КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО

Автоматизація процесу поселення в гуртожитки з використанням єдиної мови моделювання UML

Л.М. Самчук, Ю.С. Повстяна — ср, 26 бер 2025 16:04:18 +0000

У даній роботі розглядається автоматизація процесу поселення в гуртожиток, зокрема бронювання номерів. Основною метою дослідження є розробка ефективної системи, яка дозволяє автоматизувати та оптимізувати процеси поселення студентів у гуртожиток, зменшити витрати часу та ресурсів, підвищити зручність та задоволеність користувачів. У роботі проаналізовано існуючі системи та методи бронювання номерів, виявлено їх недоліки та переваги. На основі цього аналізу розроблено нову автоматизовану систему, що включає зручний інтерфейс для користувачів та адміністрації гуртожитку, функціонал бронювання та резервування кімнат, облік вільних місць, інтеграцію зі студентською базою. Для розробки системи використовувалися діаграми UML, включаючи діаграми випадків, діаграми діяльності та діаграми послідовності, які допомогли детально спланувати структуру та поведінку системи. Основними результатами досліджень є створення прототипу системи та перевірка її ефективності в реальних умовах. Результати тестування показали значне скорочення часу обробки заявок на розрахунки, зменшення кількості помилок та покращення загальної організації процесу. Робота має практичне значення для адміністрацій навчальних закладів, які прагнуть підвищити ефективність управління гуртожитками, а також для розробників програмного забезпечення, які спеціалізуються на створенні систем автоматизації навчальних закладів.

Інтеграція штучного інтелекту в системи автоматизації промислових процесів

С.О. Примиська, А.О. Абрамова, Д.М. Складанний — ср, 26 бер 2025 16:13:36 +0000

Досліджено впровадження штучного інтелекту в автоматизацію промислових процесів, що є ключовим напрямом цифрової трансформації виробництва. Установлено, що застосування алгоритмів машинного навчання, нейронних мереж, комп’ютерного зору та когнітивних обчислень сприяє підвищенню продуктивності, оптимізації управління ресурсами та мінімізації людського втручання в технологічні операції. Метою статті є аналіз ролі штучного інтелекту в автоматизації промислових процесів та розроблення підходів до його ефективної інтеграції для підвищення продуктивності та адаптивності виробничих систем. Для досягнення цієї мети застосовано системний аналіз для визначення впливу штучного інтелекту (ШІ) на промислову автоматизацію, методи порівняльного аналізу для оцінювання наявних підходів до впровадження інтелектуальних технологій, прогнозне моделювання для надання оцінки ефективності автономних систем і структурно-функціональний підхід для розроблення інтеграційної моделі.Виявлено основні проблеми впровадження штучного інтелекту в промислову автоматизацію, серед яких висока вартість інтеграції, складність адаптації ШI-алгоритмів до змінних умов виробництва, необхідність модернізації технологічної інфраструктури та ризики, пов’язані з кібербезпекою. Доведено, що ефективність інтеграції штучного інтелекту у виробничі процеси значною мірою залежить від вибору відповідного підходу: централізованого, децентралізованого або гібридного. Запропоновано концептуальну модель такої інтеграції, що передбачає сенсорний рівень збору даних, аналітичний рівень оброблення та управлінський рівень прийняття рішень, що дозволяє оптимізувати керування виробничими системами в реальному часі. Сформульовано рекомендації щодо ефективного впровадження штучного інтелекту в промислові процеси, що включають аналіз технологічних можливостей підприємства, адаптацію алгоритмів під специфіку виробництва, забезпечення кібербезпеки та підготовку персоналу до роботи з інтелектуальними технологіями. Перспективи подальших досліджень полягають у вдосконаленні методів адаптивного машинного навчання, створенні самонавчальних ШI-систем, оптимізації взаємодії автономних ШI-модулів із централізованими управлінськими платформами та розробленні методів оцінювання ефективності штучного інтелекту в автоматизованих виробничих середовищах.

Розробка автоматизованої системи підтримки діяльності молодіжного центру

Я.С. Савка, Я.В. Ковівчак , В.І. Дубук — ср, 26 бер 2025 16:22:28 +0000

У статті розглянуто проектування і розробку автоматизованої системи підтримки діяльності молодіжного центру. Обґрунтовано актуальність розробки системи. Проведено аналіз існуючих подібних систем, а також розглянуто їх переваги і недоліки. Приведено концептуальну модель автоматизованої системи підтримки діяльності молодіжного центру. Побудовано діаграми прецедентів для користувачів системи. Розроблено блок-схеми алгоритмів роботи системи. Побудовано функціональну модель системи з різними рівнями її деталізації. Розроблено діаграму класів та базу даних системи. Виконано реалізацію компонентів системи, бази даних та інтерфейсу користувача, а також проведено їх тестування. Розроблена автоматизована система підтримки діяльності молодіжного центру може знайти успішне застосування у діяльності молодіжних центрів різного спрямування та інших громадських організацій України та світу

