Автоматизовані системи управління та прилади автоматики

СИСТЕМАТИЧНИЙ АНАЛІЗ ЧУТЛИВОСТІ ФІЗИЧНО-ІНФОРМОВАНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ У ЗАДАЧАХ МОДЕЛЮВАННЯ ЕПІДЕМІЧНИХ ЧАСОВИХ РЯДІВ

2026-05-30T01:06:04+03:00

У статті подано систематичний аналіз чутливості фізично-інформованих нейронних мереж (PINN) у задачах моделювання епідемічних часових рядів. Мета дослідження – проведення систематичного аналізу чутливості PINN‑моделей на реальних епідемічних часових рядах і визначення ключових факторів, що впливають на якість відтворення динаміки епідемічних хвиль. Завдання: оцінити вплив довжини ковзного вікна, набору коваріат, параметрів регуляризації та випадкової ініціалізації на якість PINN; порівняти PINN із класичною baseline-моделлю без фізичних обмежень. Методи: масштабна серія експериментів для трьох країн із варіюванням довжини ковзного вікна, кроку зсуву, порядку дробової похідної α, стохастичної стабільності та набору коваріат; статистичний аналіз із застосуванням тесту Вілкоксона, OLS із HC3-корекцією, PCA та Lasso-регуляризації. Результати: PINN майже завжди дає кращі метрики, ніж baseline, за точністю відтворення епідемічних часових рядів і демонструє вищі значення R² та нижчі RMSE/MAE у всіх країнах. Установлено, що 14‑денне ковзне вікно забезпечує оптимальний баланс між адаптивністю та стійкістю моделі, тоді як збільшення довжини ковзного вікна до 21 дня призводить до згладжування динаміки та втрати локальної чутливості. Проведені експерименти продемонстрували, що ефект коваріат не має універсального позитивного результату. У деяких конфігураціях додаткові змінні в певних країнах покращують якість моделі, тоді як в інших додають шуму через мультиколінеарність і низьку якість даних. Дослідження стабільності підтвердило низьку чутливість PINN до випадкової ініціалізації та параметрів регуляризації. Досягнуті результати дають змогу чітко побачити поведінку PINN‑моделей у задачах епідеміологічного моделювання та визначають практичні рекомендації щодо вибору параметрів, які забезпечують надійність і відтворюваність моделі. Висновки: PINN є більш ефективною альтернативою класичним моделям для епідемічного моделювання; 14-денне ковзне вікно є оптимальним; вплив коваріат не стабільний і залежить від країни.

ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ТРАНСПОРТНІЙ ЛОГІСТИЦІ: КОМПЛЕКСНИЙ ОГЛЯД МОДЕЛЕЙ, МЕТОДІВ І ПРАКТИЧНИХ РІШЕНЬ

2026-05-30T01:01:50+03:00

Предмет дослідження охоплює теоретичні та прикладні аспекти впровадження технологій штучного інтелекту (ШІ) в процеси транспортної логістики, зокрема математичне моделювання, алгоритмічну оптимізацію та автоматизацію рішень в умовах переходу до Індустрії 5.0. Мета роботи полягає в комплексному аналізі сучасних моделей, алгоритмів і практичних рішень на базі ШІ для підвищення ефективності функціювання логістичних мереж. Особливо наголошено на вивченні синергії детермінованих методів, машинного навчання й генеративних моделей. Завдання: систематизувати підходи до оптимізації; порівняти ефективність статистичних методів та ML; проаналізувати вплив евристичних алгоритмів на маршрутизацію; розробити структурно-логічну схему взаємодії компонентів цифрового двійника; оцінити потенціал GenAI. Методи: системний аналіз, порівняльний аналіз (ARIMA, ETS, LSTM), концептуальне й математичне моделювання (для формалізації архітектури логістичної екосистеми). Результати. Систематизовано показники ефективності: доведено, що використання LSTM-мереж знижує похибку прогнозування попиту (MAPE) до 2,3% порівняно з 3,7–4,1% у традиційних методів. Визначено, що застосування CNN для транспортного планування підвищує вчасність доставки до 98%, забезпечуючи економію витрат на рівні 6%. Обґрунтовано доцільність біонічних методів: мурашині алгоритми скорочують витрати палива на 35,25% і час доставки на 30,12%, а генетичні знижують операційні витрати на 4,5%. Розроблено структурно-логічну схему екосистеми "Логістика 5.0", що описує наскрізний потік даних від IoT-сенсорів крізь ML-ядро до генеративного інтерфейсу. Запропоновано математичну формалізацію цієї екосистеми у вигляді упорядкованого кортежу множин і функціональних відображень, що дає змогу розмежувати зони відповідальності алгоритмів прогнозування, оптимізації та генерації рішень. Висновки. Обґрунтовано перехід до адаптивних "розумних" мереж. Підтверджено, що інтеграція генеративного ШІ сприяє гуманізації технологій, спрощуючи взаємодію "людина – машина". Доведено економічну доцільність упровадження комплексних ШІ-систем і перспективи використання цифрових двійників для мінімізації ризиків.

КОМПЛЕКСНЕ ОЦІНЮВАННЯ ТРАНСФОРМЕРНИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ЗАДАЧІ СЕМАНТИЧНОЇ ПОДІБНОСТІ РЕЧЕНЬ ДЛЯ АНГЛІЙСЬКОЇ ТА УКРАЇНСЬКОЇ МОВ

2026-05-30T00:53:17+03:00

Предметом дослідження є трансформерні моделі семантичної подібності речень і підходи до їх оцінювання в одномовних і міжмовних сценаріях для англійської та української мов. Мета роботи – оцінити й порівняти ефективність трансформерних моделей на англомовних, українськомовних і англо-українських парах речень з огляду на різні підходи до оцінювання їх якості та практичної придатності. Зважаючи на окреслену мету, необхідно було виконати такі завдання: порівняти моделі на одномовних і міжмовних наборах даних; проаналізувати результати за коефіцієнтами Пірсона та Спірмена; оцінити практичну придатність моделей способом класифікації прогнозів за величиною похибки; дослідити вплив мовного чинника на точність моделей. Методи. У дослідженні використано трансформерні моделі GTE, LaBSE, MiniLM та MPNet і набір даних STS-B, його українськомовну й англо-українську версії. Для обчислення подібності застосовано косинусну міру, а результати оцінено за допомогою коефіцієнтів кореляції Пірсона та Спірмена й класифікації прогнозів за порогом похибки. Результати дослідження. Визначено, що модель GTE демонструє найкращу загальну ефективність за сукупністю метрик, а MiniLM забезпечує оптимальний баланс між точністю та обчислювальними витратами. З’ясовано, що високі значення кореляції не завжди відповідають високій частці коректних прогнозів, що вказує на обмеженість традиційних підходів оцінювання. Встановлено систематичну тенденцію моделей до переоцінювання подібності в низькому діапазоні, а також виявлено, що міжмовні пари можуть демонструвати вищу точність за пороговими оцінками, незважаючи на нижчі значення кореляції, що свідчить про різну поведінку моделей залежно від типу метрики. Висновки. Обґрунтовано доцільність використання комбінованого підходу для оцінювання моделей семантичної подібності, який дає змогу більш повно відтворити їх реальну ефективність. Досягнуті результати підтверджують необхідність врахування мовної специфіки та практичних вимог задач у виборі моделей і підходів до їх оцінювання та наголошують на важливості переходу до комплексних підходів оцінювання.

