of combinations were created for derivative words (DTL), possession (POSS1, POSS2), and case (CASE) categories. This research makes a significant contribution to the development of natural language processing (NLP) morphological analysis and automatic translation systems for the Kazakh language.
HYBRID 3D-AWARE FACE CLUSTERING VIA DEEP EMBEDDINGS AND GEOMETRIC DESCRIPTORS
This paper presents a 3D-aware face clustering methodology that robustly groups unlabeled face images by identity under challenging conditions of pose variation, facial expression, and partial occlusion. The proposed approach integrates 2D deep embeddings with 3D geometric features extracted from reconstructed facial meshes, leveraging both photometric and structural information. Preprocessing includes grayscale normalization, landmark-based alignment, and contrast enhancement. 3D face models are generated using a 3D Morphable Model (3DMM) and optionally refined through neural rendering to improve shape fidelity. From these reconstructions, we extract interpretable 3D descriptors-PCA shape coefficients, geodesic distances, and curvature histograms - that complement embeddings from ArcFace and FaceNet. Clustering is performed using a two-stage hybrid algorithm: DBSCAN for outlier removal followed by K-Means++ with a fused distance metric combining cosine and Mahalanobis distances. Experimental results demonstrate that the proposed method significantly outperforms 2D-only and 3D-only baselines in terms of Silhouette Score, Adjusted Rand Index (ARI), and Purity. The findings confirm that fusing 2D and 3D modalities yields semantically consistent and pose-invariant identity clusters, establishing a strong foundation for face analysis in unconstrained environments.
ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ СЕТОЧНЫХ КАРТ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА СКЕЛЕТОНИЗАЦИИ И МОРФОЛОГИИ ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ТРАЕКТОРИЙ ДЛЯ МОБИЛЬНОЙ РОБОТОТЕХНИКИ
SLAM-based occupancy grid maps are widely used for indoor mobile robots, but their noise, jagged obstacle borders, and spurious narrow gaps can mislead the classical grid-based path planners, e.g. A* algorithm, causing unstable routes, edge-hugging behavior, and increased computation. This manuscript proposes a lightweight pipeline to improve global path planning robustness and speed in warehouse-like environments. The approach first converts the SLAM map into a conservative binary representation and applies morphological refinement to remove small artifacts and smooth free-space connectivity. Next, the free space is skeletonized and transformed into a graph that captures the topology of navigable corridors. Global path planning is then performed using a hybrid strategy: a local grid search connects the start and goal regions to the skeleton, while the main route is computed on the skeleton graph. Experiments in two warehouse scenarios show that the proposed method substantially reduces node expansions and path planning time compared to full-grid A* algorithm, while producing more physically plausible paths that avoid false passages in noisy maps. These results indicate that morphological and skeleton-based global path planning can serve as a practical solution to enhance efficiency for robust navigation in realistic SLAM based path planning.
COMPUTATIONAL SIMULATION OF INSTITUTIONAL-INVESTMENT DYNAMICS USING PANEL VECTOR AUTOREGRESSION
This study develops a computational framework for simulating dynamic interactions between institutional quality indicators and foreign direct investment using a panel Vector Autoregression model applied to a multi-country dataset. The work emphasizes the algorithmic structure of the modeling pipeline, including preprocessing of heterogeneous panel time series, numerical stationarity diagnostics and cointegration testing. Impulse-response simulations are used to examine system behavior following institutional shocks, illustrating the dynamic propagation of disturbances in a high-dimensional environment. Although the empirical application concerns institutional governance, the contribution of this study lies primarily in its computational architecture, numerical considerations, and reproducible design of a data-driven simulation environment. The presented framework demonstrates how computational finance and applied computer science can integrate econometric modeling to analyze complex, interdependent systems.
