Бидний тухай
Багш ажилтан
Авто замын хэт түгжрэл, үүнээс уялдсан асуудлууд Улаанбаатар хотын иргэдийн ажил, амьдралд ноцтойгоор нөлөөлж эхлээд 10 гаруй жил болжээ. Нийслэл хотод оршин суугчдын тоо сүүлийн 20 жилд 2.1 дахин нэмэгдсэн боловч нийтийн тээврээр зорчигчдын тоо энэ хугацаанд ердөө 17% нэмэгдсэн байна. Улаанбаатар хотын иргэд өдөрт дунджаар 2.5 цагийг, жилд 35 өдөртэй тэнцэх хугацааг замын хөдөлгөөний түгжрэлд зогсож өнгөрөөж байгаа бөгөөд үүний алдагдсан боломжийн өртөг 2.7 их наяд төгрөгөөр хэмжигдэж байна (Жайка, 2021). Үе үеийн засгийн газрууд нийслэлийн авто замын түгжрэлийн асуудлыг шийдэхээр төрөл бүрийн арга хэмжээ авч, хэрэгжүүлж ирсэн боловч замын хөдөлгөөний нөхцөл байдал улам дордсоор байна. Монгол Улсын Засгийн газрын 2021 оны 05 сарын 19-ний 146 тогтоолоор 2022-2024 онуудад жил бүр 420 тэрбум төгрөгийг түгжрэлийг бууруулахад зориулан төсөвлөн зарцуулах шийдвэр гарсан байдаг. Гэвч энэ төсвийн зарцуулалт нь нэг талаас замын засвар, өргөтгөл, гүүр болон нүхэн гарцууд барих, шинэ сургуулиуд барих, хуучин сургуулийн барилгын засвар, нийтийн тээврийн парк шинэчлэл гэх мэт өргөн хүрээнд хийгддэг учраас хангалттай биш, нөгөө талаас төсвийн зарцуулалтыг шийдэх эрх мэдэлтнүүдийн мөнгө унагах, угаах боломж болж хувираад байгаагаас дорвитой үр дүнд хүрэхгүй байна. Төсөв зарцуулахгүй, менежментийн аргаар авто замын түгжрэлийн нөхцөл байдлыг сайжруулах оролдлогыг нийслэлийн захиргааны зүгээс мөн авч хэрэгжүүлж байгаа бөгөөд энд замын тэмдэг тэмдэглэгээ, хөдөлгөөний чиглэлийг өөрчлөх, замын чиглэлийн эгнээний тоог өөрчлөх, гэрэл дохионы шинэ горим нэвтрүүлэх, нийтийн тээвэрт зориулан 1-р эгнээг чөлөөлөх, нийтийн тээврийн цагийн хуваарийг өөрчлөх зэргийг дурдаж болно. Харамсалтай нь үр дүнгийн тооцоо судалгаа хангалтгүйгээс, эдгээр нь ердөө хариуцлагын зардал өндөртэй бодит симуляци туршилт болж хувиран ихэнхидээ иргэдийн эсэргүүцэлтэй тулгаран зогсох, байдлыг сайжруулах биш дордуулах нөхцөл байдлууд үүсээд байна. 2012 оны 08 сараас хэрэгжүүлж эхэлсэн авто машины дугаарын хязгаарлалтын журам үндсэндээ одоогийн нөхцөлд ажиллаж байгаа цорын ганц арга болоод байна. Хэдийгээр олон иргэд, эрдэмтэд, эрх мэдэлтнүүд төрөл бүрийн мэргэн санаа, гаргалгаа, логик ярьж, бичиж байгаа боловч аль ч шийдлийг оновчтой, зардал багатай гэх баталгааг өгөх хүн алга байна. Ийм нөхцөл байдалд бидэнд зайлшгүй хэрэгтэй байгаа зүйл бол автозамын түгжрэлийн асуудлыг шийдвэрлэхээр гаргаж буй аливаа шийдэл, санаа, шийдвэрийн үр нөлөөг урьдчлан үнэлэх боломжтой, нэгдсэн симуляцийн загварчлал, тооцооны схем бөгөөд манай баг энэхүү ажлыг хийж, гүйцэтгэхээр төлөвлөж байгаа болно. Судалгааны ажлын зорилго нь Улаанбаатар хотын авто болон явган замын сүлжээ, дэд бүтэц зэрэг өгөгдөл, мэдээллүүд дээр суурилсан авто машины хөдөлгөөний урсгалын математик загварыг гаргах, симуляци тооцооны кодыг бичиж, үндсэн тооцооллын дэд бүтэц, платформыг байгуулах бөгөөд дараах хүрэх үр дүнд хүрэхээр төсөөлж байна. 