АПРОКСИМАЦІЯ КРИТИЧНОЇ ШВИДКОСТІ ПОЇЗДА МЕТОДАМИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

2026-05-30T00:47:25+03:00

Предметом дослідження є ефективність методів машинного навчання для апроксимації критичної швидкості в умовах нелінійних залежностей та обмеженого обсягу даних. Мета статті – порівняльне оцінювання трьох методів навчання з учителем щодо їх здатності апроксимувати критичну швидкість залізничного рухомого складу в умовах сильно нелінійних залежностей параметрів і обмеженого обсягу даних способом проведення низки експериментів і аналізу їх результатів. З огляду на окреслену мету необхідно виконати такі завдання: сформувати датасети малого й великого обсягу на основі математичної моделі криволінійного руху поїзда; реалізувати й навчити моделі багатошарового перцептрона, регресії на основі гауссівських процесів і регресії на опорних векторах у середовищі MATLAB; порівняти й оцінити точність апроксимації за метриками RMSE й R² на обох датасетах; визначити модель, що забезпечує найкращий компроміс між точністю та масштабованістю; обґрунтувати вибір оптимального методу для впровадження в системах підтримки прийняття рішень. Методи. Для генерації датасетів застосовано математичну модель криволінійного руху поїзда. Якість апроксимації оцінювалась за метриками RMSE й R². Усі експерименти реалізовано в середовищі MATLAB. Досягнуті результати: моделі багатошарового перцептрона й регресії на основі гауссівських процесів продемонстрували високу точність прогнозування як на малому, так і на великому обсязі даних, до того ж перцептрон продемонстрував кращу масштабованість в умовах зростання обсягу навчальних даних, ніж регресія гауссівських процесів. Висновки. На основі порівняльного аналізу доцільно використовувати MLP як ключову модель для визначення критичної швидкості в систему підтримки прийняття рішень машиніста й діагностики залізничного транспорту. Упровадження запропонованого підходу дасть змогу підвищити безпеку руху поїздів в умовах реальної експлуатації, скоротити витрати на технічне обслуговування й забезпечити основу для розроблення адаптивних бортових систем контролю швидкості.

КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ СКЛАДНИХ ПРОЦЕСІВ НА ОСНОВІ ОДНОВИМІРНОГО ПІДХОДУ

2026-05-30T00:42:40+03:00

Актуальність роботи зумовлена необхідністю в ефективних інформаційних технологіях і програмних засобах для моделювання газодинамічних процесів у технічних системах. Використання повномасштабних багатовимірних моделей обмежено значними обчислювальними витратами та складністю програмної реалізації, що знижує їх практичну ефективність. У цьому контексті одновимірні моделі є основою для побудови оптимізаційних обчислювальних алгоритмів, які забезпечують раціональний баланс між точністю, швидкодією та складністю реалізації. Додаткову актуальність визначає перехід до інтегрованих інформаційно-аналітичних систем для класів технічних об’єктів зі змінними параметрами, характеристик. Об’єктом дослідження є процеси чисельного моделювання газодинамічних явищ у проточних елементах технічних систем, а предметом – методи на основі узагальненої одновимірної математичної моделі розрахунку газодинамічних процесів у проточних елементах технічних систем. Мета дослідження – розроблення узагальненої математичної та обчислювальної моделі термогазодинамічних процесів у газоструменевих холодильно-нагрівальних акустичних генераторах із подальшою програмною реалізацією. Завдання: розроблення одновимірної математичної моделі та програмного комплексу для чисельного моделювання термогазодинамічних процесів у проточних елементах технічних систем, їх верифікація та аналіз точності; формування інформаційної технології підтримки життєвого циклу технічних об’єктів на основі інтеграції обчислювальної моделі з базами даних для зберігання, оброблення й оновлення параметрів із подальшим використанням для прогнозування технічного стану й аналізу експлуатаційних характеристик обладнання. Особливу увагу приділено формуванню ефективних обчислювальних алгоритмів, що беруть до уваги ключові фізичні процеси (рух газового середовища, тепло- й масообмін, енергетичні перетворення, турбулентність і гідравлічні втрати), а також забезпечують стійкість, збіжність і обчислювальну ефективність під час реалізації в програмному середовищі. Результати дослідження продемонстрували, що застосування методів підвищення чисельної стійкості та зменшення похибок обчислень забезпечує стабільну роботу програмних алгоритмів у моделюванні нестаціонарних газодинамічних процесів. Запропонована модель реалізована у вигляді програмного комплексу, як складник інформаційної технології чисельного моделювання й аналізу даних. Проведена верифікація на основі порівняння з аналітичними, чисельними й експериментальними показниками підтвердила коректність і високу точність запропонованих алгоритмів (похибка не перевищує 5%). Висновки. Підтверджено доцільність використання одновимірних обчислювальних моделей як базового елемента сучасних інформаційних технологій комп’ютерного моделювання складних фізичних процесів і створення програмно-інформаційних систем підтримки інженерного аналізу.

ІНФОРМАЦІЙНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЕНЕРГЕТИЧНОЇ ЄМНОСТІ ЕЛЕКТРОТРАНСПОРТУ В ПРОЄКТАХ І ПРОГРАМАХ СТАЛОГО РОЗВИТКУ УКРАЇНИ

2026-05-30T00:31:59+03:00

Предметом вивчення є моделі й методики визначення застосовності типоряду тягових акумуляторних батарей електротранспорту в мультипроєктному середовищі для забезпечення автономного ходу тролейбусів у містах України. Мета дослідження – розробити інформаційне забезпечення енергетичної ємності електротранспорту в проєктах і програмах сталого розвитку й обґрунтувати достатність типоряду тягових акумуляторних батарей (ТАБ) для задоволення потреби міст в електротранспорті та сталого розвитку України в цьому напрямі. Зважаючи на окреслену мету, необхідно виконати такі завдання: оцінити енергетичну ємність тягових акумуляторних батарей; зібрати інформацію по містах України про характеристики тролейбусних маршрутів і обґрунтувати доцільність використання тролейбусів з автономним ходом з огляду на містобудівельні та енергетичні обмеження; дослідити й розробити інформаційне забезпечення на основі моделі визначення енергетичної ємності та методики визначення застосовності типоряду ТАБ у мультипроєктному середовищі для забезпечення автономного ходу тролейбусів у містах України. Методи: системний, аналітичний, комп’ютерне моделювання, програмний продукт EASY WAY. Досягнуті результати. Запропоновано інформаційне забезпечення на основі моделі встановлення енергетичної ємності та методику визначення застосовності типоряду тягових акумуляторних батарей. Продемонстровано, що типоряд ТАБ здатний забезпечити автономний хід тролейбусів майже для всіх міст України, якщо його довжина не перевищуватиме 15 км. Висновки. За результатами дослідження визначено, що наявний типоряд ТАБ може забезпечувати автономний хід на відстань не меншу ніж 30 км, крім окремих міст України, що пов’язано з наявністю витрат енергоносія. Надалі необхідно вдосконалити інформаційне забезпечення енергетичної ємності електротранспорту в проєктах і програмах сталого розвитку й дослідити способи уточнення витрат енергоносія в містах України, де наразі неможливо застосувати жодну із ТАБ, які виготовляються для довжин автономного ходу понад 15 км.

