Environmental Science & Technology Group (ESTg)
Экологические науки и технологии – междисциплинарная и многодисциплинарная область, охватывающая воздух, воду, почву, мусор, эффективность использования ресурсов и изменение климата. Однако, ЭНТ не ограничивается только вопросами, связанными с окружающей средой, поскольку ее ключевые интересы так или иначе связаны с передовыми пористыми материалами и их применением в экологических и биомедицинских вопросах. ЭНТ имеет международную сеть, содействующую проведению качественных исследований, инженерным решениям и обучению.

NU IoT research group
Научная группа "Интернет вещей" возглавляет профессор Димитриос Зорбас. Ее целью является проведение исследований и разработка современных систем коммуникации и датчиков для Интернета вещей. Темы интереса включают, но не ограничиваются протоколами коммуникации, встроенным программированием, интеллектуальными датчиковыми системами, машинным обучением для Интернета вещей и разработкой прототипов.

Advanced Energy Storage Systems and Functional Nanomaterials Research Group
Группа исследования передовых систем накопления энергии и функциональных наноматериаловв рамках Школы инженерии и цифровых наук Назарбаев Университета - международная исследовательская группа, специализирующаяся на инновационных материалах, разработке новых методов подготовки таких материалов с уделением особого внимания материалам для хранения и преобразования энергии, катализа, мезопористым структурам и адсорбентам, фотоэлектрическому, экологическому (очистка воды и почвы) и биомедицинскому применению.

Applied Mechanics Research Group (AMRG)
Группа исследования прикладной механики в Школе инженерии и цифровых наук, Назарбаев Университета – вновь созданная исследовательская группа с различными интересами и научно-исследовательскими мероприятиями, начиная от вычислительной механики и теории автоматического регулирования до колебаний механических систем и БЛА. Члены группы возглавляют и/или участвуют в целом ряде исследовательских проектов, а группа предлагает серию семинаров с целью содействия подготовке студентов-аспирантов.

Circular Economy Indexing in Construction Industry Using Big Data and AI
Данное исследование направлено на использование передовых техник искусственного интеллекта (ИИ) для разработки нового метода индексирования кругового города (CCI) в управлении и эксплуатации строительных объектов. Создание индексов круговой экономики для городов является новым направлением исследований. CCI обычно включает анализ больших данных (BDA) и предоставляет конкретные измерения факторов, извлеченных из данных, связанных с городскими показателями, поддерживая местные, национальные и международные экологические политики. Этот проект фокусируется на новом вкладе в область строительной среды в рамках кругового развития в городах. Таким образом, он способствует разработке CCI для строительной среды с акцентом на строительные деятельности.
В рамках проекта будет создан значительный, открытый и подробно аннотированный набор данных по строительным объектам из городов всего мира, а также разработан новый CCI с действиями и стратегиями, обеспечивающими поддержку круговой и устойчивой стратегии управления строительными объектами и планирования инвестиций. Эти результаты могут особенно повлиять на факторы, способствующие зеленому переходу, которые могут отличаться в разных территориях. Они помогут политикам способствовать плавному и справедливому переходу, развивая готовность муниципалитетов к решению этого вызова. Разработка мер круговой экономики может помочь улучшить местное городское управление.

Applications of Signal Processing Lab (ASP-LAB)
Основное направление наших исследовательских деятельностей - изучение новых методов обработки сигналов и машинного обучения для применений в области "Акустики и Биомедицины". Мы стремимся разработать новые решения на основе так называемых классических методов обработки сигналов, таких как цифровая обработка сигналов, адаптивная фильтрация, преобразование Фурье и вейвлет-преобразование, независимая компонентная анализ, а также передовые методы машинного обучения. Ниже приведены некоторые интересующие нас темы исследований:

• Адаптивные цифровые фильтры
• Активное шумоподавление
• Цифровые слуховые аппараты
• Независимая компонентная анализ и разделение источников
• Обработка биомедицинских сигналов
• Обработка аудиосигналов
• Методы и применения BCI (интерфейсы мозг-компьютер)
• Компьютерное зрение и его применения

Мы стремимся к разработке новаторских решений в указанных областях и с большим интересом относимся к сотрудничеству с другими исследователями и учеными, разделяющими наше увлечение этими темами.

Bioengineering research group
Наша группа по биоинженерии посвящена продвижению здравоохранения через инновационные методы инженерии и вычислений. Наши разнообразные проекты включают в себя разработку индивидуальных подходов к скринингу рака молочной железы с использованием машинного обучения, создание диагностических инструментов для болезни коронарных артерий через интеграцию медицинского изображения и симуляций, изучение биомеханики позвоночника, изучение аэродинамики носа и исследование гемодинамики и взаимодействия кровеносных сосудов в сердечно-сосудистой системе. Через мультидисциплинарный подход мы стремимся внести вклад в понимание и улучшение различных аспектов человеческого здоровья, расширяя границы исследований в области биоинженерии.

Energy Research Group
Эта исследовательская группа сосредоточена на разработке вычислительных методов для оптимизации различных инженерных конструкций в различных областях. Их основная экспертиза лежит в области аэродинамики и взаимодействия жидкости со структурой, с применением в таких областях, как авиационная и энергетическая техника. Разрабатывая и внедряя передовые методы вычислительной гидродинамики, такие как URANS/VLES и дискретные двусторонние методы взаимодействия жидкости со структурой (FSI), они стремятся улучшить эффективность, производительность и надежность инженерных систем. Кроме того, они исследуют мультидисциплинарные подходы к оптимизации конструкций для решения сложных инженерных задач, что в конечном итоге способствует развитию различных отраслей промышленности, включая авиацию, энергетику и материаловедение.