Copyright (c) 2025 Journal of Problems in Computer Science and Information Technologies
UNDERSTANDING DIGITAL TRANSFORMATION AND AGENTIC SYSTEM THROUGH BIBLIOMETRICS: DEVELOPING AN AGENTIC MODEL OF HUMAN–AI INTERACTION
В этом исследовании проводится всесторонний библиометрический анализ исследований цифровой трансформации в социальных науках с 1997 по 2024 год и интегрируются эти результаты для разработки агентной модели взаимодействия человека и ИИ. Опираясь на 389 статей, проиндексированных в базе данных Web of Science, анализ изучает динамику публикаций, влиятельных авторов и учреждения, структуры цитирования и тематические исследовательские кластеры с использованием библиометрических инструментов на основе RStudio. Результаты показывают, что цифровая трансформация превратилась в центральную движущую силу социальных, экономических и культурных изменений, а пик исследовательской деятельности приходится на 2021–2022 годы. К основным темам относятся искусственный интеллект, инновационные процессы, технологии цифровых медиа и социальные последствия новых технологий. Помимо картирования ландшафта знаний, в исследовании предлагается концептуальная модель агентной системы, которая объясняет, как агенты ИИ обрабатывают, интерпретируют и операционализируют человеческие запросы через структурированные этапы планирования, поиска, рассуждения и генерации ответа. Такая интеграция библиометрических данных с концептуализацией системы способствует более глубокому пониманию развивающихся отношений между человеком и искусственным интеллектом, а также выявляет ключевые пробелы и будущие исследовательские возможности в изучении агентных систем в рамках цифровой трансформации.
Концептуальная модель цифровой платформы QADAM как единой цифровой экосистемы для малого и среднего бизнеса
Цифровая трансформация малого и среднего бизнеса (МСБ) является ключевым фактором устойчивого экономического роста, повышения конкурентоспособности и интеграции национальных экономик в глобальные цепочки создания стоимости. В развивающейся платформенной экономике цифровые платформы выступают не только в качестве технологических решений, но и в качестве институциональных механизмов координации, облегчающих взаимодействие между бизнесом, правительством, финансовыми учреждениями и потребителями. В данной статье рассматривается концептуальная модель цифровой платформы QADAM, ориентированной на МСБ, как единой цифровой экосистемы. Платформа объединяет B2B-портал, ИИ-помощника для бизнеса, цифровую коммерческую платформу, P2P-взаимодействие и набор бизнес-инструментов, создавая сквозную цепочку цифровых услуг — от регистрации и поддержки бизнеса до управления и принятия коммерческих решений. Цель данного исследования — разработка и проверка концептуальной модели цифровой платформы QADAM, включая бизнес-модель, модель принятия решений и модель монетизации, а также анализ ее потенциала для развития МСБ.
MASS-CONSERVING PHYSICS-INFORMED AUGMENTATION AND FOURIER FEATURE NETWORKS FOR SMALL-DATA PREDICTION OF MOLYBDENITE (MO₂S) LEACHING KINETICS
Molybdenum remains a strategic metal for advanced steels and catalysis, while environmental and energy pressures are accelerating interest in hydrometallurgical leaching routes for molybdenite (MoS₂). Predicting leaching kinetics is difficult because the process is highly nonlinear and strongly influenced by reagent chemistry and gas–liquid conditions, yet experimental datasets in metallurgical laboratories are often extremely small. This manuscript develops a hybrid, data-efficient machine-learning approach designed specifically for small-data settings. The method combines physics-informed data augmentation that enforces strict mass conservation with a Fourier Feature Network intended to reduce spectral bias and better capture sharp kinetic transitions. Using only six experimental measurements, the resulting model achieves high predictive accuracy on held-out data (R² = 0.9793, MAE = 1.61%) and maintains stable generalization without evidence of train–test divergence. The study concludes that physically admissible augmentation coupled with Fourier-enriched representations can produce reliable kinetic surrogates from minimal data, supporting in-silico screening and optimization of leaching conditions for process design and control.
SMART BUILDING CLIMATE CONTROL: MACHINE LEARNING APPROACH FOR INDIVIDUAL THERMAL PREFERENCE PREDICTION
Modern building management systems rely on uniform climate settings that fail to accommodate individual occupant preferences, resulting in energy waste and reduced comfort satisfaction. This study presents a data-driven approach for personalized thermal comfort prediction using machine learning algorithms integrated with multimodal sensor networks. We developed and evaluated three classification models (Random Forest, XGBoost, and Artificial Neural Network) using environmental parameters (air temperature, humidity, CO₂ concentration) and physiological measurements (heart rate variability, blood pressure, oxygen saturation) collected from controlled experiments with eight participants under various thermal conditions. The optimized Random Forest model achieved 95% accuracy in predicting seven-level thermal sensation votes using only ten key features identified through SHAP analysis. Indoor air temperature emerged as the dominant predictor, while physiological parameters provided complementary information for personalized comfort assessment. The proposed system demonstrates significant potential for integration into smart building automation, enabling dynamic climate control that adapts to individual preferences while optimizing energy consumption. Implementation of such personalized HVAC systems could reduce energy usage by up to 20% compared to conventional static temperature control, while simultaneously improving occupant satisfaction and productivity in commercial buildings.
