
Мухамедиев Равиль Ильгизович
Техникалық ғылымдар докторы
Профессор
Автоматика және ақпараттық технологиялар институты
Программалық инженерия кафедрасы
Email: r.mukhamediev@satbayev.111
Кәсіби өмірбаяны
2018 ж.бастап - Қ.Сатпаев атындағы ҚазҰТЗУ, проф. каф. ПИ
2017 ж. – ҚазҰТҒЗИ ИИТТ директоры, проф. каф. КИПИ
2016-2017 жж. - Professor of Information System Management Department of Kazakh British Technical University,
2013 ж. - ҚР БҒМ Ақпараттық және есептеуіш технологиялар институтының бас ғылыми қызметкері
2012-2015 жж. - халықаралық ақпараттық технологиялар университетінің (IITU) ҚҚЕАТ кафедрасының меңгерушісі, профессор
2010-2011 жж. - Халықаралық ақпараттық технологиялар университетінің ат кафедрасының меңгерушісі (IITU), профессор
2007-2010 ж. ж. менеджмент ақпараттық жүйелер институтының (ИСМА) жаратылыстану ғылымдары және ақпараттық технологиялар кафедрасының меңгерушісі, қауымдастырылған профессор
2006 ж. - қауымдастырылған профессор (ИСМА)
2005-2006 жж.- Ақпараттық жобалар бөлімінің басшысы (ИСМА)
2001-2004 жж. - доцент (ИСМА)
1996-2000 жж.- 80-ші Рига орта мектебі директорының информатика жөніндегі орынбасары
1992-1995 жж. – Доцент (Рига авиациялық университеті)
1987-1991 жж.- Ассистент (Рига азаматтық авиация инженерлері институты (РКИИГА))
1986-1987 ж. ЖБИ авиациялық радиоэлектрондық жабдықтарды пайдалану кафедрасының инженері
1983-1986 - Аспирант (РКИИГА)
Білімі
2017 ж. - Профессор (шешім № 03.03-11-2017 жаратылыстану ғылымдары және ақпараттық технологиялар саласындағы дәрежелер мен атақтар беру жөніндегі комитет)
2013 ж. – Профессор (Nr шешімі. 219 дәрежелер мен атақтар беру жөніндегі комитет - Promotion Council "RTU P-07" in in in Information Technologies, Riga, Latvia)
2006 ж. – қауымдастырылған профессор (РТУ профессорлық кеңесінің N 116 шешімі).
1993 ж. - инженерлік ғылымдарының докторы, диплом G-D Nr. 000088 (Латвия) (05.25.05)
1992 ж. – доцент, диплом nr. 003380 (Ресей Ғылым академиясы)
1987 ж. - техника ғылымдарының кандидаты, TH nr дипломы. 098882. Тақырыбы: "жер үсті авиациялық радиоэлектрондық жабдықтарды техникалық пайдалануды басқару процестерін автоматтандыру"»
1983-1986 жж. – аспирант. Зерттеу объектілері-радиожабдықты пайдалануда және сенімділігін арттыруда компьютерлік технологияларды қолдану, радиожабдықтың сенімділігін бағалау үшін деректер базасының технологияларын қолдану.
1983 жылы Рига азаматтық авиация инженерлері институтын бітірді . Авиациялық радио жабдықтау факультеті. Біліктілігі-радиоинженер, диплом nr.365663.
Ғылыми жобалар
Бағдарламалау, Жасанды интеллект және зияткерлік жүйелер( Машиналық оқыту), компьютерлік оқыту және тестілеу, асинхронды жүйелерді Имитациялық модельдеу.