ПІДХІД ДО ДИСПЕТЧЕРИЗАЦІЇ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ В УМОВАХ ФУНКЦІЮВАННЯ ВИРОБНИЧИХ ОБ’ЄКТІВ НА ОСНОВІ АНТРОПОЦЕНТРИЧНОСТІ

2026-05-30T00:27:39+03:00

Предметом дослідження є підхід до антропоцентричної диспетчеризації бізнес-процесів в умовах функціювання виробничих об’єктів, який ґрунтується на узгодженні розподілу завдань між виконавцями з огляду на комбінації їхніх хронобіологічних, когнітивних та психологічних якостей. Мета роботи – підвищення ефективності бізнес-процесів функціювання виробничих об’єктів (ВО) за допомогою розроблення, формального описання й апробування антропоцентричного методу диспетчеризації (АМД) як загального підходу до класу задач планування у ВО з людьми-виконавцями, а також демонстрація його застосовності на прикладі діяльності реального виробничого підприємства авіаційної галузі й автоматизованих систем управління (АСУ) навчальним процесом у закладах вищої освіти. Завдання дослідження: формалізація задачі антропоцентричної диспетчеризації як такої, що є інваріантною щодо типу виробничого об’єкта; розроблення хронотип-зберігального оператора схрещування CPC; реалізація алгоритму антропоцентричного оператора мутації AWM. Крім цього, у роботі розглянуто механізм адаптивного коригування ваг SRA, проаналізовано й порівняно АМД з базовими конфігураціями ГА. Застосовано такі методичні засоби дослідження: еволюційний алгоритм з антропоцентрично орієнтованими генетичними операторами, OLS-регресія задоволеності всіх учасників навчального процесу, аблаційний аналіз і порівняльне тестування на 30 незалежних запусках прототипу програмного забезпечення. Практичні результати довели, що АМД скорочує час досягнення на 34.0% (38.4 проти 58.2 хв), підвищує фінальне значення цільової функції до 0.84 (зі збільшенням на 18.3% щодо Baseline GA) і знижує дисперсію результатів до . Норма скорочується на 92.8% за три семестри. Висновки. У роботі вперше формально описано інваріанти збереження циркадної узгодженості та когнітивної якості безпосередньо в структурі генетичних операторів, а не через штрафні доданки цільової функції. Крім того, доведено загальність підходу для широкого класу виробничих задач диспетчеризації з людиною-виконавцем.

МЕТОД ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЦІЛІСНОСТІ ДАНИХ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ МОДИФІКОВАНОГО ЗАВАДОСТІЙКОГО КОДУ В СИСТЕМАХ ПРОМИСЛОВОГО ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ

2026-05-30T00:16:54+03:00

Предметом вивчення є методи модифікації завадостійких кодів для забезпечення цілісності даних у системах промислового Інтернету речей. Мета дослідження – розробити метод забезпечення цілісності даних у системах промислового Інтернету речей за допомогою застосування модифікованих завадостійких кодів, а саме скорочених кодів Гоппи для виявлення та виправлення помилок, що виникають під час передавання й оброблення інформації. Завдання: аналіз методів модифікації завадостійких кодів, а саме кодів Гоппи, з метою зашумлення повідомлення для забезпечення цілісності даних у системах промислового Інтернету речей; дослідження методів скорочення кодів Гоппи та визначення найбільш доцільних конструкцій для забезпечення завадостійкості та цілісності даних; розроблення методу забезпечення цілісності даних із використанням скороченого завадостійкого коду в системах промислового Інтернету речей. Для виконання окреслених завдань застосовано методи: теоретичні методи аналізу й математичного моделювання, емпіричні методи порівняльного аналізу характеристик кодів, а також елементи комп’ютерного експерименту для розрахунку й оцінювання параметрів скорочених кодів Гоппи. Досягнуті результати. Проаналізовано методи модифікації кодів Гоппи, для побудови системи забезпечення цілісності даних в IIoT запропоновано метод скорочення кодів, що дає змогу зберігати мінімальну кодову відстань і формувати коди із заданими параметрами. Досліджено конструкції скорочення кодів Гоппи, обґрунтовано доцільність використання скорочених кодів Гоппи на основі багаточленів, що не приводяться. Запропоновано метод забезпечення цілісності даних із застосуванням скорочених кодів Гоппи. Висновки. Упровадження процедур скорочення кодів Гоппи, побудованих на основі багаточленів, що не приводяться, дає змогу формувати кодові конструкції для забезпечення цілісності даних у системах промислового Інтернету речей, які одночасно мають високі властивості завадостійкості. Запропоновано метод забезпечення цілісності даних з використанням скорочених кодів Гоппи, що забезпечує гнучке налаштування параметрів коду й має перспективи гарантувати інформаційну скритність повідомлень.

ФОРМУВАННЯ ПРОСТОРУ ОЗНАК ДЛЯ РИЗИК-СКОРИНГУ BITCOIN НА ОСНОВІ ЛОКАЛЬНИХ І ТОПОЛОГІЧНИХ МЕТРИК

2026-05-30T00:11:44+03:00

Предметом роботи є метод формування простору ознак для ризик-скорингу в мережі Bitcoin, що ґрунтується на поєднанні локальних характеристик вузлів, топологічних метрик їхнього околу, нелінійної нормалізації та графової трансформації ончейн-даних. Мета дослідження – вдосконалення методу формування простору ознак для неструктурованих ончейн-даних мережі Bitcoin способом комплексної агрегації локальних і топологічних властивостей об’єктів транзакційного графа й застосування нелінійної нормалізації, що дає змогу підвищити інформативність даних для задач ризик-скорингу. Завдання: обґрунтувати доцільність графового подання ончейн-даних у задачах ризик-скорингу Bitcoin; сформувати багатовимірний простір ознак на основі локальних мікроознак і глобальних топологічних макроознак; застосувати процедури попереднього оброблення, очищення та нелінійної нормалізації фінансових величин; дослідити роль локальних, структурних, темпоральних і контекстних атрибутів у підвищенні якості відокремлення ризикових об’єктів від легітимних; оцінити ефективність сформованого простору ознак як основи для подальшого використання в алгоритмах ризик-скорингу. Методи дослідження основані на формалізації ончейн-даних у вигляді графа, використанні методів інженерії ознак, графових трансформацій, нелінійної нормалізації, а також на аналізі локальних і топологічних метрик транзакційної мережі Bitcoin. Результати дослідження. Запропоновано комплексний підхід до побудови простору ознак для ризик-скорингу Bitcoin, який передбачає агрегацію 94 локальних мікроознак і 72 глобальних топологічних макроознак, застосування нелінійної нормалізації та графової трансформації даних. Продемонстровано, що такий підхід сприяє зменшенню розрідженості ознакового простору, підвищенню інформативності вхідних даних й кращій роздільній здатності в процесі відокремлення ризикових об’єктів від легітимних. Обґрунтовано, що якісно сформований простір ознак може бути базовим компонентом для подальшої інтеграції графових і часових нейромережевих механізмів у задачах фінансової аналітики. Висновки. Запропонований метод формування простору ознак є практично придатним інструментом для систем моніторингу ризиків у мережі Bitcoin і підтверджує доцільність поєднання локальних і топологічних метрик з метою підвищення стійкості ризик-скорингу до обфускаційних сценаріїв і складних траєкторій руху коштів.

МЕТОД ПРОЄКТУВАННЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ КРАЙОВИХ ВУЗЛІВ ІНТЕРНЕТ-РЕЧЕЙ MESH-МЕРЕЖ В УМОВАХ ХИБНИХ СПРАЦЮВАНЬ

2026-05-30T00:04:20+03:00

Предметом вивчення є моделі й методи розроблення програмного забезпечення крайових вузлів (edge nodes) розподілених сенсорних мереж Інтернету речей з топологією mesh, що функціонують у нестаціонарному шумовому середовищі. Мета дослідження – розробити архітектурну модель і метод проєктування програмного забезпечення крайових вузлів, які поєднують спектральне виявлення подій із адаптивним відстеженням рівня шуму й локальним прийняттям рішень без залучення хмарного оброблення. Завдання: формалізувати трирівневу декомпозицію програмного забезпечення вузла; запропонувати шаблон триступеневого придушення хибних спрацювань як ортогональну композицію функціональних захистів; проаналізувати обчислювальну складність і обсяг пам’яті для двох альтернативних реалізацій шаблону; отримати аналітичну модель зростання трафіку. Методи дослідження: архітектурне моделювання програмних систем, теорія цифрового оброблення сигналів (швидке перетворення Фур’є, медіанна й експоненціальна фільтрація), аналітичне моделювання мережевого трафіку. Досягнуті результати. Сформовано трирівневу архітектурну модель, що ортогонально поєднує селективну спектральну фільтрацію, темпоральну персистентну фільтрацію та адаптивне відстеження рівня шуму. Розроблено шестиетапний метод проєктування з критеріями верифікації кожного компонента. Аналітично продемонстровано, що обидва варіанти реалізації шаблону задовольняють обмеження мікроконтролерів класу ARM Cortex-M0/M0+ із тактовою частотою 64 МГц у межах розрахункових 21,5 мс на кадр і 2,7 КБ оперативної пам’яті. Висновки. Запропоновані модель і метод подано на рівні шаблону проєктування, що допускає повторне використання в різних апаратних і доменних інстанціях. Шаблон ідентифікує три взаємодоповнювальні захисні механізми та встановлює, що відсутність будь-якого з них породжує клас хибних спрацювань, не покритий рештою. Результати слугують методологічною основою розроблення програмного забезпечення для розподілених систем визначення руху об’єктів і периметральної безпеки.

