---

Изилдөөнүн кыскача аннотациясы (актуалдуулугу 200 сөздөн кем эмес): Исследования математических основ сейсмотомогафии является одна из актуальных задач сейсмологии. Фактически улучшение алгоритма, пакета программ 2D и 3D скоростных моделей земной коры и верхней мантии сейсмоактивных зон Кыргызского Тянь –Шаня естественное требования современной геологии, геофизики, сейсмологии и прикладной математики. Определение скоростных моделей земной коры и верхней мантии являются одним из актуальных задач для детального сейсмического районирования и для определения конкретных сейсмоопасных зон Кыргызского Тянь-Шаня. Исследования математических основ сейсмотомографии является основой для определения скоростных неоднородностей земной коры и мантии. На заре развития сейсмотомографических исследований в мире данного направления работали известные ученые мирового масштаба, как (К.Aki,W.Lee, (1976); Винник Л.П.Юдахин, А.М. Сайипбекова (1983); L.Vinnik, A. Saipbekova (1984); Л.П.Винник, Ю.А.Бурмаков, А.М.Сайипбекова и др.(1987); Ф.Н.Юдахин, А.М. Сайипбекова (1990); A. Saipвеkova (1992, 1996); Roecker S.W., Sabitova T.M., Vinnik L.P (1993), А.М.Сайипбекова (1994; 1996; 2000; 2003; 2004; 2018; 2019). В.И. Шацилов, А.М. Сайипбекова (1993;1994;1995; 1996) Почему мы возвращаемся к этой задаче ? Во первых отдельные кыргызские и Центрально-Азиатские ученые отошли в мир иной (Сабитова Т.М., Юдахин Ф.Н., Шацилов В.И. и др) или просто сменили основную работу из за куска хлеба, естественно была большая отдача от них было когда оно работали НАН, когда они получали нормальную зарплату с академии до 1997 года (Сайипбекова А., Адамова А., Мунирова Л., Блинов Г., Павлунин В. др). Малочисленные высоквалифицированные работники НИИ работают на полставках в вузах, тем нее менее они активно занимаются, печатаются. Во вторых сейчас мы возьмёмся математической части этой задачи конкретно над разработкой алгоритмов для построения 2 D и 3D моделей дитосферы, а в Институте Сейсмологии НАН Кыргызстана и Институте сейсмологических наблюдений и исследований в Алматы опытные доктора наук, высококвалифицированные специалистами выше указанных Научно –Исследовательских Институтов будут заниматься геолого-геофизической интерпретацией, это сотрудничество НИИ НАН КР и РК и ОшГУ дасть новый импульс исследованию сейсмоопасных зон Кыргызского Тянь-Шаня. В третьих сейчас в связи с открытием центра МГУ (особенно для специальностей прикладная математика и информатика, геология ) г. Ош необходимо усилить научные исследования, соответствующие запросам Республики, исследования сейсмоопасных зон относится именно к такому классу задач. Со временем можно привлечь талантливых и мотивированных магистрантов, аспирантов и докторантов для решения важной отрасли страны. В рамках данного проекта можно сделать первые шаги для создания ресурсных баз мультидисциплинарных международных исследовательских проектов, их реализуют команды ученых из ИС НАН КР и ФМИТ ОшГУ А вклад математиков ППС ФМИТ для решения задач геофизики позволить повышению результативности научных исследований и разработок ИС НАН КР и ИССН АН РК. Руководитель проекта доктор физико-математических наук, профессор Сайипбековой Анара Мурадовна, проработала в течение 21 года в ИС НАН от старшего программиста до заведущего лабораторией, она окончила очную аспирантуру в ИФЗ имени О.Ю. Шмидта г.Москве, ею опубликованы около 86 научных публикаций некоторые из них опубликованы зарубежом. Она участвовала 4 крупных международных научных проектах по сейсмологии, 3 х проектах по IT, 4 х проектах по применению IT в образованию. В четвертых формируя небольшую республиканскую команду единомышленников математиков и геофизиков нам удастся получить реальные результаты создавая Базы Данных, СУБД, алгоритмы, пакет программ, 2D и 3D скоростные модели земной коры сейсмоопасных зон. Примечательно, эти результаты можно показать во время лабораторных занятиях студентам старшего курса, магистрантам по специальности прикладная информатика ФМИТ и филиала МГУ.

