Аңдатпа.Қазіргі заманғы қосымшаларда ұшқышсыз ұшатын аппараттар (ҰҰА) логистика, ауыл шаруашылығы, қоршаған ортаны бақылау және төтенше қызметтер сияқты әртүрлі салаларда кеңінен қолданылады. Алайда олардың жұмысы жел жылдамдығы, температура, жауын-шашын және атмосфералық қысым сияқты ауа райы жағдайларына тікелей тәуелді. Метеорологиялық факторлардың болжанбауы ҰҰА ұшу қауіпсіздігі мен тиімділігіне айтарлықтай қауіп төндіреді.
Бұл зерттеу үлкен деректер мен машиналық оқыту технологияларына негізделген ҰҰА ұшуын жоспарлау үшін интеллектуалды ауа райын болжау жүйесін ұсынады. Жұмыста метеорологиялық деректерді өңдеудің заманауи әдістері қарастырылады, оның ішінде спутниктік суреттер, IoT сенсорлары және тарихи жазбалар пайдаланылады. Негізгі ауа райы параметрлерін болжау үшін Long Short-Term Memory (LSTM) және Convolutional Neural Networks (CNN) сияқты терең оқыту алгоритмдері қолданылады.
Дамыған жүйе болжамның 92%-ға дейінгі дәлдігін қамтамасыз етеді, бұл ұшу жоспарлау уақытын 30%-ға қысқартуға және жалпы операциялық қауіпсіздікті арттыруға мүмкіндік береді. Машиналық оқытудың ҰҰА ауа райын болжау жүйесіне интеграциясы бейімделгіштікті қамтамасыз етеді және климаттық жағдайлардың өзгеруіне жедел жауап беруге мүмкіндік береді. Алынған нәтижелер авиацияда жасанды интеллект пен үлкен деректер аналитикасын пайдаланудың маңыздылығын көрсетеді. Сондай-ақ, бұл жұмыс болашақ зерттеу бағыттарын ұсынады, соның ішінде ауаның сапасы мен күн радиациясы сияқты қосымша экологиялық факторларды қарастыру, сондай-ақ автономды ұшу басқару жүйелерімен ықтимал интеграциялау.

Түйін сөздер: үлкен деректер, машиналық оқыту, ауа райын болжау, ҰҰА, ұшу жоспарлау, ұшу қауіпсіздігі, болжамдық модельдеу.