МОДЕЛЬ ОЦІНЮВАННЯ ТРУДОВИТРАТ НА РОЗРОБЛЕННЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ НА ОСНОВІ ПОПЕРЕДНЬО НАВЧЕНИХ ZERO-SHOT-МОДЕЛЕЙ

2026-05-29T23:58:27+03:00

Управління проєктами створення програмного забезпечення (ПЗ) передбачає планування, виконання та контроль робіт для забезпечення дотримання бюджету й строків. Предметом дослідження є оцінювання трудовитрат, що є одним із найвагоміших завдань, оскільки дає змогу керівникам мінімізувати ризики й оптимально розподілити ресурси. За появи штучного інтелекту (ШІ) й продовження цифрової трансформації ключового значення набуває застосування методів оброблення природної мови (NLP) і великих мовних моделей (LLM). Ці інструменти здатні аналізувати текстові вимоги й користувацькі історії для прогнозування необхідних зусиль. Вони допомагають семантично структурувати складні текстові вимоги й покращувати точність оцінювання. Використання zero-shot-моделей не потребує донавчання на цільових даних, що економить ресурси й забезпечує високу адаптивність. Мета дослідження – розроблення моделі для оцінювання трудовитрат на основі вимог до ПЗ, поданих у різних формах. Це досягається за допомогою таких завдань: розроблення моделі оцінювання трудовитрат на створення ПЗ на основі сучасних попередньо навчених zero-shot-моделей; експериментальне дослідження процесу оцінювання точності запропонованих моделей. Результати. У роботі застосовано публічний набір даних і моделі ШІ, що різняться архітектурою, методами навчання й ліцензійними умовами. Моделі оцінювалися за метриками середньої абсолютної похибки, середньої відносної похибки й кореня середньоквадратичного відхилення. Побудовано модель оцінювання трудовитрат на розроблення ПЗ, яка в процесі експерименту продемонструвала, що точність прогнозування трудовитрат значною мірою залежить від характеру набору даних і стилю формулювання користувацьких історій. Порівняно з узагальненими моделями попередніх досліджень тренування проєктно-специфічних моделей значно підвищує точність прогнозів. Запропонована модель оцінювання трудовитрат на основі zero-shot-векторизації ефективно автоматизує оцінювання користувацьких історій, полегшуючи планування ресурсів на різних етапах життєвого циклу створення ПЗ. Досягнуті результати відкривають перспективи для гнучкого й масштабованого застосування NLP на основі великих мовних моделей у сфері управління проєктами розроблення програмного забезпечення.

КОМПЛЕКСНИЙ АНАЛІЗ МЕТОДІВ ТА ІНСТРУМЕНТІВ ГІБРИДНОГО АНОТУВАННЯ ЗОБРАЖЕНЬ У СИСТЕМАХ КОМП’ЮТЕРНОГО ЗОРУ

2026-05-29T23:19:39+03:00

Предметом дослідження є методи, алгоритми та програмні інструменти анотування візуальних даних у системах комп’ютерного зору в межах парадигми Data-Centric AI. У статті проаналізовано процеси структурування неструктурованої інформації, де якість розмітки визначає точність моделей штучного інтелекту. Виявлено обмеження ручних методів і ризики систематичних помилок за умови повної автоматизації. Мета дослідження – комплексний аналіз сучасних методів та інструментів анотування зображень у системах комп’ютерного зору та кількісне оцінювання доцільності гібридних стратегій Human-in-the-Loop для підвищення ефективності формування якісних наборів даних у межах парадигми Data-Centric AI. У статті необхідно виконати такі завдання: систематизувати типи анотувань від класифікації до паноптичної сегментації та розмітки 3D‑сцен; розглянути інструментарій на основі моделей Segment Anything Model і GroundingDINO; здійснити порівняльне оцінювання ручного, автоматичного й гібридного сценаріїв за показниками точності (mIoU) та трудомісткості; визначити проблеми довіри оператора до алгоритмічних підказок та ергономіки взаємодії. Методи: систематичний порівняльний аналіз гібридних стратегій Human-in-the-Loop, крос-доменний синтез результатів досліджень активного навчання та інтерактивної сегментації, формалізація показників прискорення, якості й відносного обсягу ручної праці. Досягнуті результати. Доведено, що гібридний конвеєр (YOLO/SAM та експертна корекція) забезпечує прискорення процесу в 5,4 раза. Час формування семантичної маски об’єкта скорочується з 65 до 12 с за умови збереження якості mIoU = 0,94, де втрата щодо еталона становить лише 0,02. Установлено, що гібридний сценарій є оптимальним у діапазоні порогових вимог , що охоплює найширший клас практичних завдань – від навчання виробничих моделей до медичної діагностики. Виявлено пряму залежність якості роботи анотатора від надійності автоматичних підказок, що підтверджує важливість прозорості алгоритмів. Висновки. Гібридне анотування є оптимальною стратегією для створення Ground Truth у критичних доменах (автономне водіння, медицина), що забезпечує баланс швидкості й точності. Запропонована формалізація задачі оптимізації з пороговим обмеженням дає змогу обґрунтовано обирати сценарій анотування для конкретного домену. Перспективи подальших досліджень полягають у вдосконаленні методів генерації синтетичних даних у симульованих середовищах і розробленні адаптивних інтерфейсів для зниження когнітивного навантаження на експертів.

РОЗРОБЛЕННЯ Й ДОСЛІДЖЕННЯ ПІДХОДУ ДО ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ У ПОТОКОВИХ КОНВЕЄРАХ ДАНИХ НА ОСНОВІ ОПЕРАЦІЙНОЇ ТЕЛЕМЕТРІЇ