1. Замын хөдөлгөөний урсгалын төрөл бүрийн статистикүүдийг үнэлэх тооцооллын платформыг байгуулснаар, нөхцөл байдлын үнэлгээ, харьцуулалт хийх боломж 2. Тухайн үед болон ирээдүйд авч хэрэгжүүлэх бодлого, стратегийн түвшний арга хэмжээнүүд (тухайлбал, авто замын өргөтгөл, шинэ замууд барих, шинээр нэвтрүүлэх тээврийн хэрэгслийн тоо, багтаамж, цагийн хуваарийн өөрчлөлт, автомашины дугаарын болон бусад төрлийн хязгаарлалтууд, нийтийн тээврийн зорчих урамшуулал, сургуулийн автобусууд нэвтрүүлэх гэх мэт) замын хөдөлгөөний урсгалын төлөвт ямар хэмжээний өөрчлөлт авчрах, үндсэн статистикүүд ямар хэмжээгээр өөрчлөгдөх вэ гэдгийг тооцоолох боломж 3. Энэ платформ нь нийслэлийн автозамын дэд бүтцэд оруулж буй хөрөнгө оруулалтын үр ашгийг хэмжих, нэмэгдүүлэхэд үндсэн лавлах хэлбэртэйгээр ашиглагдах боломж
Over the past decade, Ulaanbaatar has grappled with severe road congestion, significantly impacting the daily lives of its residents. Despite a 2.1-fold increase in the city's population over the last 20 years, public transport usage has only risen by 17%. Citizens spend an average of 2.5 hours daily, equivalent to 35 days annually, stuck in traffic, resulting in an estimated 2.7 trillion MNT in lost opportunities (Jaika, 2021). Various governmental initiatives, including a substantial budget allocation of 420 billion MNT annually from 2022 to 2024, have been implemented to alleviate congestion. However, broad-scale efforts, such as road repairs, bridge construction, and public transport fleet renewal, lack targeted effectiveness. Simultaneously, attempts to manage traffic without significant budgetary spending have resulted in high-liability simulation experiments, often facing citizen opposition and exacerbating the situation. In this challenging scenario, the license plate restriction system, initiated in August 2012, emerges as the only effective measure. Despite numerous proposals, no universally optimal and cost-effective solution has been identified. Therefore, our research aims to develop an integrated simulation modeling and calculation scheme to pre-evaluate the effectiveness of any proposed solution. The research objective is to construct a mathematical model of car traffic flow in Ulaanbaatar, incorporating data on the city's road and pedestrian network and infrastructure. We plan to develop simulation calculation code, establish a basic calculation infrastructure and platform, and anticipate the following outcomes: 1. Creation of a calculation platform for evaluating diverse traffic flow statistics, enabling situational assessment and comparison. 2. Formulation of policy and strategic measures, such as highway expansion, changes in vehicle capacity and schedule, license plate restrictions, and incentives for public transportation, with the ability to estimate their impact on traffic flow patterns and basic statistics. 3. Utilization of the platform as a foundational guide for measuring and enhancing the efficiency of investments in the capital's road infrastructure.