COMPARATIVE ANALYSIS OF PHYSICS-INFORMED AND CONVENTIONAL LSTM AND RNN MODELS FOR TEMPERATURE FORECASTING USING ERA5 REANALYSIS DATA
Climate change is one of the most serious modern problems affecting the Earth's atmosphere, as it causes a range of harmful effects worldwide. Due to the uneven nature of climate data, forecasting climate change is a challenging task today. Many previous studies in climate and machine learning have used recurrent neural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) models to predict climate trends. Although these models are effective at identifying long-term trends in data, they often fail to satisfy physical laws such as energy conservation, mass balance, and thermodynamic principles. In this research, the aim was to develop physics-informed RNN and physics-informed LSTM models and compare their effectiveness with standard RNN and LSTM models. The study utilized data on air temperature at 2 meters above the surface for the cities of Astana, Almaty, and Shymkent for model training, validation, and testing. According to the results, physics-informed models achieved the lowest root mean square errors in Almaty (3.52 °C) and Shymkent (3.80 °C). RNN and LSTM models performed better in Astana (RMSE = 5.44 and 5.47 °C), where seasonal changes are relatively abrupt. These findings demonstrate that PINNs give more physically consistent forecasts for moderate climates, while conventional recurrent models remain more effective for locales with highly variable conditions.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПОСТКВАНТОВЫХ АЛГОРИТМОВ KYBER И DILITHIUM ДЛЯ ЗАЩИТЫ ЦЕЛОСТНОСТИ И КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИ ЭЛЕКТРОННЫХ ДАННЫХ
В статье рассматриваются современные подходы к обеспечению целостности и конфиденциальности электронных данных с использованием постквантовых криптографических алгоритмов Kyber и Dilithium. В условиях стремительного развития квантовых вычислений традиционные криптографические методы (RSA, ECC) теряют свою устойчивость, что создаёт угрозу для безопасности информационных систем, включая государственные платформы, финансовые сервисы, образовательные экосистемы и интеллектуальные социальные системы. Алгоритмы Kyber (для шифрования и обмена ключами) и Dilithium (для цифровой подписи) относятся к семейству постквантовых решений, рекомендованных NIST как стандарты для защиты данных в постквантовую эпоху. Их использование позволяет значительно повысить уровень устойчивости к квантовым атакам, гарантировать целостность электронных транзакций и обеспечить надёжную аутентификацию участников цифрового взаимодействия. Особое внимание в статье уделяется вопросам интеграции постквантовых алгоритмов в инфраструктуру доверенных электронных систем — таких как электронное голосование, государственные реестры, системы цифрового документооборота и облачные хранилища. Приведены принципы построения защищённых архитектур, основанных на сочетании Kyber и Dilithium, обеспечивающих не только защиту от внешних воздействий, но и проверяемость подлинности, достоверности и непротиворечивости данных на всём жизненном цикле их обработки. Таким образом, применение постквантовых криптографических алгоритмов становится ключевым направлением в развитии безопасных цифровых экосистем и формировании новой парадигмы цифрового доверия.
IMPLEMENTATION OF A REPRODUCIBLE 5G STANDALONE TESTBED USING OPEN-SOURCE COMPONENTS
Deploying a 5G Standalone (SA) network is often constrained by cost, complexity, and limited access to RF hardware. This paper describes a practical, software-defined 5G SA implementation assembled entirely from open-source components Open5GS for the 5G Core, srsRAN for gNB and UE, MongoDB for subscriber data, and ZeroMQ for RF emulation to enable end-to-end connectivity without radios. The blueprint details service initialization order, subscriber provisioning, and configuration alignment across PLMN, TAC, DNN, and key material, followed by validation of UE registration, PDU session establishment, and user-plane data transfer. On the reference setup, the system achieves low round-trip latency (≈1.34 ms), high throughput (≈847 Mbps TCP downlink and ≈823 Mbps uplink), and rapid PDU session setup (≈0.22 s), supporting repeatable functional and performance testing in a laboratory environment. The described approach lowers the barrier to 5G experimentation for teaching, prototyping, and research while providing a reproducible path from basic bring-up to performance evaluation. Limitations include the use of emulated RF and a single-cell scenario; nevertheless, the workflow can be extended to over-the-air SDR tests, mobility, and slicing when needed.