Софтверлік және ғылыми жобаларды басқару; Жасанды интеллект технологиялары мен алгоритмдерін қолдана отырып инновациялық жобалар жасау
Current projects (see https://geoml.info/):
Development of Intelligent Data Processing and Flight Planning Models for Precision&n
Жарияланымдар
Mukhamediev, Ravil I., Timur Merembayev, Yan Kuchin, Dmitry Malakhov, Elena Zaitseva, Vitaly Levashenko, Yelena Popova, Adilkhan Symagulov, Gulshat Sagatdinova, and Yedilkhan Amirgaliyev. Soil Salinity Estimation for South Kazakhstan Based on SAR Sentinel-1 and Landsat-8, 9 OLI Data with Machine Learning Models //Remote Sensing. – 2023. – Т. 15. – №. 17. – С. 4269. https://www.mdpi.com/2072-4292/15/17/4269 ; https://doi.org/10.3390/rs15174269
Zaitseva, E., Levashenko, V., Mukhamediev, R., Brinzei, N., Kovalenko, A., & Symagulov, A. (2023). Review of Reliability Assessment Methods of Drone Swarm (Fleet) and a New Importance Evaluation Based Method of Drone Swarm Structure Analysis. Mathematics, 11(11), 2551. https://www.mdpi.com/2227-7390/11/11/2551
Mukhamediev, R.; Amirgaliyev, Y.; Kuchin, Y.; Aubakirov, M.; Terekhov, A.; Merembayev, T.; Yelis, M.; Zaitceva, E.; Levashenko, V.; Popova, Y.; Symagulov, A.; Tabynbayeva, L. Operational Mapping of Salinization Areas in Agricultural Fields Using Machine Learning Models Based on Low-Altitude Multispectral Images. Drones 2023, 7, 357. https://doi.org/10.3390/drones7060357
Zaitseva, E., Levashenko, V., Brinzei, N., Kovalenko, A., Yelis, M., Gopejenko, V., & Mukhamediev, R. Reliability Assessment of UAV Fleets //Emerging Networking in the Digital Transformation Age: Approaches, Protocols, Platforms, Best Practices, and Energy Efficiency. – Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. – С. 335-357. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-24963-1_19
Mukhamediev R. I. Yakunin, K., Aubakirov, M., Assanov, I., Kuchin, Y., Symagulov, A., Levashenko V., Zatceva E., Sokolov D., Amirgaliyev, Y. . Coverage path planning optimization of heterogeneous UAVs group for precision agriculture //IEEE Access. – 2023. – Т. 11. – №. 15. – С. 5789-5803, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3235207, https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10011226
Yakunin, K.; Mukhamediev, R.I.; Yelis, M.; Kuchin, Y.; Symagulov, A.; Levashenko, V.; Zaitseva, E.; Aubakirov, M.; Yunicheva, N.; Muhamedijeva, E.; Gopejenko, V.; Popova, Y. Analysis of the Correlation between Mass-Media Publication Activity and COVID-19 Epidemiological Situation in Early 2022 //Information. – 2022. – Т. 13. – №. 9. – С. 434. https://doi.org/10.3390/info13090434
Mukhamediev, R. I., Popova, Y., Kuchin, Y., Zaitseva, E., Kalimoldayev, A., Levashenko V., Symagulov, A., Abdoldina F., Gopejenko V., Yakunin K., Muhamedijeva E., Yelis, M. Review of Artificial Intelligence and Machine Learning Technologies: Classification, Restrictions, Opportunities and Challenges //Mathematics. – 2022. – Т. 10. – №. 15. – С. 2552. https://doi.org/10.3390/math10152552
Mukhamediev R. I. et al. Estimation of Filtration Properties of Host Rocks in Sandstone-type Uranium Deposits Using Machine Learning Methods //IEEE Access. – 2022. – T.10. – C.18855-18872. DOI 10.1109/ACCESS.2022.3149625; https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9706226
Kirill Yakunin, Ravil I. Mukhamediev, Elena Zaitseva , Vitaly Levashenko, Marina Yelis, Adilkhan Symagulov, Yan Kuchin, Elena Muhamedijeva, Margulan Aubakirov and Viktors Gopejenko. Mass media as a mirror of the COVID-19 pandemic // Computation 2021, 9(12), 140; https://doi.org/10.3390/computation9120140
Mukhamediev R. I. et al. Review of Some Applications of Unmanned Aerial Vehicles Technology in the Resource-Rich Country //Applied Sciences. – 2021. – Т. 11. – №. 21. – С. 10171. https://doi.org/10.3390/app112110171
Л. Л. Садовская, А. Е. Гуськов, Д.В. Косяков, Р. И. Мухамедиев. Обработка текстов на естественном языке: обзор публикаций//Иcкусственный интеллект и принятие решений.- 3/2021 c. 95-115, DOI 10.14357/20718594210306
Mukhamediev R. I. et al. From Classical Machine Learning to Deep Neural Networks: A Simplified Scientometric Review //Applied Sciences. – 2021. – Т. 11. – №. 12. – С. 5541. https://doi.org/10.3390/app11125541
Yakunin K. et al. KazNewsDataset: Single Country Overall Digital Mass Media Publication Corpus //Data. – 2021. – Т. 6. – №. 3. – С. 31. https://doi.org/10.3390/data6030031
Mukhamediev R. I. et al. Classification of Negative Information on Socially Significant Topics in Mass Media //Symmetry. – 2020. – Т. 12. – №. 12. – С. 1945. https://doi.org/10.3390/sym12121945
R. Muhamedyev, K. Yakunin, YA. Kuchin, A. Symagulov, S. T. Buldybayev ,S. Murzahmetov and A. Abdurazakov. The use of machine learning "black boxes" explanation systems to improve the quality of school education //Cogent Engineering. – 2020. – Т. 7. – №. 3. – С. 1518571 https://doi.org/10.1080/23311916.2020.1769349
Kuchin Y. I., Mukhamediev R. I., Yakunin K. O. One method of generating synthetic data to assess the upper limit of machine learning algorithms performance //Cogent Engineering. – 2020. – Т. 7. – №. 1. – С. 1718821. https://doi.org/10.1080/23311916.2020.1718821
Kuchin Y. et al. Assessing the Impact of Expert Labelling of Training Data on the Quality of Automatic Classification of Lithological Groups Using Artificial Neural Networks //Applied Computer Systems. – 2020. – Т. 25. – №. 2. – С. 145-152. https://sciendo.com/pdf/10.2478/acss-2020-0016
Р. И. Мухамедиев, Я. И. Кучин, К. О. Якунин, Е. Л. Мухамедиева, С. В. Костарев Предварительные результаты оценки литологических классификаторов для урановых месторождений пластово-инфильтрационного типа //Cloud of Science. – 2020. – Т. 7. – №. 2. – С. 258-272.