Оцінка надійності та прогнозування відмов заглибних насосів за допомогою передових методів моделювання

М.В. Баутіна — ср, 26 бер 2025 16:28:16 +0000

У статті досліджено сучасні підходи до прогнозуючого обслуговування заглибних насосів із використанням алгоритмів штучного інтелекту та IoT-сенсорів. Актуальність роботи зумовлена необхідністю підвищення надійності насосного обладнання та оптимізації витрат на його технічне обслуговування. Встановлено, що основними проблемами є високі витрати на модернізацію інфраструктури, складність адаптації алгоритмів до змінних потокових даних та потреба у кваліфікованому персоналі для роботи із системою моніторингу. Метою дослідження є розробка рекомендацій щодо інтеграції систем прогнозуючого обслуговування для зниження кількості аварійних простоїв і оптимізації витрат на обслуговування. У статті використано методи порівняльного аналізу ефективності моделей прогнозування, а також дослідження впливу змін ключових параметрів, таких як тиск, температура та вібрація, на прогнозування технічного стану насосів у реальному часі. Результати показали, що запропонована модель на основі рекурентних нейронних мереж перевершує традиційні підходи за всіма ключовими показниками, зокрема за точністю та повнотою. Зроблено висновок про необхідність поетапного впровадження пілотних проєктів для адаптації системи до виробничих умов і забезпечення безперервного моніторингу. Перспективи подальших досліджень включають розробку адаптивних моделей для роботи з неповними даними, а також підвищення автономності систем обслуговування через самонавчання моделей. Це сприятиме стабільній роботі насосних систем у складних експлуатаційних умовах

Оптимізація інтеграції машинного навчання у платформи аналізу текстових потоків у реальному часі: технічні підходи та критерії ефективності

О.О. Коростін — ср, 26 бер 2025 00:00:00 +0000

У статті досліджується інтеграція алгоритмів машинного навчання у платформи реального часу для аналізу текстових потоків. Актуальність теми зумовлена стрімким зростанням обсягів неструктурованих текстових даних та необхідністю їх своєчасної обробки для підтримки прийняття рішень у сферах медіа-моніторингу, кібербезпеки, фінансів і медицини. Показано, що ефективність таких платформ залежить від адаптивності алгоритмів, точності аналізу, масштабованості та прозорості результатів. Особливу увагу приділено технічним аспектам реалізації, зокрема розподіленій архітектурі, потоковій обробці даних, оптимізації обчислювальних ресурсів і впровадженню пояснюваних моделей. Метою статті є дослідження можливостей інтеграції алгоритмів машинного навчання у платформи реального часу для аналізу текстових потоків, зокрема розроблення підходів до підвищення ефективності обробки даних, забезпечення їх прозорості та адаптивності в умовах змінного інформаційного середовища. Для досягнення поставленої мети використано методи аналізу наукових джерел, порівняння існуючих алгоритмів та експериментального дослідження технічних рішень. У результаті встановлено, що основними проблемами інтеграції є висока обчислювальна складність глибоких моделей, обмеження масштабованості та затримки при обробці потоків. Доведено, що застосування технологій розподілених обчислень, апаратних прискорювачів (GPU/TPU) та механізмів онлайн-навчання суттєво підвищує продуктивність таких платформ. Впровадження адаптивних алгоритмів з можливістю оновлення параметрів у реальному часі покращує якість аналізу в умовах нестабільних даних. Зроблено висновок, що інтеграція машинного навчання у платформи реального часу забезпечує підвищення швидкості, надійності та масштабованості аналітики текстових потоків. Перспективи подальших досліджень пов’язані з розробленням універсальних багатомовних платформ, які поєднують енергоефективність, модульність і високу аналітичну продуктивність

Етичні аспекти застосування штучного інтелекту у неприбутковому та благодійному секторах

Я.Я. Кравчук — ср, 26 бер 2025 16:45:34 +0000

У статті проаналізовано сучасні етичні аспекти застосування штучного інтелекту (ШІ) у діяльності неприбуткових і благодійних організацій. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю забезпечення прозорості, соціальної відповідальності та рівного доступу до цифрових сервісів у контексті зростаючого використання ШІ для автоматизації процесів і прийняття рішень у гуманітарних ініціативах.Встановлено, що ключовими етичними викликами є непрозорість алгоритмів, ризики алгоритмічної упередженості, недотримання конфіденційності даних і цифрова нерівність серед бенефіціарів. Метою роботи є розробка рекомендацій щодо запровадження етичних стандартів використання ШІ у неприбутковому секторі з урахуванням міжнародних практик і забезпеченням соціальної відповідальності. У дослідженні застосовано методи контент-аналізу, системного порівняння та огляд міжнародного досвіду для визначення ключових факторів забезпечення етичності й інклюзивності цифрових рішень. Результати аналізу свідчать про необхідність впровадження принципу «пояснюваного ШІ», який забезпечує прозорість алгоритмів і їхню підзвітність. Доведено, що використання багатомовних інтерфейсів, адаптованих для соціально вразливих груп, а також інтеграція політик багаторівневого захисту даних підвищують рівень довіри до цифрових рішень. Зроблено висновок, що ефективне впровадження ШІ у гуманітарних програмах можливе за умов постійного моніторингу та незалежного аудиту алгоритмів для зниження ризиків «чорних скриньок». Перспективи подальших досліджень включають розробку методів адаптації алгоритмів до локальних соціокультурних потреб, вивчення інновацій у сфері захисту персональних даних і створення навчальних програм для підвищення цифрової грамотності бенефіціарів.

Аналіз можливостей використання цифрових бібліотек в освітньому процесі вищих військових навчальних закладів

О.В. Буяло, О.В. Зайцев — ср, 26 бер 2025 16:53:44 +0000

У статті проведено аналіз можливостей використання цифрових автоматизованих бібліотечних інформаційних систем (ЦАБІС)з відкритим кодом у вищих військових навчальних закладах (ВВНЗ). Розглянуто еволюцію таких систем, від їхнього становлення до сучасних рішень. Особливу увагу приділено аналізу популярних програмних платформ, зокрема Koha, Evergreen, OpenBiblio, PMB, NewGenLib. Описано їх функціональні можливості, критерії вибору та порівняльні переваги для військових навчальних установ. Зокрема, визначено, що система Koha виділена як найбільш перспективна завдяки її перевагам: відкритому вихідному коду, можливістю розгортання в локальних мережах, підтримкою різних мов інтерфейсу та постійному оновленню електронного контенту. Визначено, що впровадження ЦАБІС є ключовим етапом у створенні мережевого середовища для доступу до електронних ресурсів, особливо в умовах воєнного часу. Це сприяє підвищенню ефективності освітнього процесу, зниженню матеріальних витрат та пришвидшенню впровадження результатів наукових досліджень. У статті запропоновано критерії оцінювання ЦАБІС, серед яких операційна система, доступність налаштувань, можливість роботи в умовах обмежень. У підсумку зроблено висновок про доцільність використання Koha для ВВНЗ, з огляду на її універсальність і функціональність. Заплановано подальше практичне тестування та формування рекомендацій для оптимізації роботи системи у військових навчальних закладах.

Класифікація та кодування дефектів програмного забезпечення внаслідок дії кібератак

Ю.Є. Добришин — ср, 26 бер 2025 17:05:26 +0000

В роботі на підставі проведеного аналізу впливу кібератак на стан працездатності автоматизованих систем та комплексів, пропонується методика класифікації та кодування дефектів пошкодженого програмного забезпечення. Методика класифікації та кодування дефектів програмного забезпечення розроблена на підставі певних характеристик та класифікаційних ознак найбільш розповсюджених кібератак та дефектів програмного забезпечення, що виникають внаслідок їх дії. В основу класифікації покладені існуючі зв’язки між пошкодженим програмним забезпеченням та можливими дефектами, що виникають внаслідок дії кібератак, а також між дефектами програмного забезпечення та способами їх виявлення та відновлення. На підставі аналізу класифікаційних ознак розроблена структура технологічного коду дефекту пошкодженого програмного забезпечення, елементами якого є певні класифікаційні ознаки. На прикладі одного з виду кібератак SQL-ін'єкція приведений практичний приклад класифікації та призначення кодів для дефектів пошкодженого програмного забезпечення, а також варіанти можливих комбінацій кодів дефектів, що можуть виникати під час дії кібератаки виду SQL-ін'єкція. З метою подальшої формалізації відновлення дефектів пошкодженого програмного забезпечення, приведений ієрархічний взаємозв’язок рівній теоретичного дереву стану атаки виду SQL-ін'єкція, що відповідає порядку класифікації та кодування. Дослідження, що були проведені, дозволяють застосовувати методику класифікації та кодування дефектів пошкодженого програмного забезпечення внаслідок дії кібератак для автоматизованого проектування технологічних процесів діагностики дефектів пошкодженого програмного забезпечення, а також визначення доцільності відновлення програмних модулів та рішення інших технологічних питань щодо захисту інформації.