INTELLIGENT SYSTEM FOR AUTOMATIC DETECTION AND SCORING OF SHOOTING TARGETS BASED ON COMPUTER VISION AND MICROCONTROLLER TECHNOLOGIES
This paper presents an intelligent system for the automatic detection and scoring of shooting targets based on the Raspberry Pi 3 microcontroller platform and computer vision technologies. The objective of the study is to develop an autonomous and highly accurate yet low-cost complex capable of recording and analyzing shooting results without human intervention. The system integrates mechatronic and algorithmic components, including Nema 17 stepper motors, color sensors, a webcam, and a server-side image processing module, forming a unified cyber-physical architecture. The algorithmic core is based on geometric calibration using homography, adaptive illumination equalization via CLAHE, and a radial precision evaluation model. To detect bullet holes, a modified YOLOv8-Nano neural network architecture was employed, optimized for recognizing low-contrast circular targets. Experimental results confirmed the high accuracy and robustness of the proposed approach: under stable lighting conditions, the system achieved a spatial recognition precision of ±2 mm with a response time below 0.2 seconds. The training and validation curves of the model demonstrate smooth convergence and stable generalization, confirming the correctness of the architectural modifications and the optimization of the loss function. The scientific novelty of this work lies in the integration of a mechatronic framework and deep-learning algorithms into a unified real-time system that enables automatic target replacement, image processing, and result visualization through a web interface. The practical significance is in the potential application of the system in sports schools, mechatronics laboratories, training centers, and research test ranges requiring accurate and autonomous shooting evaluation. Future work will focus on extending system capabilities through the integration of advanced neural network algorithms (YOLOv8, Detectron2), cloud-based technologies, and automatic camera stabilization, further improving accuracy and autonomy while maintaining low implementation cost.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ССЗ (ВКЛЮЧАЯ ИБС) НА ОСНОВЕ ВАРИКАЛЬНОГО РИТМА СКОРОСТИ, ПОЛУЧЕННОГО С ПОМОЩИ НОСИМОГО ФПГ
Сердечно-сосудистые заболевания являются основной причиной смерти в мире; ишемическая болезнь сердца (ИБС) – её наиболее распространённая и летальная форма, что обусловливает необходимость масштабируемого неинвазивного скрининга. Мы проверили, может ли однократная 60-минутная запись фотоплетизмографии (ФПГ) с помощью напальчникового устройства Zhurek отличить здоровый вегетативный контроль от нарушения регуляции, связанного с ИБС. Соответствие трёхканальному холтеровскому мониторированию было клинически приемлемым (ЧСС −0,601 уд./мин; SDNN +33,1 мс; RMSSD −4,8 мс). Были проанализированы сорокачасовые сеансы (20 здоровых людей в возрасте от 18 до 22 лет; 20 пациентов с ИБС, подтверждённой ангиографией) с использованием восьми показателей вариабельности сердечного ритма/демографических характеристик. Тесты Манна–Уитни выявили значимые различия для SDNN, LF, HF, Max_HR, ИМТ и возраста (p < 0,05), а двухкомпонентный PCA (дисперсия 49,5%) разделил когорты без меток. SHAP для модели CatBoost выявил LF и возраст как наиболее значимые положительные факторы, а HF – как защитный. Таким образом, часовая ППГ сохраняет диагностически значимые автономные сигнатуры, позволяя примерно в 24 раза сократить время мониторинга по сравнению с холтеровским мониторированием и поддерживая масштабируемую амбулаторную стратификацию риска ИБС.