2026-05-29T23:12:06+03:00

Об’єктом вивчення є процес операційного моніторингу, діагностики й забезпечення функціональної надійності розподілених потокових конвеєрів даних у режимі реального часу; предметом – методи й алгоритми автоматизованого виявлення аномалій у потокових системах на основі аналізу багатовимірних часових рядів операційної телеметрії (метрик продуктивності та використання ресурсів) інфраструктурних компонентів Apache Spark Structured Streaming і Apache Kafka. Мета дослідження полягає в розробленні та експериментальній валідації легковагового підходу проактивного виявлення аномалій у швидкісних конвеєрах даних, яка функціонує виключно на основі метапоказників інфраструктури без ресурсомісткої інспекції корисного навантаження, для мінімізації часу реакції на інциденти й усунення додаткових затримок в обробленні даних. Досягнуті результати. У процесі дослідження розроблено архітектуру системи моніторингу й сформовано 14-вимірний вектор простору ознак, який передбачає нормалізовані значення системних метрик, швидкості їх зміни (градієнти) й синтетичні безрозмірні коефіцієнти (ефективність оброблення, нормований лаг). Для класифікації станів системи застосовано ансамблевий алгоритм машинного навчання. Експериментальне моделювання типових збоїв (сплески затримки, падіння пропускної здатності, аномальний лаг) на хмарному кластері AWS підтвердило високу ефективність підходу. Запропонований багатовимірний підхід підвищив точність виявлення інцидентів (F1-score) з 0.62 (показник класичного Rule-based-методу на основі статичних порогів) до 0.92 за рівня хибних спрацювань (FPR) лише 0.8%. Середній час виявлення аномалії (MTTD) було скорочено зі 115 с до 25 с. Обчислювальні накладні витрати мікросервісу моніторингу становили менше ніж 1.5% процесорного часу кластера. Висновки. Експериментально доведено, що аналіз багатовимірної операційної телеметрії за допомогою методів машинного навчання є високоефективним проксі-індикатором "здоров’я" конвеєрів даних. Запропонований підхід успішно розв’язує питання важкої валідації, притаманної традиційним інструментам перевірки якості даних, і повністю відповідає парадигмі сучасної Shift-Left-архітектури. Рішення забезпечує глибоку спостережуваність із нульовим впливом на продуктивність, є надійною першою лінією проактивного захисту й створює технологічне підґрунтя для реалізації механізмів автоматичного самовідновлення інфраструктури.

МІЖВИБІРКОВА УЗАГАЛЬНЕНІСТЬ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ФЕЙКОВИХ НОВИН ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ КОНТРАСТИВНОГО АДАПТАЦІЙНОГО НАВЧАННЯ

2026-05-29T23:05:19+03:00

Потреби сучасного промислового бізнесу дедалі частіше стикаються з викликами, пов’язаними з поширенням фейкових новин, які можуть суттєво впливати на репутацію, довіру клієнтів і фінансові показники промислових компаній. Наявні системи виявлення демонструють майже ідеальну точність на окремих еталонних наборах даних, проте зазнають катастрофічної невдачі за умови застосування до інформації з різних джерел, що викликає серйозні сумніви щодо готовності до впровадження в реальних умовах. Предмет дослідження – методи виявлення фейкових новин у структурно різноманітних наборах даних. Метою є розроблення й валідація підходу до виявлення фейкових новин у наборах даних зі структурно різноманітним вмістом із використанням контрастивного адаптаційного навчання, що дасть змогу створити єдину модель на основі трансформера. Завдання дослідження: встановлення базових показників для окремих наборів даних за допомогою мовної моделі DeBERTa-v3-base на трьох різних наборах даних фейкових новин; побудова систематичної матриці перенесення між наборами даних для кількісного оцінювання невдач узагальнення; надання пропозиції та оцінювання контрастивного об’єднаного адаптаційного навчання як підходу адаптації до домену; дослідження з абляцією контрастивних гіперпараметрів. Метод дослідження. Мовна модель DeBERTa-v3-base налаштовується на трьох наборах даних фейкових новин ISOT, LIAR та WELFake. Комбінована навчальна задача інтегрує класифікацію за крос-ентропією з контрольованою контрастивною втратою по об’єднаних наборах даних з використанням збалансованого вибіркового відбору з різних наборів даних. Результати. Матриця перенесення між наборами даних свідчить про катастрофічну невдачу узагальнення: модель, яка досягає 100% F1 на ISOT, демонструє лише 23,9% на WELFake та 40,3% на LIAR. Запропонована контрастивна об’єднана модель створює єдину модель, яка одночасно досягає 97,5% F1 на ISOT, 57,4% на LIAR і 98,4% на WELFake з абсолютним покращенням F1 до 97,9% порівняно з базовими переносами. Висновки. Абляційний аналіз підтверджує, що контрастивна задача має особливу користь у складніших доменах. Контрастне об’єднане адаптаційне навчання створює моделі, придатні для розгортання в середовищах новин із декількома джерелами.

ТЕСТУВАННЯ ЮЗАБІЛІТІ СТРАХОВИХ ВЕБСАЙТІВ ЗА ДОПОМОГОЮ ПРОКСІ-КОРИСТУВАЧІВ

2026-05-29T21:38:03+03:00

Предметом дослідження є оцінювання зручності застосування цифрових страхових вебкалькуляторів за допомогою проксі-користувачів. Мета роботи – розроблення й експериментальна перевірка комбінованої методики тестування юзабіліті страхових вебсайтів за допомогою проксі-користувачів. З огляду на окреслену мету необхідно виконати такі завдання: визначити набір метрик зручності використання; розробити процедуру тестування зручності застосування за участю проксі-користувачів; оцінити зручність використання вебсайту страхового калькулятора за допомогою запропонованого підходу; проаналізувати виявлені дефекти зручності використання; оцінити переваги й недоліки запропонованого підходу. Методи дослідження. У роботі запропоновано комбіновану методику юзабіліті тестування, яка поєднує кількісні та якісні показники юзабіліті. Застосовано математичне моделювання, нормалізацію та агрегацію метрик юзабіліті, експериментальне оцінювання на основі сценаріїв користувачів, порівняльний аналіз і аналіз чутливості. Результати роботи. Дослідження підтвердило доцільність застосування комбінованої методики тестування, оскільки кількісні та якісні показники роблять незалежний внесок в інтегральну оцінку юзабіліті. Результати тестування виявили, що об’єктивні показники інтерфейсу страхового калькулятора є нижчими за суб’єктивні, що підтверджує наявність прихованих проблем ефективності взаємодії за умови загального позитивного сприйняття інтерфейсу. Розмах інтегрального індексу підтверджує надійність методики. Висновки. Запропонована методика комбінованого юзабіліті тестування дає змогу виявляти приховані проблеми ефективності взаємодії з інтерфейсом. Методика може бути застосована навіть у разі, якщо реальні користувачі недоступні для тестування. Це робить її придатною для систем з обмеженим доступом до даних.

ЛОКАЛІЗАЦІЯ ДЕФЕКТНИХ ЗОН НА ПОВЕРХНЯХ МЕТАЛІВ МЕТОДОМ АНАЛІЗУ КУМУЛЯТИВНИХ ПРОЄКЦІЙ ІНТЕНСИВНОСТІ ПІКСЕЛІВ

2026-05-29T21:22:14+03:00

Предмет дослідження – процес просторової локалізації дефектних зон на зображеннях поверхонь. Метою є розроблення обчислювально ефективного методу просторової локалізації дефектних зон на металевих поверхнях, здатного функціювати в режимі реального часу на стандартному процесорному обладнанні без долучення ресурсомістких моделей машинного навчання. Завдання: проаналізувати наявні підходи до дефектоскопії; розробити метод і математичну модель локалізації на основі кумулятивних проєкцій; створити оптимізований алгоритм оброблення матриці пікселів; розробити експериментальне програмне забезпечення; емпірично перевірити запропонований підхід на стандартизованих наборах даних. Методи дослідження: цифрове оброблення зображень, математичний апарат аналізу одновимірних кумулятивних проєкцій інтенсивності пікселів, методи теорії множин (для визначення перетину аномальних зон), низькорівневої алгоритмічної оптимізації (прямий доступ до пам’яті, стекова алокація) для прискорення обчислень. Результати. Розроблено метод просторової локалізації дефектних зон, що здійснює редукцію розмірності зображення способом його перетворення в систему незалежних векторів. Запропоновано алгоритм із дворівневою ієрархічною верифікацією для усунення проблеми множинних хибних спрацьовувань (фантомних рамок). Створено експериментальне програмне забезпечення, в якому завдяки глибокій оптимізації досягнуто швидкодії оброблення великоформатних зображень (2048 на 1000 пікселів) на рівні 40–50 мс із використанням виключно центрального процесора. Метод успішно формує точні обмежувальні рамки навколо мікродефектів на фонах зі складною металевою текстурою, відсікаючи до 95% однорідного фону. Висновки. Запропонований метод є обчислювально ефективною альтернативою сучасним моделям глибокого навчання для систем промислової дефектоскопії. Відмова від двовимірної згортки на користь аналізу одновимірних проєкцій значно зменшує ресурсомісткість. Алгоритм здатний працювати в режимі жорсткого реального часу, забезпечуючи надійну просторову локалізацію без потреби в попередньому навчанні на великих масивах розмічених даних.