Інструменти моделювання та симуляції для вивчення комп’ютерних мереж: огляд і практичний досвід

О.В. Козак, Л.М. Михайлова, І.В. Семенишина — ср, 26 бер 2025 17:12:23 +0000

Симуляція та моделювання можуть відігравати важливу роль у процесі вивчення комп’ютерних мереж. Саме ці інструменти допомагають студентам вивчити поведінку мережі та порівняти показники її продуктивність під час різних сценаріїв роботи, не вимагаючи при цьому спеціального обладнання. Однак процес інтеграції інструментів моделювання та симуляції в мережеві курси зазвичай залежить від теми курсу підготовки або особистих вподобань викладача, що може не задовольняти вимоги підготовки майбутнього фахівця. Поєднати теорію та практику в одному курсі вивчення комп’ютерних мереж надзвичайно важко, через постійне зростання складності і масштабу сучасних мереж. Це стало однією з головних даного дослідження, в ході якого було розглянуто функціонал найпопулярніших симуляторів мережі, а також згадано переваги та недоліки кожного з розглянутих інструментів, що допомогло провести аналіз можливості використання кожного з них в процесі вивчення мереж. Надано власні рекомендації для ефективного впровадження цих інструментів в процес навчання. Ці рекомендації можуть бути задіяні як на рівні шкіл та ліцеїв, так і в закладах вищої освіти, що робить їх універсальними у використанні. Питання зміни підходів у вітчизняній освіті до процесу вивчення комп’ютерних мереж визначено актуальним для наступних досліджень, оскільки через технологічну революцію та стрімкий розвиток інформаційних технологій, який триває декілька останніх десятиліть, навчальний матеріал кожного року втрачає свою актуальність, а мережі, навпаки, стають все складнішими.

Розробка застосунку для взаємодії з комп’ютером за допомогою жестів з використанням технологій ComputerVision

Н.О. Міронов, Л.М. Самчук — ср, 26 бер 2025 17:18:44 +0000

У роботі досліджено методи безконтактного керування комп’ютером за допомогою жестів рук на основі технологій комп’ютерного зору та машинного навчання. Наведено приклади застосування технологій в різних сферах життя, де вони показують переважну ефективність та зручність над традиційними інтерфейсами взаємодії з системою. Описано засоби та інструменти, використані під час розробки програмного застосунку. Запропоновано модульну архітектуру системи, яка забезпечує розпізнавання жестів у реальному часі, включаючи сегментацію зображень, відстеження ключових точок руки та класифікацію рухів. Реалізовано функціонал для переміщення курсора, виконання лівих та правих кліків, подвійних клацань, прокручування сторінок і регулювання гучності. Результатом роботи є програмний продукт, який підтримує переміщення курсора миші, лівий і правий кліки, подвійний клік, перетягування об’єктів, скролінг та регулювання гучності. Проведено тестування як функціонування основних команд застосунку, так і роботи на різних апаратних конфігураціях в реальному часі. Запропоновано рішення для вдосконалення надалі й розширення функціоналу програмного забезпечення.

Класифікація видів помилок в геопросторовій базі даних на прикладі державного земельного кадастру

Б.І. Мороз, О.О. Шишацький — ср, 26 бер 2025 17:26:28 +0000

У статті досліджено проблему класифікації помилок у геопросторових базах даних на прикладі інформації з Державного земельного кадастру України. Запропоновано розширену класифікацію помилок, яка охоплює атрибутивні, геометричні, топологічні та контекстуальні помилки. Зокрема, розглянуто помилки позиціонування, топологічні порушення, некоректні атрибутивні дані, дублювання та непослідовність даних. Стаття акцентує увагу на важливості автоматизованого виявлення помилок для забезпечення якості геопросторових даних. Зроблено висновок про необхідність подальших досліджень із використанням статистичних методів для ідентифікації аномалій. Запропоновані підходи сприяють підвищенню точності аналізу та підтримують прийняття рішень у геоінформаційних системах.

Методи моделювання та класифікації електрокардіосигналів

Л.Є. Мосій, А.С. Сверстюк — ср, 26 бер 2025 17:35:18 +0000

У статті проведений ґрунтовний аналіз методів моделювання, опрацювання та класифікації електрокардіосигналів на основі дослідження публікацій у наукометричній базі Web of Science Core Collection за 2014-2024 роки. Проаналізовано 513 наукових праць, що відображають динаміку розвитку підходів до інтерпретації кардіологічних даних. Бібліометричний аналіз виявив зростання публікаційної активності з максимальними показниками у 2019 році (58 публікацій), 2022 році (51 публікація) та 2024 році (54 публікації), що підтверджує актуальність досліджуваної тематики. На основі ключових слів публікацій створено хмару термінів, яка демонструє превалювання таких концептів як електрокардіосигнал, глибинне навчання, класифікація, опрацювання сигналів та варіабельність серцевого ритму. Методологічний аналіз засвідчив еволюцію підходів від традиційних методів цифрової обробки сигналів до впровадження інноваційних технологій штучного інтелекту. Зокрема, досліджено ефективність застосування згорткових нейронних мереж для класифікації електрокардіосигналів, які демонструють точність понад 95% при діагностуванні різних типів аритмій. Географічний розподіл публікацій показав лідерство наукових установ США (19% публікацій), Індії (12%), Німеччини (10%) та Китаю (9%). За тематичним спрямуванням переважають дослідження в галузі інженерії (51% публікацій) та комп'ютерних наук (29%), що підкреслює міждисциплінарність проблематики. Визначено пріоритетні напрями розвитку методів аналізу ЕКС: розробка адаптивних алгоритмів фільтрації завад, вдосконалення методів екстракції діагностично значущих ознак, створення інтелектуальних систем класифікації на основі гібридних архітектур. Особливу увагу приділено синергії методів машинного навчання з класичними підходами до аналізу ЕКС для підвищення достовірності діагностування серцево-судинних патологій