Акыркы 5 жыл ичинде аткарган долбоорлор боюнча маалымат: Мы участвовали в одном проекте Евросоюза, а также внедрении (2019-2020) результатов проекта "STEM в образовании- STEM как проектная форма научной работы студентов старших курсов и магистрантов" 2014-2017, 2019-2020 . Фактически ,студенты и магистранты получают опыт, максимально приближенный к будущей профессии. При этом работают над сложным технологическим проектом в команде, развивая свои «гибкие» навыки. STEM образование помогает готовить ценные кадры для полноценной работы в IT компаниях сразу после выпуска из университета. Поэтому сейчас растет спрос на STEM образование. Сегодня STEM специалисты — самые востребованные люди на мировом рынке труда. По прогнозам аналитиков Бюро статистики труда США, в ближайшие десять лет потребность в STEM кадрах опередит другие специальности на 76%. Только для американского рынка потребуется около 10 млн человек, при этом дефицит кадров сохраняется, несмотря на рост темпов обучения. В начале 2023 года на своем публичном выступлении, президента Microsoft Брэда Смита обяснил, наступил «кризис гениев» — время, когда технологическим компаниям не хватает квалифицированных STEM специалистов. Чтобы подготовить подходящих работников, Microsoft подталкивает США инвестировать в развитие STEM образования в стране. В России потребность в STEM образовании также растет. На российском рынке труда нужны 222 тыс. работников в области цифровых технологий. К 2024 году их число вырастет до 300 тыс. Основное направление развития ведущих компаний — цифровизация и анализ данных, поэтому компетенции в IT и Data Science необходимы каждому, кто связан с технологическим бизнесом. Например, в 2020 году промышленные предприятия Китая получили свыше $4 трлн добавленной стоимости благодаря цифровым технологиям. По оценке McKinsey, внедрение методов Data Science в здравоохранение США поможет сэкономить до $450 млн или 17% всего бюджета отрасли. Применение цифровых технологий и анализа данных может принести пользу любому бизнесу, независимо от сферы деятельности. При этом обработка, казалось, бы сторонней информации может решить довольно сложные задачи. Отличный пример — банковская сфера. Крупные банки собирают и обрабатывают любую информацию о потенциальных клиентах: от социальных сетей до геолокации. Они активно применяют методы искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы прогнозировать и автоматизировать бизнес-процессы. Повышение STEM грамотности поможет любому специалисту оставаться востребованным на рынке высококвалифицированного труда.

Долбоорду изилдөөнүн максаты,милдети жана объектиси: Главная цель исследовать математические основы сейсмотомографических задач для выяления сеймоопасных зон КР. Главный акцент будет сделан на Южный Тянь-Шань.

Долбоордун идеясын ишке ашыруу мүмкүнчүлүктөрү жана изилдөөнүн методу: Анализ математических основ сейсмотомогрфии. Создание базы данных времен пробега далеких и местных землетрясений и местных промышленных взрывов. Разработка алгоритма и получение карт скоростных моделей отдельных очаговых зон сейсмоопасных зон Республики.

Долбоордун башка өзгөчөлүктөрү: Другая особенность данного проекта со временем нами полученные результаты можно проверить и уточнить в нужных очаговых зонах с помощью современных методов машинного обучения. Таким образов определяя более детально строение сейсмофаций, мы можем сравнивать скоростные неоднородности и со структурой сейсмофаций.

Долбоордун темасы боюнча илимий иштердин байланышы: "Исследование математических основ сейсмотомографии сейсмоопасных зон" будет востребован для широкого круга теоретиков и сотрудников сейсмологов работающих в области экспериментальной сейсмологии. Главное здесь создается мост вузовской и академической наук. Эти две ветви исполнителей как бы дополняют друг друга.

Изилдөө долбоорунун натыйжасы: