Мухамедиев Равиль Ильгизович

Научные проекты

Программирование, искусственный интеллект и интеллектуальные системы (машинное обучение), компьютерное обучение и тестирование, имитационное моделирование асинхронных систем.

Руководство софтверными  и научными проектами, инновационные проекты с применением технологий и алгоритмов искусственного интеллекта.

Текущие проекты (см. https://geoml.info/) : 

- BR24992908 "Система поддержки агротехнических мероприятий в растениеводстве на базе комплекса средств мониторинга и методов искусственного интеллекта (Agroscope)", "Support system for agricultural crop production optimization via remote monitoring and artificial intelligence methods (Agroscope)" (2024-2026)

- AP23488745 “Оперативная оценка засоленности почвы с применением маловысотных беспилотных летательных платформ", "Rapid assessment of soil salinity using low-altitude unmanned aerial platforms (RASS)" (2024-2026)

- BR21881908, Комплекс экологического сопровождения городской агломерации (2023-2025), http://geoml.info/en/cues-2/

- AP14869972, Разработка и адаптация методов компьютерного зрения и машинного обучения для решения задач точного земледелия с применением беспилотных летательных систем (2022-2024), http://geoml.info/iuavt2pa/

- BR18574144, Разработка системы интеллектуального анализа данных для мониторинга дамб и других инженерных сооружений в условиях техногенных и природных воздействий (2022-2024)

Законченные:

- AP08856412, Разработка интеллектуальных моделей обработки данных и планирования полетов для решения задач точного земледелия с применением БПЛА (2020-2022), https://geoml.info/?page_id=696

- AP09259587, Разработка методов и алгоритмов интеллектуальной ГИС многокритериального анализа данных системы здравоохранения (2021-2023) https://geoml.info/?page_id=838

- BR10965172, Космический мониторинг и ГИС для количественной оценки засоленности почв и деградации сельскохозяйственных угодий Юга Казахстана (2021-2023), https://geoml.info/?page_id=811 

- ADVANCED CENTRE FOR PHD STUDENTS AND YOUNG RESEARCHERS IN INFORMATICS (ACESYRI), 610166-EPP-1-2019-1-SK-EPPKA2-CBHE-JP, Erasmus+ (2020-2024), https://satbayev.university/en/acesyri

Публикации

Mukhamediev, R.I. State-of-the-Art Results with the Fashion-MNIST Dataset. Mathematics 2024, 12, 3174. https://doi.org/10.3390/math12203174 (CiteScore — Q1, 88%, JCR — Q1, IF: 2.3). 

Mukhamediev, R.I.; Terekhov, A.; Amirgaliyev, Y.; Popova, Y.; Malakhov, D.; Kuchin, Y.; Sagatdinova, G.; Symagulov, A.; Muhamedijeva, E.; Gricenko, P. Using Pseudo-Color Maps and Machine Learning Methods to Estimate Long-Term Salinity of Soils. Agronomy 2024, 14, 2103. https://doi.org/10.3390/agronomy14092103 JCR - Q1 (Plant Sciences) / CiteScore - Q1 (Agronomy and Crop Science, 84%, WoS IF=3.3) 

Mukhamediev, R.; Kuchin, Y.; Yunicheva, N.; Kalpeyeva, Z.; Muhamedijeva, E.; Gopejenko, V.; Rystygulov, P. Classification of Logging Data Using Machine Learning Algorithms. Appl. Sci. 2024, 14, 7779. https://doi.org/10.3390/app14177779 (JCR - Q1 (Engineering, Multidisciplinary) / CiteScore - Q1 (General Engineering), 79%, IF: 2.5)

Ravil I. Mukhamediev, Marina Yelis, Kirill Yakunin, Yelena Popova, Yan Kuchin, Adilkhan Symagulov, Nadiya Yunicheva, Elena Zaitseva, Vitaly Levashenko, Elena Muhamedijeva, Viktors Gopejenko & Rustam Mussabayev (2024) Exploring the health care system’s representation in the media through hierarchical topic modeling, Cogent Engineering, 11:1, 2324614, DOI: 10.1080/23311916.2024.2324614, https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/23311916.2024.2324614#abstract (Scopus Quartile: Q2, 64%,  WoS IF=1.9) 

Mukhamediev, R.I.; Terekhov, A.; Sagatdinova, G.; Amirgaliyev, Y.; Gopejenko, V.; Abayev, N.; Kuchin, Y.; Popova, Y.; Symagulov, A. Estimation of the Water Level in the Ili River from Sentinel-2 Optical Data Using Ensemble Machine Learning. Remote Sens. 2023, 15, 5544. https://doi.org/10.3390/rs15235544 (Scopus Quartile: Q1, 90%, JCR Category Quartile: Q1, WoS IF=5.0) 

Mukhamediev, R.I.; Kuchin, Y.; Popova, Y.; Yunicheva, N.; Muhamedijeva, E.; Symagulov, A.; Abramov, K.; Gopejenko, V.; Levashenko, V.; Zaitseva, E.; et al. Determination of Reservoir Oxidation Zone Formation in Uranium Wells Using Ensemble Machine Learning Methods. Mathematics 2023, 11, 4687. https://doi.org/10.3390/math11224687 (CiteScore — Q1, 88%, JCR — Q1, IF: 2.46).  