Модель загроз для інформації системи дистанційного навчання Moodle

В.Д. Назарук, К.С. Шайнюк — ср, 26 бер 2025 17:42:48 +0000

В роботі розглянуто загрози інформаційної безпеки системи дистанційного навчання Moodle, як найбільш поширеної системи в закладах вищої освіти України. Описано основні категорії загроз, які можуть виникнути в ході впровадження та експлуатації зазначеної системи в навчальному процесі, деталізовано окремі аспекти і підготовлено детальний аналіз загроз за рахунок несанкціонованого фізичного доступ до технічних засобів оброблення та зберігання інформації, порушення встановлених правил управління і розмежування ролевим доступом, помилок та відмов (збоїв) у функціонуванні програмного забезпечення, впровадження комп'ютерних вірусів та закладних програм, неправильних навмисних або ненавмисних дій персоналу, а також надзвичайних ситуацій. Визначено та зведено в таблицю вплив зазначених загроз на основні безпекові характеристики інформації (конфіденційність, цілісність, доступність та спостережність). Задля запобігання інцидентів інформаційної безпеки в системі по кожному виду загроз розроблено та надано рекомендації щодо протидії існуючим загрозам. Розроблена модель загроз для інформації в системи дистанційного навчання Moodle може бути використана при підготовці технічного завдання для побудови комплексної системи захисту інформації (далі - КСЗІ) системи дистанційного навчання, або проведення аудиту інформаційної безпеки відповідно до положень міжнародних стандартів. В свою чергу, впровадження КСЗІ чи проведення аудиту відкриває можливість безпечно і надійно використовувати зазначену інформаційну систему в навчальному процесі закладів вищої освіти із дотриманням вимог чинного законодавства України.

На шляху до практичної рамки LLMOps: розуміння та формування операційної досконалості для великих мовних моделей

Н.О. Поляковська — ср, 26 бер 2025 17:49:06 +0000

Ефективне управління життєвим циклом великих мовних моделей (LLM) є ключовим аспектом забезпечення їхньої надійності та адаптивності у виробничих середовищах. Актуальність дослідження зумовлена стрімким зростанням використання великих мовних моделей у різних галузях, що супроводжується викликами, такими як високі обчислювальні потреби, ризики генерації хибних результатів («галюцинацій») та алгоритмічна упередженість. Встановлено, що традиційні методи MLOps не забезпечують належного рівня контролю якості та масштабованості, що вимагає розробки спеціалізованих операційних підходів для LLM. Мета дослідження – формування операційної рамки LLMOps, яка охоплює всі етапи життєвого циклу великих мовних моделей: від обробки даних до моніторингу та підтримки в реальному часі. Методи дослідження базуються на міждисциплінарному аналізі сучасних практик упровадження великих мовних моделей, виявленні проблемних аспектів їхнього використання та розробці практичних рекомендацій для ефективного управління системами. Визначено основні етапи операційної рамки, зокрема підготовку даних, розробку та розгортання моделі, а також контроль результатів на етапах моніторингу й підтримки. Найбільш критичними аспектами є інтеграція багаторівневого моніторингу, дотримання етичних стандартів і впровадження автоматизованих алгоритмів для зменшення частоти помилкових відповідей. Результати дослідження підтверджують, що запропонована операційна рамка підвищує надійність роботи мовних моделей у високонавантажених середовищах і забезпечує їхню адаптацію до динамічних змін у структурі запитів. Використання методів розподілених обчислень, оптимізації ресурсів і перевірки результатів на етапі постобробки сприяє мінімізації ризиків, пов’язаних із продуктивністю та точністю відповідей моделі. Рекомендовано впроваджувати симуляційні стрес-тести для перевірки стійкості системи під час пікових періодів навантаження. Висновки. У роботі наголошено на важливості постійного аудиту роботи моделей для забезпечення їхньої прозорості та відповідності нормативним вимогам. Перспективи подальших досліджень стосуються оптимізації процесів повторного навчання й упровадження методів енергоефективного управління обчислювальними ресурсами.