МЕТОД ОЦІНЮВАННЯ РИЗИКУ ДЕФЕКТІВ ПРОГРАМНИХ КОМПОНЕНТІВ РОЗПОДІЛЕНИХ КОМП’ЮТЕРНИХ СИСТЕМ ДЛЯ ПРІОРИТИЗАЦІЇ АВТОМАТИЗОВАНИХ ВИПРОБУВАНЬ

2026-05-29T20:44:30+03:00

Предметом дослідження є методи, моделі й засоби оцінювання ризику дефектів програмних компонентів розподілених комп’ютерних систем для підтримки процесу пріоритизації автоматизованих випробувань. Мета – розроблення методу оцінювання ризику дефектів програмних компонентів розподілених комп’ютерних систем для пріоритизації автоматизованих випробувань на основі машинного навчання з огляду на структурні характеристики компонентів, інтенсивність змін і результати тестування. Відповідно до окресленої мети необхідно виконати такі завдання: проаналізувати сучасні підходи до прогнозування дефектів програмного забезпечення й пріоритизації автоматизованих випробувань у розподілених комп’ютерних системах; визначити інформативні характеристики програмних компонентів, що відтворюють їх структурні властивості, інтенсивність змін і зв’язки між програмними компонентами; розробити метод оцінювання ризику дефектів програмних компонентів на основі моделі машинного навчання з формуванням інтегрального показника ризику; запропонувати підхід до пріоритизації автоматизованих випробувань на основі отриманого інтегрального показника ризику; впровадити запропонований метод і експериментально оцінити його ефективність за показниками класифікації та ранжування. Методи: системний аналіз, машинне навчання, аналіз структурних метрик програмного коду, класифікація, відбір інформативних ознак, формування інтегрального показника ризику й ризик-орієнтованого ранжування. Експериментальну перевірку виконано з використанням методів обчислювального моделювання. Результати дослідження. Розроблено метод оцінювання ризику дефектів програмних компонентів розподілених комп’ютерних систем, що забезпечує інтеграцію характеристик структур, процесів і контекстів, а також обчислення інтегрального показника ризику й ранжування компонентів для пріоритизації автоматизованих випробувань. Експериментальна перевірка підтвердила працездатність запропонованого методу та його спроможність ефективно розділяти програмні компоненти з дефектами та без них, а також виділяти компоненти ризику для першочергового тестового контролю. Висновки. Досягнуті результати підтвердили доцільність упровадження методів машинного навчання та інтегрованого простору ознак для оцінювання ризику дефектів програмних компонентів розподілених комп’ютерних систем. Запропонований метод може бути використаний як основа для підвищення обґрунтованості рішень щодо пріоритизації автоматизованих випробувань, вчасного виявлення найбільших компонентів ризику й подальшого розвитку інтелектуальних засобів контролю якості програмного забезпечення.

ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ МІЖСЕРВІСНОЇ ВЗАЄМОДІЇ З ВИКОРИСТАННЯМ REST І GRPC У СЕРЕДОВИЩІ .NET 8

2026-05-29T20:35:22+03:00

Предметом дослідження є підходи до реалізації синхронної міжсервісної взаємодії в мікросервісній архітектурі із застосуванням REST і gRPC у середовищі .NET 8. Мета роботи – провести порівняльний аналіз REST API на базі HTTP/1.1 і JSON і gRPC-сервісу на основі HTTP/2 і Protocol Buffers, а також оцінити їх вплив на продуктивність, обсяг мережевого обміну й використання серверних ресурсів. З огляду на окреслену мету необхідно виконати такі завдання: проаналізувати архітектурні розбіжності REST і gRPC; реалізувати два сервіси з однаковою прикладною логікою в середовищі ASP.NET Core 8; забезпечити однакові умови виконання експерименту; виміряти середню затримку відповіді, P95, кількість успішних операцій за секунду, обсяг переданих даних, а також використання CPU і RAM; інтерпретувати досягнуті результати, зважаючи на межі застосування кожного підходу. Методи дослідження. Упроваджено порівняльний аналіз архітектурних підходів, експериментальне навантажувальне тестування й кількісне оцінювання продуктивності. Реалізовано два сервіси з ідентичною прикладною логікою та спільним in-memory набором даних без звернення до зовнішньої бази даних. Навантаження генерувалося за допомогою Grafana k6 у режимі constant-arrival-rate. Результати дослідження. У межах експерименту gRPC на HTTP/2 з Protocol Buffers продемонстрував нижчі значення середньої затримки та P95, менший обсяг мережевого обміну й вищу пропускну здатність, якщо порівнювати з REST API на HTTP/1.1 з JSON. Загальний обсяг обміну для gRPC виявився приблизно у 2,5 раза меншим, а на верхніх рівнях навантаження середня затримка була нижчою орієнтовно в 1,7–1,8 раза. Крім того, для gRPC зафіксовано більш помірне використання процесорних і пам’яттєвих ресурсів серверного вузла. Висновки. Досягнуті результати підтверджують доцільність застосування gRPC насамперед для внутрішньої міжсервісної взаємодії, де критичними є низькі затримки, висока пропускна здатність і ефективне використання мережевих ресурсів. REST доцільно застосовувати в сценаріях, де пріоритетними є сумісність, простота інтеграції, прозорість HTTP-інтерфейсу й зручність використання в публічних API.

МЕТОД ЛОКАЛЬНОГО ВІДНОВЛЕННЯ ПРОЦЕСІВ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ НА МОБІЛЬНІЙ ПЛАТФОРМІ

2026-05-29T20:29:51+03:00

Предметом дослідження в статті є локальні порушення внутрішнього стану окремих процесів інформаційної системи на мобільній платформі, які унеможливлюють коректне продовження виконання без спеціального відновлювального впливу. Мета роботи – розроблення методу локального відновлення процесів інформаційної системи на мобільній платформі, який у разі локального порушення внутрішнього стану процесу забезпечує продовження його виконання за допомогою ідемпотентного повторного виконання й детермінованого відтворення мінімально достатнього локального стану в умовах обмежених ресурсів і переривчастої зв’язності. У статті необхідно виконати такі завдання: формалізувати локальний стан процесу й ознаки його порушення; встановити класи кроків процесу за допустимістю повторного виконання; розробити правило вибору між мікровідновленням і мікроперезапуском; запропонувати метод детермінованого відтворення мінімально достатнього локального стану процесу; виконати модельне дослідження ефективності запропонованого методу порівняно з повним перезапуском процесу й відкладеним сервісним відновленням. Досягнуті результати. Розроблено формалізацію локального стану процесу у вигляді вектора, що містить номер поточного кроку, внутрішні дані процесу, вхідні дані кроку, службові познаки виконання та кратність фіксації результату поза межами процесу. Локальне порушення стану визначено через вектор неузгодженості та скалярний показник локального пошкодження стану процесу. Запропоновано правило локального відновлення, яке формалізує вибір між мікровідновленням і мікроперезапуском з огляду на очікуваний стан процесу після відновлювальної дії, співвідношення між вимогами дії та доступними часом і ресурсами, оцінки дублювання зовнішнього результату, відповідності поточного стану умовам повторного запуску. Розроблено метод детермінованого відтворення мінімально достатнього локального стану процесу, який задає вибір опорної точки повторного запуску й формування сукупності координат локального стану, вхідних даних і службових познак, необхідних для коректного продовження виконання. Результати модельного дослідження показали, що запропонований метод забезпечує швидше зменшення показника локального пошкодження стану процесу, менше значення накопичувального показника відхилення відновлення, вищу ймовірність успішного повернення процесу до коректного виконання, менший середній час відновлення, менший обсяг даних, потрібних для повторного запуску, і меншу оцінку ймовірності дублювання зовнішнього результату. Висновки: запропонований метод є доцільним як окремий процесний механізм у системі забезпечення живучості інформаційної системи на мобільній платформі, оскільки дає змогу скоротити тривалість локальних порушень виконання процесів і підвищити живучість системи без переходу до повного перезапуску або сервісного відновлення в разі, коли локальне відновлення є достатнім.