Kuchin, Y.; Mukhamediev, R.; Yunicheva, N.; Symagulov, A.; Abramov, K.; Mukhamedieva, E.; Zaitseva, E.; Levashenko, V. Application of Machine Learning Methods to Assess Filtration Properties of Host Rocks of Uranium Deposits in Kazakhstan. Appl. Sci. 2023, 13, 10958. https://www.mdpi.com/2076-3417/13/19/10958; https://doi.org/10.3390/app131910958 (JCR - Q1 (Engineering, Multidisciplinary) / CiteScore - Q1 (General Engineering), 79%, IF: 2.5).  

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 (Scopus Quartile: Q1, 90%, JCR Category Quartile: Q1, WoS IF=5.0)  

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 (CiteScore — Q1, 88%, JCR — Q1, IF: 2.46).   

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 (CiteScore - Q1 (Aerospace Engineering), 79%, JCR - Q1 (Remote Sensing) , IF: 4.4). 

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/abstract/document/10011226 , https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10011226  (CiteScore — Q1, 92%, JCR — Q1, IF: 4.1).  

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 (CiteScore — Q2, 72%, JCR — Q2, IF: 3.1).

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 (CiteScore — Q1, 88%, JCR — Q1, IF: 2.46).

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 (CiteScore — Q1, 90%, JCR — Q2, IF: 4.1).

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 (CiteScore — Q2, 71%, JCR — Q3, IF: 2.2).  

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 (CiteScore — Q1, 75%, JCR — Q2, IF: 2.7).  

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  (CiteScore — Q1, 75%, JCR — Q2, IF: 2.7).

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  (CiteScore — Q2, 70%, JCR — , IF: 2.6).

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  (CiteScore — Q1, 93%, JCR — Q2, IF: 2.7).

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  (CiteScore — Q2, 64%, JCR — , IF: 0.385).

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 (CiteScore — Q2, 64%, JCR — , IF: 0.385).

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 (CiteScore — Q1, 91%, JCR — Q1, IF: 4.6).

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. №3.  С.82-88.

Книги

Терехов А.Г., Амиргалиев Е.Н., Мухамедиев Р.И. Интеллектуальные методы анализа рек, водохранилищ и гидротехнических сооружений. Монография. - Алматы: ИИВТ МНВО РК, 2024. 219 с.              ISBN 978-601-7042-51-6

Bolgov, R., Mukhamediev, R., Pereira, R., & Mityagin, S. Digital Geography: Proceedings of the International Conference on Internet and Modern Society (IMS 2022). – Springer Nature, 2024.https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-50609-3

Мухамедиев Р.И., Амиргалиев Е.Н. Введение в машинное обучение: Учебник. – Алматы, 2023. – 471 с. https://www.litres.ru/book/edilhan-nesiphanovich-amirgaliev/vvedenie-v-mashinnoe-obuchenie-70255501/

Мухамедиев Р. И., Киселева С.В., Мустакаев Р.Р., Якунин К.О., Мухамедиева Е.Л., Абдолдина Ф.Н. Интеллектуальная геоинформационная система оценки  ресурсов возобновляемых источников энергии Казахстана: монография. – Алматы, 2017. – 211 с. ISBN 978-601-332-004-5

Мухамедиев Р.И.Методы машинного обучения в задачах геофизических исследований. – Рига. – 2016. – 200 с. ISBN 978-9934-14-876-7

Muhamedyev R. Introduction to data base management systems.Training book. Almaty, Kazakhstan / Мухамедиев Р.И. Введение в Системы управления базами данных. Практикум. Алматы, МУИТ, 2010.-127 с., ISBN 978-602-7257-12-5

Потенциальные научные исследования докторантов

Машинное обучение в прикладных задачах, обработка естественного языка, искусственный интеллект, машинное зрение, наукометрия

***Machine Learning & Computer Vision – прикладные исследования, связанные с обработкой данных и машинным обучением и дистанционным зондированием земной поверхности с помощью спутников и БПЛА. Текущие области исследований: 1) Гидрологическая система, гидротехнические сооружения , прогнозирование стока вод рек Казахстана, загрязненности вод 2) Засоленность почвы 3) Задачи распознавания, идентификации и классификации с использованием снимков полученных с борта БПЛА 4) Приложения объяснимого машинного обучения 5) Обработка каротажных данных

***Artificial Intelligence – прикладные исследования связанные с задачами оптимизации с применением генетического программирования, алгоритмов роя и т.п. Текущие области исследований: 1) Управление группой БПЛА и наземных средств в различных прикладных задачах

***Scientometrics (bibliometrics) и обработка естественного языка – исследования по изучению развития научных областей и прогнозированию. Текущие области исследований: 1) Аспекты влияния искусственного интеллекта в различных прикладных областях и прогнозирование публикационной активности в сфере ИИ