Розробка AI асистента для локального користувача на мові програмування Python

О.І. Проніна, Р.В. Синицін — ср, 26 бер 2025 18:19:01 +0000

У статті розглядається система розробки багатофункціонального AI-асистента, який здатний виконувати широкий спектр завдань. Представлено модель AI-асистента, розроблену на основі нейронних мереж, яка забезпечує високу точність у виконанні команд та здатна працювати в реальному часі. Запропонована модель досягла високої точності в розпізнаванні голосу, ефективно працюючи навіть коли використовується без підключення до інтернету. В моделі є інтеграція системи розпізнавання мови Vosk та Speech Recognition вони дозволяють точно й ефективно обробляти голосові команди. Виконується розпізнавання голосових команд у режимі реального часу, незалежно від того, чи йдеться про прості команди для окремих дій, чи про сценарії, які включають отримання інформації. Також реалізовано обробка текстового введення для виконання команд. Особлива увага в роботі приділялась розробці ефективної математичної моделі, яка мінімізує затримки у виконанні запитів і забезпечує стабільну роботу.

Перспективи використання машинного навчання для забезпечення відповідності програмних продуктів до державних нормативних вимог

С.Т. Шикеринець, О.С. Улічев — ср, 26 бер 2025 18:25:09 +0000

Забезпечення відповідності програмних продуктів до різноманітних державних нормативних вимог, галузевих стандартів та кращих практик є одним з ключових завдань для сучасних організацій та компаній що розробляють чи впроваджують дані продукти. У статті розглядаються перспективи використання машинного навчання для забезпечення відповідності програмних продуктів до державних нормативних вимог. Проаналізовано сучасні методи машинного навчання, які можуть бути застосовані для автоматизації процесів перевірки програмних продуктів. Оцінка потенціалу впровадження машинного навчання виявила суттєві переваги, включаючи підвищення ефективності, точності та масштабованості процесів перевірки відповідності. Описано потенційні переваги та виклики впровадження цих технологій у сфері забезпечення відповідності програмних продуктів до державних стандартів. На основі отриманих результатів запропоновано практичні рекомендації щодо ефективного впровадження машинного навчання.

Інтелектуальні автоматні системи для обробки та аналізу діагностичних даних автомобіля

Д.М. Нікітін, О.М. Рибіцький — ср, 26 бер 2025 18:32:41 +0000

У статті розглядається підхід до автоматизації процесу діагностики технічного стану автомобілів із використанням інтелектуальних автоматних систем. Основна увага приділяється застосуванню автоматних моделей, які дозволяють підвищити точність аналізу діагностичних параметрів транспортних засобів та зменшити ймовірність помилкових висновків. Запропонована система базується на методах спектрального аналізу, зокрема ортогональних поліномах Фур'є, що дає змогу суттєво зменшити середньоквадратичну похибку діагностичних розрахунків. Дослідження охоплює такі ключові аспекти, як діагностика автомобіля за допомогою OBD-2, методи отримання та обробки кодів помилок DTC, а також використання автоматних моделей для аналізу технічного стану транспортних засобів. Описано основні труднощі інтерпретації OBD-даних та запропоновано підхід, що поєднує автоматні алгоритми з методами спектрального аналізу для підвищення точності діагностики. Запропонована система має можливість адаптації на основі історичних даних, що дозволяє їй самостійно змінювати свої діагностичні параметри залежно від накопиченого досвіду. Таке навчання базується на аналізі трендів, ідентифікації аномалій та коригуванні параметрів автоматної моделі для підвищення точності діагностики. Чисельне моделювання, проведене в рамках дослідження, підтвердило ефективність застосованої методики. Розроблена інтелектуальна автоматна система для діагностики автомобіля демонструє високий потенціал у сфері автоматизованого технічного контролю. Використання автоматних моделей дозволяє підвищити ефективність аналізу діагностичних параметрів, зменшити ймовірність хибних висновків та підвищити загальну надійність транспортних засобів. Перспективи подальших досліджень включають розширення застосування ймовірнісних методів для роботи з великомасштабними наборами діагностичних даних.

Програмне порівняння анотацій наукових статей за допомогою статистичних методик обробки природніх мов.

С.Д. Приходченко, О.Ю. Приходченко, О.С. Шевцова — ср, 26 бер 2025 18:57:43 +0000

Стаття присвячена розробці та аналізу методик автоматизованого порівняння анотацій наукових статей за допомогою статистичних методів обробки природної мови (NLP). Авторами розглянуто сучасні підходи до текстової аналітики, включаючи алгоритми Cosine Similarity, Jaccard Similarity та TF-IDF, а також використання кластеризації та моделей машинного навчання, зокрема SciBERT та BioBERT. Запропонована дослідницька модель програмного забезпечення дозволяє автоматично визначати схожість між текстами, що сприяє ефективному аналізу наукових публікацій, зменшенню дублювання досліджень і підвищенню якості бібліографічного аналізу. Робота має значний потенціал для застосування в науковій комунікації, академічному плагіат-менеджменті та автоматизованих системах оцінки літератури. Подальші дослідження спрямовані на вдосконалення алгоритмів та інтеграцію запропонованої системи з науковими базами даних