RESNET EMBEDDING-BASED PIPELINE FOR TRANSPARENT DIAGNOSIS OF PULMONARY EMPHYSEMA ON LOW-DOSE CT
This study presents a methodology for the automated detection and quantification of pulmonary emphysema from low-dose chest computed tomography (CT) scans. As a morphological subtype of chronic obstructive pulmonary disease (COPD), emphysema can be accurately assessed on CT imaging. Our approach utilizes a pre-trained ResNet152 model to extract high-dimensional feature embeddings (2048 dimensions) from mid-lung patches. Patients were automatically categorized based on the percentage of low attenuation areas (LAA%) below –950 Hounsfield units (HU), a standard measure for emphysema severity. The extracted feature embeddings were subsequently analyzed using statistical methods and logistic regression to identify key discriminative and interpretable features. A logistic regression model, trained on the top 20 most salient features, achieved a high level of performance, with an Area Under the Curve (AUC) of 0.94 and an Average Precision (AP) of 0.87 on a balanced dataset of 90 subjects. Furthermore, the selected features exhibited a strong correlation with LAA%, demonstrating their utility for regression-based severity assessment. The findings confirm the viability of using pre-trained deep embeddings for transparent and reproducible emphysema screening. This method avoids the need for extensive end-to-end model retraining, making it highly adaptable for integration into existing clinical CT analysis workflows. Keywords: Emphysema, low-dose CT, deep learning, ResNet, feature embeddings, explainable AI, COPD.
APPLICATION OF RULE-BASED METHOD FOR AUTOMATIC EXTRACTION OF TAGS FROM COLUMN-STYLE PDF-DOCUMENTS
В данном исследовании представлен гибридный пайплайн на основе правил (rule-based) для автоматического извлечения структурированных метаданных из PDF-версий казахскоязычных газетных статей, с фокусом на национальной газете «Egemen Qazaqstan». Основная цель — поддержка разработки машиночитаемой базы знаний для последующего обучения больших языковых моделей (LLM) и создания ИИ-ассистента для задач дата-журналистики в Казахстане. Предложенный пайплайн интегрирует три open-source библиотеки — pdfminer.six, PyMuPDF и pdfplumber — для извлечения ключевых элементов: заголовка, автора, даты, аннотации, основного текста, названия издания и категории. Для оценки качества извлечения мы сравнили результаты автоматического парсинга с вручную размеченными эталонными файлами на основе трёх реальных выпусков газеты. Оценка проводилась по трём дополняющим друг друга метрикам: Precision, Textual Semantic Similarity (TSS) и Holistic Precision, которые позволяют учитывать как точные, так и семантически близкие совпадения. Результаты эксперимента показывают, что большинство тегов — особенно формализованные поля, такие как дата, название издания и категория — достигли идеального значения Holistic Precision (1.00), в то время как более вариативные поля, такие как заголовок, также показали высокий результат (более 0.85). После валидации пайплайн был масштабирован на полный корпус из 2 140 PDF-документов газеты за период с 2017 по март 2025 года, в результате чего было успешно конвертировано 159 135 статей в структурированный формат JSON. Полученный корпус представляет собой фундаментальную базу знаний для казахскоязычных ИИ-систем в области журналистики и медиа-аналитики.
INFORMATION SYSTEM FOR METALLURGICAL PROCESS ANALYSIS AND OPTIMIZATION
The metallurgical industry faces increasing challenges in reconciling production efficiency with environmental compliance while managing heterogeneous data streams across complex processing operations. Traditional approaches to metallurgical process analysis rely on manual calculations and isolated software tools, limiting operational efficiency and introducing potential errors in critical decision-making processes. This paper presents the design and implementation of a comprehensive web-based information system specifically developed for integrated metallurgical process analysis and optimization. The system architecture employs a modular design incorporating three specialized computational modules: pyrometallurgical calculations for ore-to-metal conversions, hydrometallurgical process modeling for extraction operations, and auxiliary process calculators for specialized applications. The platform integrates Django-based backend processing with responsive frontend interfaces, supporting multi-user access, comprehensive data validation, and seamless integration with existing plant information systems. Implementation includes predictive analytics capabilities utilizing machine learning algorithm for forward process prediction and optimization. System validation demonstrates robust performance with processing times ranging from 0.6 to 3.4 seconds across different computational modules and operational success rates exceeding 98.7% for all core functions. The platform supports multiple data input formats including manual entry and Excel file processing, with comprehensive export capabilities (JSON, CSV, Excel) enabling integration with downstream analysis tools. Performance evaluation indicates the system successfully addresses key industrial requirements for accuracy, reliability, and scalability in metallurgical process analysis applications. The developed architecture provides a practical framework for implementing digital transformation initiatives in metallurgical operations while maintaining computational precision required for critical industrial applications