R. I. Mukhamediev et al. Multi-Criteria Spatial Decision Making Supportsystem for Renewable Energy Development in Kazakhstan // IEEE Access.-2019.- T. 7.- c. 122275-122288. 10.1109/ACCESS.2019.2937627
Mukhamedyev R. et al. Assessment of the dynamics of publication activity in the field of natural language processing and deep learning //International Conference on Digital Transformation and Global Society. – Springer, Cham, 2019. – С. 130-135.
Muhamedyev R. et al. New bibliometric indicators for prospectivity estimation of research fields //Annals of Library and Information Studies (ALIS). – 2018. – Т. 65. – №. 1. – С. 62-69. http://nopr.niscair.res.in/handle/123456789/44217
Mukhamediev R. I., Aligulyev R. M., Muhamedijeva J. Estimation of Relationship Between Domains of ICT Semantic Network //International Conference on Digital Transformation and Global Society. – Springer, Cham, 2017. – С. 130-135.
Muhamedyev R. et al. Visualization of the Renewable Energy Resources //International Conference on Augmented Reality, Virtual Reality and Computer Graphics. – Springer International Publishing, 2016. – С. 218-227.
Muhamedyev R. Machine learning methods: An overview //CMNT. - 19(6). – 2015. - P. 14-29.
Muhamedyev R. et al. Comparative analysis of classification algorithms //Application of Information and Communication Technologies (AICT), 2015 9th International Conference on. – IEEE, 2015. – P. 96-101.
Muhamediyev R. I., Amirgaliyev Y., Iskakov S. K. Integration of Results from Recognition Algorithms Applied to the Uranium Deposits (Selected Papers from The 6th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and The 13th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2012)) //Journal of advanced computational intelligence and intelligent informatics. – 2014. – Т. 18. – №. 3. – P. 347-352.
Muhamedyev R. et al. Optimization of medical information systems by using additional factors //Computer Modelling and New Technologies. – 2014. – Т. 18. – №. 1. – С. 100-108.
Amirgaliev E. et al. Recognition of rocks at uranium deposits by using a few methods of machine Learning //Soft Computing in Machine Learning. – Springer International Publishing, 2014. – С. 33-40.
Амиргалиев Е.Н., Искаков С.Х., Кучин Я.В., Мухамедиев Р.И. Интеграция алгоритмов распознавания литологических типов. Журнал "Проблемы информатики",Сибирское отделение РАН, N 4(21) 2013, c. 11-20, ISSN 2073-0667(VINITI)
Амиргалиев Е.Н., Искаков С.Х., Кучин Я.В., Мухамедиев Р.И. Методы машинного обучения в задачах распознавания пород на урановых месторождениях. //Известия НАН РК , 2013, №3. С.82-88.
Докторанттардың әлеуетті зерттеу жұмыстары
Overall: Machine Learning, Natural Language processing, Artificial Intelligence, Computer Vision, Scientometrics (bibliometrics)
***Machine Learning & Computer Vision - applied research related to data processing and machine learning and remote sensing of the earth's surface using satellites and UAVs. Current areas of research: 1) Hydrological system, hydraulic structures, forecasting of river flows in Kazakhstan, water pollution. 2) Soil salinity 3) Recognition, identification and classification tasks using images obtained from a UAV 4) Applications of Explainable Machine Learning 5) Processing of logging data.
***Artificial Intelligence – applied research related to optimization problems using genetic programming, swarm algorithms, etc. Current areas of research 1) Control of a group of UAVs and ground vehicles in various applied tasks.
***Scientometrics (bibliometrics) – research into the development of scientific fields and forecasting. Current areas of research 1) Aspects of the influence of artificial intelligence in various applied areas and forecasting publication activity in AI sphere.
Машинное обучение, обработка естественного языка, искусственный интеллект, машинное зрение, наукометрия