Інтеграція API у вебдодаток для збирання музичних даних з відкритих джерел

О.Є. П'ятикоп, А.Є. Шевченко — ср, 26 бер 2025 00:00:00 +0000

Популяризація української музики у світі є важливим інструментом збереження культурної ідентичності та формування позитивного іміджу країни. У цій роботі розглядається питання автоматизованого збору та аналізу музичних даних українських виконавців із використанням Spotify API. Розроблено вебдодаток на основі фреймворку Remix та мови TypeScript, що дозволяє здійснювати авторизацію, отримувати інформацію про композиції, виконавців та альбоми, а також зберігати їх у зручному форматі для подальшої обробки. У межах дослідження було сформовано вибірку, що включає 1,106 записів про композиції від 568 унікальних виконавців, із зазначенням 12 музичних характеристик та жанрової приналежності. Аналіз зібраних даних показав, що жанрова класифікація вибірки потребує покращення, оскільки Spotify класифікував не всі композиції. Отримані результати можуть бути використані для подальшого аналізу жанрової класифікації української музики, оптимізації рекомендаційних систем та популяризації україномовного контенту у міжнародному музичному просторі.

Програмування ігрового додатку з використанням штучного інтелекту

О.І. Проніна, М.І. Рейжевський — ср, 26 бер 2025 19:10:26 +0000

Стаття присвячена важливості розвитку відеоігор у сучасному суспільстві та ролі штучного інтелекту в цій сфері. Розглянуто внесок відеоігор у культуру, економіку та технологічний прогрес, а також їхній вплив на популяризацію національної спадщини. Описано застосування штучного інтелекту у створенні ігрових механік, генерації текстур, анімації та розвитку NPC (неігрових персонажів), що забезпечує більш реалістичний ігровий досвід. Висвітлено використання Reinforcement Learning і алгоритму Proximal Policy Optimization для навчання NPC, що оптимізує процес розробки та покращує поведінку персонажів. У статті наведено переваги впровадження штучного інтелекту у відеоігри, які роблять їх складнішими, динамічнішими та більш інтерактивними.

Моніторинг стану здоров’я пацієнтів за допомогою інформаційної технології IоТ

Ю.А. Федонюк, Л.Я. Глинчук — ср, 26 бер 2025 19:17:04 +0000

У статті розглянуто особливості застосування IoT-пристроїв, які збирають медичні показники пацієнтів у реальному часі, та їх інтеграцію з методами машинного навчання для поліпшення якості даних. Описано типові підходи до корекції цих артефактів для забезпечення точності та надійності медичних діагностичних систем. Автори також зосереджуються на практичному використанні фільтрів для оптимізації опрацювання сигналів, що дозволяє досягти високої точності моніторингу стану здоров’я пацієнтів у реальному масштабі часу. Висвітлено основні технічні та методологічні виклики, пов’язані з інтеграцією IoT у медичні інформаційні системи, а також пропонуються шляхи їх вирішення для підвищення ефективності та точності моніторингу

Науково-аналітичне дослідження застосування штучного інтелекту в медичній візуалізації

А.Б. Горкуненко, А.С. Сверстюк — ср, 26 бер 2025 19:23:14 +0000

У даній науковій роботі проведено аналітичне дослідження сучасних підходів до застосування штучного інтелекту (ШІ) у медичній візуалізації. Використовуючи базу даних Scopus, здійснено аналіз наукових публікацій за період 2014–2024 років. Визначено ключові тенденції, виклики та перспективи розвитку ШІ у радіології, діагностиці та суміжних напрямах. Дослідження виявило експоненційне зростання кількості наукових праць із середини 2010-х років, що пояснюється розвитком глибокого навчання, зокрема згорткових нейронних мереж (CNN) і трансформерів. Провідними центрами досліджень є установи США та Китаю, основними джерелами фінансування – National Institutes of Health (NIH) та National Natural Science Foundation of China (NSFC). Незважаючи на значні досягнення, актуальними залишаються питання надійності алгоритмів, їхньої інтерпретованості та етичні аспекти. Подальші дослідження спрямовані на покращення точності моделей і їх адаптацію до клінічної практики.

Метод швидкого обчислення експоненти на полях Галуа GF(2n) для криптографічних застосувань

О.П. Марковський, С.С. Нікольський — ср, 26 бер 2025 19:29:10 +0000

Розроблено метод прискореного обчислення експоненти на полях Галуа GF(2ⁿ), який реалізує групову обробку k розрядів коду експоненти з використання передобчислень, що дозволяє зменшити кількість операцій піднесення до квадрату та множення і, тим самим, прискорити процес обчислення. В теоретичному плані, запропонований метод базується на властивості операції експоненціювання числа на полях Галуа за умови, що код експоненти є ступенем числа два. Детально описано процедури побудови двох таблиць передобчислень, а також процедуру експоненціювання на полях Галуа з їх використанням. Виклад ілюстровано числовими прикладами. Теоретично показано та експериментально доведено, що розроблений метод забезпечує прискорення обчислення експоненти на полях Галуа практично в k раз.