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА МОДЕЛЬ ФОРМУВАННЯ ІННОВАЦІЙНО-ІНЖИНІРИНГОВИХ КЛАСТЕРІВ

2026-05-29T14:51:58+03:00

У сучасних умовах цифровізації та розвитку економіки знань інноваційно-інжинірингові кластери трансформуються в складні динамічні системи з високим рівнем невизначеності та багатофакторних взаємодій і значною залежністю від зовнішніх управлінських впливів. Традиційні економіко-математичні підходи не забезпечують достатньої гнучкості для моделювання таких систем, що зумовлює необхідність упровадження інтегрованих методів штучного інтелекту. Мета дослідження – розробити й апробувати гібридну модель формування інноваційно-інжинірингових кластерів, яка поєднує методи машинного навчання, графового аналізу, агентно орієнтованого моделювання й цифрових двійників, з подальшим оцінюванням синергетичного ефекту їх функціювання й аналізом впливу управлінських факторів на динаміку розвитку кластерів. У роботі використано багаторівневий підхід, що передбачає кластеризацію агентів (k-means, DBSCAN), побудову графової моделі взаємодій, застосування графових нейронних мереж для врахування топологічних залежностей, а також агентно орієнтованого моделювання для дослідження еволюції системи в часі. Додатково впроваджено функції сумісності агентів і ризику, що дають змогу формалізувати синергетичний ефект і стійкість кластера в межах оптимізаційної постановки. Усі компоненти інтегруються у вигляді цифрового двійника, що забезпечує можливість сценарного аналізу. Результати дослідження. Модель апробовано на змодельованому регіональному кластері, що охоплює підприємства, університети, інвесторів і державний орган. Результати симуляції продемонстрували, що державна підтримка суттєво підвищує інноваційну активність учасників кластера, збільшує щільність мережевих зв’язків і кількість коопераційних проєктів. Виявлено ключові вузли мережевої взаємодії, зокрема значення університетів як центрів трансферу знань та інвесторів, як фінансових хабів. Висновки. Результати дослідження підтверджують ефективність запропонованого підходу та його придатність для прогнозування розвитку інноваційних екосистем і підтримки прийняття стратегічних управлінських рішень. Розроблена модель забезпечує комплексне поєднання методів машинного навчання, графового аналізу, агентного моделювання й цифрових двійників, що дає змогу перейти від статичного аналізу кластерів до їх адаптивного й прогнозного управління. Практична цінність дослідження полягає в можливості використання запропонованого підходу для підтримки регіональної інноваційної політики, оцінювання ефективності управлінських рішень і формування стійких інноваційно-інжинірингових екосистем.

ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛІННЯ СЕРВІСНИМИ ПРОЦЕСАМИ В АВТОМОБІЛЬНІЙ ГАЛУЗІ НА ОСНОВІ BIG DATA

2026-05-29T14:43:23+03:00

Предметом дослідження є методи, моделі й засоби побудови інформаційної технології інтелектуального управління сервісними процесами на основі Big Data. Мета роботи – створення інформаційної технології інтелектуального управління сервісними процесами в автомобільній галузі на основі Big Data для персоналізації сервісних послуг, автоматизації прийняття рішень щодо обслуговування та підвищення ефективності взаємодії між сервісними центрами, виробниками й споживачами. З огляду на окреслену мету необхідно виконати такі завдання: дослідити сучасні підходи до управління сервісними процесами в автомобільній галузі та визначити можливості використання Big Data для їх інтелектуалізації; проаналізувати джерела й структури даних, які застосовуються в сервісних процесах автомобільної галузі; розробити структуру інформаційної технології інтелектуального управління сервісними процесами на основі інтеграції різнорідних даних; реалізувати запропоновану інформаційну технологію та експериментально оцінити її працездатність. Методи. У роботі використано методи системного аналізу для дослідження сервісних процесів в автомобільній галузі та визначення основних інформаційних потоків між сервісними центрами, виробниками й споживачами. Для оброблення великих масивів різнорідних даних упроваджено методи інтеграції, очищення й аналізу інформації. Інформаційна технологія розроблялася завдяки використанню методів інтелектуального аналізу даних, машинного навчання, класифікації та підтримки прийняття рішень. Для експериментальної перевірки працездатності запропонованого підходу застосовано методи обчислювального моделювання, порівняльного аналізу й оцінювання якості моделей за стандартними метриками класифікації. Програмну реалізацію виконано мовою Python у середовищі Google Colab. Результати дослідження. Розроблено інформаційну технологію управління сервісними процесами в автомобільній галузі на основі Big Data, що забезпечує інтеграцію технічних, експлуатаційних і сервісних даних, оцінювання ризику відмови й формування сервісних рішень. У середовищі Google Colab реалізовано програмний прототип цієї технології мовою Python на основі датасету scania_component_x_combined, сформованого з відкритого набору SCANIA Component X Dataset. Експериментальна перевірка підтвердила працездатність запропонованого підходу й високу якість розподілу нормальних станів і станів ризику транспортних засобів. Висновки. Результати дослідження підтвердили доцільність використання Big Data для аналітичної підтримки сервісних процесів в автомобільній галузі. Запропонована інформаційна технологія може бути застосована як основа для підвищення обґрунтованості сервісних рішень, вчасного виявлення станів ризику й подальшого розвитку цифрових систем технічного обслуговування транспортних засобів.

МОДЕЛЬ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО ПЛАНУВАННЯ КІБЕРФІЗИЧНОЇ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ АФЕРЕНТНОГО СИНТЕЗУ

2026-05-29T10:47:58+03:00

Актуальність теми. У статті розглянуто планування переміщення кіберфізичної системи в динамічному й невизначеному середовищі. Дослідження зумовлене потребою у створенні інтелектуальних систем управління, здатних забезпечувати автономне функціювання за умов неповної інформації, наявності перешкод і обмежених обчислювальних ресурсів. Метою дослідження є розроблення й формалізація моделі нейромережевого планування переміщення кіберфізичної системи на основі принципів аферентного синтезу, що забезпечує інтеграцію сенсорної інформації та формування керівних впливів у реальному масштабі часу. Методологія вивчення базується на використанні біоінспірованого підходу, теорії функціональних систем, методів штучних нейронних мереж, дискретної сіткової моделі, нейроподібної мережі регулярного типу, підсистеми аферентного синтезу, підсистеми прийняття рішень із механізмом конкурентного відбору типу "переможець отримує все", а також функціоналу складності траєкторій і методів дискретного моделювання. Наукова новизна дослідження полягає в розробленні біоінспірованої моделі нейромережевого планувальника, яка поєднує підсистему аферентного синтезу й підсистему прийняття рішень у єдиній архітектурі. Результати. Запропоновано підхід до подання зовнішнього середовища у вигляді дискретної сіткової моделі з подальшим відображенням у нейроподібну мережу, що відтворює топологію простору. Уперше обґрунтовано використання механізму хвильового поширення сигналів збурення в поєднанні з принципом конкурентного відбору ("переможець отримує все") для визначення оптимального напрямку руху кіберфізичної системи. Сформульовано математичну постановку задачі планування переміщення на основі функціоналу складності траєкторій і розроблено відповідну нейромережеву структуру для її реалізації. Продемонстровано, що запропонована модель забезпечує формування керівних впливів для позиційно-траєкторного регулятора й дає змогу реалізувати замкнений цикл управління від сенсорного сприйняття середовища до прийняття рішень і виконання руху. Практична цінність роботи полягає в можливості застосування запропонованого біоінспірованого нейромережевого планувальника переміщення кіберфізичної системи для створення інтелектуальних систем управління мобільними кіберфізичними об’єктами, що функціюють у складних і динамічних умовах. Висновки: досягнуті результати підтверджують ефективність використання біоінспірованих нейромережевих підходів для задач планування переміщення та створюють передумови для подальшого розвитку інтелектуальних систем управління кіберфізичними системами.

