В 2023 году по выполненным в институте научно-исследовательским работам получен 41 важный научный результат, из них 11 утверждены Ученым советом.

1. Применение методов искусственного интеллекта при изучении задач распознавания, диагностики, прогнозирования и принятия решений.
Краткая информация о полученном научном результате:
Разработана модель малоресурсных языков на основе глубоких нейронных сетей с применением технологий искусственного интеллекта, создан и внедрен азербайджаноязычный виртуальный ассистент.
Исполнители: действительный член НАНА Али Аббасов, д.ф.т., доц. Абульфат Фатуллаев, д.ф.т., доц. Самир Рустамов

2. Разработка и внедрение теоретических основ интеллектуальных систем контроля и управления, позволяющих обеспечить идентификацию начала изменения технического состояния объектов и динамики их развития.
Краткая информация о полученном научном результате:
Разработана вероятностная модель высокого порядка полезной составляющей зашумленного сигнала как диагностического признака недопустимых изменений технологического процесса, определены возможные значения параметров и соответствующие степени опасности. Создано программное обеспечение, проведены вычислительные эксперименты и сравнительный анализ. Рассмотрены возможности использования разработанных алгоритмов для объектов транспортного комплекса.
Исполнители: действительный член НАНА, д.т.н., проф. Тельман Алиев, д.т.н., проф. Наиля Мусаева

3. Разработка и внедрение теоретических основ интеллектуальных систем контроля и управления, позволяющих обеспечить идентификацию начала изменения технического состояния объектов и динамики их развития.
Краткая информация о полученном научном результате:
Предложены технологии анализа помех и полезных сигналов стратегически важных промышленных объектов, ваттметрограмм, динамограмм и других технологических параметров, способных дать большой экономический эффект, созданы и внедрены системы SCADA-контроля и управления нефтяными скважинами, эксплуатируемыми штанговыми глубинными насосами, погружными насосами, буровыми установками, пластовыми ирригационными станциями.
Исполнители: д.т.н., доц. Гамбар Гулуев, д.т.н., доц. Асиф Рзаев, д.т.н., доц. Фахрад Пашаев

4. Разработка математических моделей, методов и алгоритмов управления объектами и системами специального назначения в условиях информационного дефицита. Распознавание объектов в аэрокосмических изображениях.
Краткая информация о полученном научном результате:
Разработан и внедрен алгоритм распознавания, соответствующая нейронная сеть и механизм обучения, основанный на свойствах аэрокосмических фотографий и/или объектов на них, которые остаются неизменными независимо от их ориентации. Изображения, представленные на снимках, рассматриваются как плоские фигуры, вычисляются их статические признаки. К этим признакам относятся “центр тяжести” и “главные оси инерции” геометрических фигур. Рассматриваемые признаки не зависят от видимой ориентации объекта из космоса, а определяются только с точки зрения его собственной формы. Когда угол захвата изображения мало меняется, эти свойства также мало меняются. Путем расчета отмеченных признаков объектов на аэрокосмических снимках становится возможным определить их ориентацию. Тем самым появляется возможность привести их к единому стандарту и идентифицировать.
Исполнители: действительный член НАНА, д.т.н., проф. Али Аббасов, д.ф.м., доц. Адалят Пашаев, д.т.н., доц. Эльхан Сабзиев, м.н.с. Ульвия Гёюшова

5. Создание методов идентификации, математических моделей и технологий решения задач управления в чрезвычайных ситуациях.
Краткая информация о полученном научном результате:
На основе принципа изменяемого плана, т.е. прогнозирования оптимального управления посредством периодической обработки текущих данных, разработаны новые модели, методы и средства оптимизации, направленные на совершенствование гибкого и организационного управления. Основное внимание уделено методу динамического программирования, его модификации, методам уменьшения размеров. Для уменьшения вычислительных трудностей, сравнения методов друг с другом и максимального использования всех вычислительных ресурсов использован принцип сложности.
Исполнитель: член-корреспондент НАНА, д.т.н., проф. Аминага Садыгов