Түлхүүр үгс:Төслийн хүрээнд Монгол улсад, Монгол Улсын Их Сургууль болон Анагаахын Шинжлэх Ухааны Үндэсний Их Сургуулиуд хамтран дараах судалгаа, ажлуудыг хийж гүйцэтгэнэ. - Хиймэл оюун ухааны эрүүл мэндийн салбар дахь хэрэглээ, Эрүүл мэндийн салбар дахь эмбэддэд систем, Эрүүл мэндийн салбар дахь юмсын интернет хичээлийн хөтөлбөрүүдийг боловсруулж, АШУҮИС-ийн хичээлийн хөтөлбөрт зааж эхлэх - Өвчтнийг зайнаас оношлох хоёр төрлийн тохиолдлыг судалж, өгөгдөл цуглуулах, машин сургалтын алгоритм боловсруулах бэлтгэл ажлыг хийнэ - Хиймэл оюунд суурилсан орчин үеийн тоног төхөөрөмжүүдийг хэрэглэж сурахад эмч мэргэжилтнүүдийг бэлтгэх сургалт явуулна
Chronic or life-style related diseases are the major global causes of both morbidity and mortality. Almost one third of global deaths are due to these diseases. The major chronic diseases are cardiovascular, diabetes and mobility disorder which accounts for about more than 70% of deaths and share modifiable risk factors [1]. Keeping in view with this we have chosen three different Asian countries and have tried to develop a digital health care framework which will help doctors, practitioners, engineers and other stakeholders to make the society more aware of these diseases and help prevent them by early detection. The main objective of this project is the creation of a specialised price based graduate course in artificial intelligence in partnership with universities and centre/institutes from Europe and Asian partners which are Pakistan, Thailand and Mongolia. The aim is to improve the quality of higher education and relevance of this for the society at national and regional level. It also aims to improve the level of local expertise and teaching/research skills in this undergraduate/graduate degree by developing new innovative education modules for digital health monitoring. The purpose of this project is to support modernise, accessible and internationalisation of education in the field of digital health. This project will develop three different types of data sets as well as a complete module for distance education learning as well. This open online course (OOC) will promote knowledge and train different audiences from ICT and health practitioners mainly. This OOC will take 6 weeks and 4 hours per week on how to employ AI techniques on data sets for better understanding and early diagnosis for three different use cases such as cardiovascular, mobility disorder and remote consultation for patients. It will also help students to develop sustainable solutions for digital health. Healthcare systems in developing countries in Asia (Pakistan, Thailand and Mongolia) are under significant socio-economic pressure due to the lack of resources, large population (in Pakistan and Thailand), difficult to access vast territory in Mongolia, due to poor investment and shortage in the health workforce. These multidimensional and complex challenges intensify the fragility of primary healthcare in these countries. According to a World Health Organization report [2][3]; Pakistan has 3.6 physicians and only 20 hospital beds, Thailand has 0.5 physicians and only 7 hospital beds and Mongolia has 27.7 physicians and 75.7 hospital beds per 10,000 of the population. Such a dire situation not only puts enormous pressure on the authorities to provide immediate care but also makes it very challenging to deal with the care of people with long-term conditions. In many situations, these patients require continuous monitoring and medical consultation. Thus, they need to visit hospitals frequently, which adds a significant strain on the system that is already crumbling due to shortage of resources. Under these circumstances, it is crucial to reduce the existing load on the scarce resources by performing routine monitoring with an affordable autonomous evaluation system and releasing human labour for higher value services. The key enabler for such a solution is the adoption of latest digital technologies that can create smart environments to autonomously monitor physiological parameters and analyse patient activities. Such digitally enabled smart environments allow patients to live more independently as well as provide access to much needed real-time medical data to healthcare professionals. However, for this vision to be successful we first need to train a new generation of creative, entrepreneurial and innovative and taskforce with the ability to understand the interdisciplinary ICT and digital health issues and then propose viable solutions. This can only be possible by developing a new curriculum in these HEI countries.
Түлхүүр үгс:
