Environmental Science & Technology Group (ESTg)
Экологиялық ғылым мен технологиялар– ауаға, суға, топыраққа, қоқысқа, ресурстарды пайдаланудың тиімділігіне және климаттың өзгеруіне қатысты мәселелерді қамтитын, пәнаралық және көп пәнді сала. Алайда, ЭҒТ қоршаған ортамен байланысты мәселелермен ғана шектелмейді, себебі оның негізгі мақсаттары озық кеуекті материалдармен және оларды экологиялық және биомедициналық шешімдерде қолданумен байланысты. ЭҒТ сапалы зерттеу жүргізуге, инженерлік шешімдер мен оқытуға байланысты халықаралық желіске ие.

NU IoT research group
Заттар интернеті зерттеу тобын профессор Димитриос Зорбас басқарады. Оның мақсаты қазіргі заманғы коммуникациялық жүйелер мен заттар интернетінің сенсорларын зерттеу және дамыту болып табылады. Қызығушылықты оятатын тақырыптарға байланыс хаттамалары, енгізілген бағдарламалау, интеллектуалды сенсорлық жүйелер, заттар интернеті үшін машиналық оқыту және прототиптеу кіреді, бірақ олармен шектелмейді.

Advanced Energy Storage Systems and Functional Nanomaterials Research Group
Назарбаев Университетінің Инженерия және цифрлық ғылымдар мектебі жанындағыэнергия жинақтаудың озық жүйелерін және функционалдық наноматериалды зерттеу тобы– бұл инновациялық материалдар, сондай-ақ энергияны, катализді сақтау және түрлендіру материалдарына, мезокеуекті құрылымдарға және адсорбенттерге, фотоэлектрлік, экологиялық (суды және топырақты тазарту) және биомедициналық қолдануға аса көңіл бөле отырып, инновациялық материалдар, осындай материалдарды жасаудың жаңа әдістерін әзірлеуге мамандандырылатын халықаралық зерттеу тобы.

Applied Mechanics Research Group (AMRG)
Назарбаев Университетінің Инженерия және цифрлық ғылымдар мектебіндегі қолданбалы механиканы зерттеу тобы – есептеу механикасы мен автоматты реттеу теориясынан бастап механикалық жүйелер мен БЛА ауытқуларына дейін қызығушылығы әртүрлі ғылыми-зерттеу іс-шараларын жүргізетін, қайта құрылған зерттеу тобы. Топтың мүшелері бірқатар зерттеу жобаларына жетекшілік етеді және/немесе қатысады, ал топ студент-аспиранттарды даярлауға көмектесу мақсатында семинарларды ұсынады

Circular Economy Indexing in Construction Industry Using Big Data and AI
Бұл зерттеу құрылыс алаңын басқару және пайдалану үшін жаңа циклдық қала индексация (ЦҚИ) әдісін әзірлеу үшін заманауи жасанды интеллект әдістерін қолдануға бағытталған. Қалалар үшін циклдық индекстерін – жаңа зерттеу саласы болып табылады. ЦҚИ әдетте үлкен деректерді талдауды (BDA) қамтиды және жергілікті, ұлттық және халықаралық жасыл саясаттарды қолдайтын қалалық көрсеткіштерге қатысты деректерден алынған факторлардың қысқаша өлшемін қамтамасыз етеді. Бұл жоба қалалардағы айналмалы жобалардың салынған қоршаған ортаға жаңа үлесін қосуға бағытталған. Осылайша, ол құрылыс қызметіне назар аудара отырып, салынған орта үшін ЦҚИ әзірлеуді жеңілдетеді.
Проект дүние жүзіндегі қалалардағы құрылыс алаңдарына арналған үлкен, ашық бастапқы және мұқият аннотацияланған деректер жинағын жеткізеді және құрылыс алаңын айналмалы және тұрақты басқару стратегияларына және инвестицияларды жоспарлауға қолдау көрсетуге мүмкіндік беретін әрекеттер мен стратегиялары бар жаңа ЦҚИ әзірлейді. Бұл нәтижелер, әсіресе, аумақтар бойынша әртүрлі болуы мүмкін жасыл көшудің қолайлы факторларына әсер етуі мүмкін. Бұл муниципалитеттердің мәселені шешуге дайындығын арттыру арқылы саясаткерлерге бірқалыпты және әділ өтуге ықпал етеді. Айналмалы шараларды әзірлеу жергілікті қалалық басқаруды жақсартуға көмектеседі.
Ұсынылған құралдың демонстрациясын – қаланың айналмалы индексін (диапазон 1-100, мұнда 1 ең айналмалы және 100 ең аз индекс) – Алматы картасының бір бөлігін көрсететін төмендегі суреттен көруге болады.

Applications of Signal Processing Lab (ASP-LAB)
Біздің ғылыми-зерттеу жобамыздың негізгі бағыты сигналдарды өңдеудің жаңа әдістерін және «Акустика мен биомедицина» саласындағы қолданбалар үшін машиналық оқытуды зерттеу болып табылады. Біз цифрлық сигналды өңдеу, адаптивті сүзгілеу, Фурье түрлендіруі және вейвлетті түрлендіру, компоненттерді тәуелсіз талдау, сондай-ақ машиналық оқытудың озық әдістері сияқты классикалық сигналдарды өңдеу әдістеріне негізделген жаңа шешімдерді әзірлеуді мақсат етеміз. Төменде бізді қызықтыратын кейбір зерттеу тақырыптары берілген, бірақ тізім олармен шектелмейді:

Бейімделетін сандық сүзгілер
Белсенді шуды жою
Сандық есту аппараттары
Компоненттерді тәуелсіз талдау
Биомедициналық сигналдарды өңдеу
Дыбыстық сигналды өңдеу
BCI әдістері мен қолданулары (ми-компьютер интерфейстері)
Компьютерлік көру және оның қолданылуы
Біз осы салаларда инновациялық шешімдерді әзірлеуге тырысамыз және осы тақырыптарға құмарлығымызды бөлісетін басқа зерттеушілермен және ғалымдармен бірлесіп жұмыс істеуге мүдделіміз.