🧪 🔬 Представленная работа

Доклад 1. «Deploying Multilingual ASR in Digital Twin Systems: A Performance and Efficiency Analysis of Whisper and SeamlessM4T»
Авторы: Bauyrzhan Amirkhanov, Gulnur Tyulepberdinova, Gulshat Amirkhanova, Sholpan Tletay, Alikhan Amirkhanov, Alina Raeva

Суть: сравнение систем распознавания речи Whisper (OpenAI) и SeamlessM4T (Meta) на трёх типологически разных языках — английском, русском и казахском — для голосовых интерфейсов цифрового двойника. Оценка по точности (WER, CER) и потреблению GPU-памяти. Whisper large-v3 показал лучший результат для английского и русского, а SeamlessM4T-v2-large — для казахского.

Доклад 2. «Digital Twin Integration for Proactive Industrial Decision Support: Enhancing Traccar-Based Monitoring Systems»
Авторы: Madiyar Zauranbek, Murat Kunelbayev, Timur Ishmurzin, Miras Tokhtassyn, Nazargozha Abdulkhamit

Суть: расширение платформы Digital Egiz (на базе Traccar) возможностями цифрового двойника для проактивной поддержки решений на производстве. Добавлен слой принятия решений с предиктивной аналитикой и симуляцией сценариев. Проверено на трёх промышленных кейсах: рост эффективности планового ТО, распределения ресурсов и точности обнаружения аномалий.

Доклад 3. «The Application of Digital Twins in Assessing Information Security Risks»
Авторы: Saltanat Adilzhanova, Tolkyn Mirkassimova, Gulshat Amirkhanova, Murat Kunelbayev

Суть: применение цифровых двойников для оценки рисков информационной безопасности. Динамическое моделирование угроз в реальном времени, прогнозирование кибератак и тестирование защитных механизмов в виртуальной среде с использованием методов машинного обучения — в сравнении с традиционными методами оценки рисков.

Доклад 4. «Text-to-3D Generation for Digital Twins in Food Industry: A Point-E Model Application»
Авторы: Tomiris Nurgazy, Gulshat Amirkhanova, Assel Abdildayeva, Nazargozha Abdulkhamit, Azim Aidynuly

Суть: генерация 3D-моделей оборудования и упаковки пищевого производства из текстовых описаний с помощью модели Point-E для встраивания в цифровой двойник. Оценка компромиссов между точностью, детализацией и полигональной сложностью; гибридный подход, сочетающий ИИ-генерацию с ручной доработкой.