МЕТОД СТРУКТУРНОГО ПРУНІНГУ ЗГОРТКОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ З ОГЛЯДУ НА АПАРАТНІ ХАРАКТЕРИСТИКИ EDGE-ПРИСТРОЇВ

2026-05-29T10:37:14+03:00

Предмет дослідження – методи структурного прунінгу згорткових нейронних мереж, що застосовуються для зменшення обчислювальної складності моделей детекції об’єктів у відеосистемах з локальним обробленням даних. Мета роботи – вдосконалення методу структурного прунінгу способом упровадження апаратно-орієнтованого критерію відбору каналів, який зважає на реальну латентність операцій на цільовому edge-пристрої. Завдання дослідження: порівняльний аналіз наявних критеріїв структурного прунінгу, обґрунтування вибору базового методу й розроблення його модифікації на основі профілювання латентності цільової апаратної платформи. Методи дослідження основані на математичному аналізі критеріїв важливості каналів згорткових шарів, теоретичному порівнянні підходів до оцінювання надлишковості параметрів нейронної мережі та формалізації задачі апаратно-орієнтованої оптимізації. Результати дослідження полягають у розробленні модифікованого критерію важливості каналів, що поєднує оцінку впливу каналу на функцію втрат із нормалізованим коефіцієнтом латентності відповідного шару, який обчислюється способом профілювання часу виконання кожного згорткового шару на цільовому edge-пристрої. Запропонований критерій дає змогу пріоритизувати вилучення каналів у шарах, що створюють найбільше навантаження на конкретному апаратному забезпеченні, водночас зберігаючи канали з високим впливом на точність моделі. Виконано теоретичний аналіз властивостей критерію, зокрема доведено його зведення до базового критерію Тейлора за умови нульового значення гіперпараметра та монотонність перерозподілу пріоритетів прунінгу між шарами. Продемонстровано, що запропонований підхід є модульним, потребує мінімальних додаткових обчислювальних витрат і може бути інтегрований у наявні конвеєри оптимізації моделей. Експериментальна перевірка на моделі детектора YOLOv8n підтвердила запропонований підхід: за бюджету прунінгу 30% вилучених каналів отримано зниження латентності інференсу на 38,55% проти 34,88% у базового критерію Тейлора, що відповідає відносній перевазі +10,5%. Висновки. Результати підтверджують теоретичну обґрунтованість запропонованого підходу та його переваги порівняно з апаратно-незалежними критеріями прунінгу для задач розгортання моделей детекції на edge-пристроях у складі відеосистем реального часу.

ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ АНАЛІЗУ СПЕКТРАЛЬНОЇ ЧУТЛИВОСТІ В ЗАДАЧАХ ПАРАМЕТРИЧНОГО СИНТЕЗУ

2026-05-29T10:21:57+03:00

Предметом вивчення є інформаційна технологія аналізу спектральної чутливості параметрів у задачах параметричного синтезу за спектральними даними й відповідні методи оцінювання їх інформативності та ідентифікованості. Мета дослідження – розроблення модифікованого методу аналізу спектральної чутливості та формалізація інформаційної технології його застосування для підвищення стійкості розв’язків задач параметричного синтезу. Для досягнення поставленої мети розв’язано такі завдання: проаналізовано причини нестійкості задач параметричного синтезу; досліджено спосіб оцінювання спектральної чутливості параметрів; проведено чисельний експеримент для аналізу впливу параметрів на спектральний відгук; оцінено інформативність параметрів за допомогою відповідних кількісних показників. Крім того, сформовано й обґрунтовано структуру інформаційної технології аналізу спектральної чутливості, яка забезпечує послідовне опрацювання спектральних даних, оцінювання інформативності параметрів і підтримку прийняття рішень у задачах параметричного синтезу. Методи дослідження основані на використанні аналітичної моделі спектрального відгуку, диференційного аналізу функцій чутливості та чисельних методів обчислення інтегральних характеристик і власних значень матриці спектральної чутливості. Досягнуті результати демонструють, що параметри мають суттєво різний вплив на форму спектра, що підтверджується як візуальним аналізом функцій чутливості, так і чисельними оцінками їх інтегральних показників. Встановлено, що домінування окремих параметрів призводить до значної різниці масштабів впливу й зумовлює появу слабко ідентифікованих параметрів. Проаналізовано спектр власних значень матриці спектральної чутливості, що дало змогу виявити ознаки наближення задачі до виродженого випадку. Додатково оцінено число обумовленості, яке підтверджує потенційну нестійкість розв’язків. Висновки: аналіз спектральної чутливості є ефективним інструментом попереднього оцінювання інформативності параметрів та може використовуватися для підвищення стійкості задач параметричного синтезу. Досягнуті результати можуть бути застосовані для побудови більш складних моделей спектрального аналізу та вдосконалення методів ідентифікації параметрів.

Дослідження методів виявлення парафразів у текстових даних для автоматичного визначення плагіату

2026-05-18T08:52:28+03:00

Предметом дослідження є методи виявлення подібності між парами речень для української та англійської мов як основа системи виявлення плагіату у текстових даних. Мета роботи: емпіричне обґрунтування архітектури автоматичного визначення парафразів для українських та англійських текстів, що збалансовано поєднує високу точність виявлення плагіату та швидкодію на великих обсягах даних. Завдання: сформувати набір парафразів українською мовою достатнього для тестування методів та донавчання моделей трансформерів; експериментально порівняти ефективність лексичних методів та трансформерних моделей у режимах без донавчання та донавчені на сформованому україномовному датасеті та двох англомовних – QQP та PAWS-Wiki; запропонувати оптимальну комбінацію для двоступеневої архітектури системи виявлення плагіату на основі отриманих результатів. Методи: TF-IDF з косинусною подібністю, коефіцієнт Жаккара для n-грам, бі-енкодер paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 у режимах без донавчання та донавченому, крос-енкодер bge-reranker-v2-m3 без донавчання та крос-енкодер Multilingual-MiniLM-L12-H384 у режимі донавчання. Метрики Precision, Recall та F1 для оцінки точності. Для перевірки статистичної значущості використано бутстреп метод з 2000 ітерацій. Результати: на українському тестовому наборі найвищий показник F1 продемонструвала донавчена модель крос-енкодера (0,959). Донавчання бі-енкодера на об’єднаному тренувальному наборі (україномовний та QQP) показало статистично значуще покращення показника F1 на 0,09 пункту (з 0,707 до 0,797). Виявлено, що донавчання крос-енкодера на тому ж наборі та обраному підході не підвищує якість виявлення складних парафразів з датасету PAWS-Wiki (показник 0,613 на рівні лексичних методів або бі-енкодера без донавчання). Емпірично обґрунтовано двоступеневу архітектуру виявлення плагіату на основі донавченого бі-енкодера paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 та переранжувальника bge-reranker-v2-m3 без донавчання.