6. Разработка методов, алгоритмов и программного обеспечения для математического моделирования, параметрической идентификации и оптимального управления обратной связью объектов с агрегированными и распределенными параметрами, проведение компьютерных экспериментов.
Краткая информация о полученном научном результате:
Решена задача определения параметров системы, состоящей из большого количества динамических субобъектов. Эти субобъекты связаны друг с другом в произвольном порядке только своими состояниями в начальной и/или конечной точках, то есть их граничные условия нелокальны. Состояние каждого объекта описывается независимой друг от друга системой линейных неавтономных обыкновенных дифференциальных уравнений. Неизвестные параметры внешних источников участвуют как в дифференциальных уравнениях, так и в нелокальных условиях. Получены необходимые условия оптимальности с учетом неизвестных параметров, разработана схема численного решения задачи. Проведены компьютерные эксперименты над модельными задачами.
Исполнители: член-корреспондент НАНА, д.м.н., проф. Камиль Айда-заде, д.м.н., проф. Вагиф Абдуллаев, д.м.н., доц. Егяна Ашрафова

7. Рассмотрена оптимизация первой смешанной начально-краевой задачи для гиперболических дифференциальных включений (DFI), заданных оператором Лапласа. Для этого с помощью метода дискретизации гиперболических DFI и уже полученных для дискретных включений условий оптимальности сформулированы условия оптимальности дискретно-апроксимационной задачи в виде включений типа Эйлера-Лагранжа. В свою очередь, с помощью теорем эквивалентности построены соединенные включения Эйлера-Лагранжа и получены адекватные условия оптимальности гиперболических DFI. Кроме того, показан способ расширения полученных результатов до многомерной задачи. Чтобы продемонстрировать вышеуказанный подход, приведены их приложения в некоторых конкретных задачах.
Исполнитель: д.м.н., проф. Эльмхан Махмудов

8. Создание методов расчета и оптимизации характеристик систем массового обслуживания и управления запасами.
Краткая информация о полученном научном результате:
Построены математические модели систем массового обслуживания и управления запасами, запасы которых могут быть увеличены из разных источников и с конечными очередями, с учетом возможности поступления деструктивных запросов на склады. Системы изучены с применением различных стратегий пополнения запасов, созданы точные и приближенные численные методы расчета и оптимизации их характеристик.
Исполнители: член-корреспондент НАНА, д.т.н., проф. Агаси Меликов, Р.Мирзоев (Национальная Авиационная Академия), Я.Штрик (Венгрия, Дебреценский Университет)

9. Определение проблем, возникающих при внедрении технологий Интернета вещей (IoT) для поддержки принятия решений в процессе управления "умным городом", и способов их решения.
Краткая информация о полученном научном результате:
Исследованы возможности применения IoT технологий поддержки процесса принятия решений в процессе управления "умным городом", разработаны рекомендации по решению проблем и вопросов безопасности.
Исполнители: д.т.н., проф. Эльчин Алиев, Абульфат Рахманов

10. По сравнению с классическими множествами интуитивно нечеткие множественные числа выражают информацию через функции принадлежности, непринадлежности и колебания. С этой точки зрения интуитивно нечеткие методы удобны в преобразовании неточной информации в информацию и решении многокритериальных задач. На основе предложенной модели в исследовательской работе рассчитан индекс макроэкономической стабильности. С целью проверки адекватности модели предложенным алгоритмом решена задача соответствия модели с использованием макроэкономических показателей Азербайджана за 2016-2020 годы.
Исполнители: член-корреспондент НАНА, д.э.н., проф. Горхмаз Иманов, д.ф.э. Асиф Алиев.

11. Проведен системный анализ современного состояния методов и систем, применяемых в области нефтедобычи, созданы новые интеллектуальные методы измерения, диагностики, управления и системы для процессов нефтедобычи. Эти системы позволяют максимально упростить процесс контроля нефтедобывающего оборудования, определить утечку пластовой жидкости на основе предложенного алгоритма, автоматически определить плотность нефтегазоводяной смеси, степень обводненности нефти и процент наполнения цилиндра без использования датчика усилия с измерением температуры в устье насосно-компрессорной трубы, давления на выходной линии скважины и в 3 выбранных точках трубы.
Исполнители: д.т.н., проф. Аббас Рзаев, д.ф.т., доц. Рена Асадова, д.т.н., доц. Мазахир Исаев.