Методологія «Інженерія хаосу» та стійкість розподілених ІТ-команд

Р.І. Васьків, Н.В. Веретеннікова — ср, 26 бер 2025 19:35:17 +0000

У статті досліджено застосування принципів методології «Інженерія хаосу» для підвищення стійкості розподілених ІТ-команд шляхом вдосконалення управління ризиками та оптимізації проєктних процесів. Розроблено математичну модель, яка дозволяє кількісно оцінювати ключові параметри, зокрема часову затримку, комунікаційні бар’єри, стабільність інформаційних систем, функціональну розподіленість, ефективність проксі-ролей та рівень змінності команди. Модель передбачає дискретний аналіз у часових інтервалах, що дає змогу оцінювати динаміку змін і вплив ризиків на продуктивність розподілених команд. Особлива увага приділена методології моделювання збоїв, яка включає імітацію критичних сценаріїв для тестування стійкості системи в умовах високої невизначеності. Запропоновані теоретичні та практичні підходи сприяють вдосконаленню методів управління ризиками в умовах сучасних динамічних ІТ-середовищ.

Створення смарт-контрактів у інформаційній системі обліку продажу зброї

Н.Е. Кунанець, Ю.А. Яримович — ср, 26 бер 2025 19:42:43 +0000

У статті проаналізовано можливості платформи Ethereum для розроблення та впровадження смарт-контрактів в інформаційній системі обліку продажу зброї. Розглянуто архітектуру платформи, механізми забезпечення прозорості, безпеки та достовірності даних у процесах купівлі-продажу. Особлива увага приділена аналізу ключових компонентів платформи, таких як Ethereum Virtual Machine (EVM) та механізм консенсусу Proof of Stake, які забезпечують децентралізовану та захищену основу для роботи смарт-контрактів. Досліджено потенціал смарт-контрактів для автоматизації ключових етапів обліку, включаючи перевірку дозволів на придбання зброї, реєстрацію угод, контроль дотримання законодавчих норм і відстеження змін у даних у реальному масштабі часу. Визначено переваги використання блокчейн-технологій, серед яких — незмінність записів, доступність для аудиту в режимі реального часу, підвищена прозорість операцій і мінімізація людського фактору. Окремо підкреслено, що інтеграція блокчейну дозволяє створити надійні механізми запобігання несанкціонованому доступу, фальсифікації даних і шахрайству. Розглянуто приклади реалізації смарт-контрактів у системі обліку продажу зброї та описано, як автоматизація цих процесів може сприяти зменшенню адміністративного навантаження. Водночас у статті висвітлено ключові виклики впровадження системи, включаючи питання масштабованості мережі, забезпечення конфіденційності персональних даних користувачів, адаптацію існуючих законодавчих норм до блокчейн-рішень і підвищення рівня довіри між учасниками системи. Запропоновано можливі напрями подальших досліджень, зокрема щодо інтеграції смарт-контрактів з іншими цифровими технологіями для забезпечення комплексного підходу до обліку та моніторингу. Результати роботи демонструють високий потенціал використання платформи Ethereum для підвищення ефективності та прозорості процесів у сфері контролю обігу зброї. Інтеграція смарт-контрактів із сучасними інформаційними системами обліку відкриває нові можливості для створення надійних і безпечних рішень, які відповідають викликам цифрової епохи.

Управління корпоративним Starlink проектом

О.А. Хілуха — ср, 26 бер 2025 19:48:15 +0000

Стаття присвячена аналізу корпоративного управління в контексті проекту Starlink, який є частиною глобальної стратегії SpaceX із створення глобальної супутникової інтернет-мережі. Зокрема, розглядаються потенційні можливості впровадження технології Starlink в Україні для розвитку інфраструктури космічних місій та наукових досліджень. Проект Starlink забезпечує надійний і високошвидкісний інтернет-зв'язок, що може бути використаний для управління супутниками, моніторингу космічних місій, а також для підключення в віддалених і важкодоступних регіонах, що особливо важливо для українських науковців та космічного агентства. Автори пропонують інтеграцію Starlink в національну інфраструктуру космічних місій України, зокрема через створення стійкого зв'язку між центрами управління місіями, а також забезпечення міжнародної координації та співпраці з іншими космічними агентствами та приватними компаніями. Крім того, стаття аналізує важливість використання таких цифрових технологій для підвищення ефективності управління та розвитку національних інтересів у сфері космічних технологій.