Інформаційні технології та суспільство

МЕТОДОЛОГІЧНІ ОСНОВИ ФОРМУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ ТА ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ У СФЕРІ ЛОГІСТИКИ ПОСТАЧАННЯ

Павло БАЛИЧ — 2025-12-30

У роботі досліджуються принципи побудови таких систем, чинники, що визначають ефективність їх функціонування, та вимоги до архітектури і функціональних можливостей. Мета. Дослідження є обґрунтування методологічних основ формування інформаційних систем підтримки та прийняття рішень у сфері логістики постачання з урахуванням сучасних тенденцій цифровізації, зростання складності логістичних мереж та потреби у підвищенні точності управлінських рішень. Методологія. Застосовано системний і структурно-функціональний підходи для аналізу логістичних інформаційних систем як багаторівневих об’єктів. Використано теоретичні методи аналізу, синтезу та узагальнення сучасних підходів до розроблення систем підтримки рішень. Моделювальний підхід дав змогу визначити чинники та закономірності їх побудови, а прогностичні методи ‒ окреслити вимоги до архітектури в умовах динамічних логістичних процесів. Наукова новизна. Уперше систематизовано методологічні принципи формування інформаційних систем підтримки та прийняття рішень у логістиці постачання, що охоплюють системність, інтегрованість, адаптивність, прогнозність і операційну узгодженість. Визначено взаємозв’язки між чинниками логістичного середовища та функціональними характеристиками таких систем і сформовано узагальнену методологічну рамку, придатну для розроблення та модернізації рішень підтримки управління. Висновки. Ефективність систем підтримки та прийняття рішень у логістиці постачання залежить від комплексного врахування зовнішніх і внутрішніх чинників, узгодженості інформаційних потоків та здатності системи адаптуватися до змін попиту й пропозиції. Запропоновані методологічні принципи забезпечують цілісність та узгодженість логістичних інформаційних систем і створюють основу для подальшої розробки моделей оптимізації та програмних засобів підтримки управлінських рішень.

РОЗРОБКА ВЕБ-ДОДАТКУ ДЛЯ УПРАВЛІННЯ ЗАДАЧАМИ З РЕАЛІЗАЦІЄЮ АЛГОРИТМІВ ПРІОРИТИЗАЦІЇ ТА СОРТУВАННЯ

Володимир БРОДКЕВИЧ — 2025-12-30

Стаття присвячена розробленню веб-додатку для управління задачами з реалізацією інтелектуальних алгоритмів пріоритизації та сортування, що ґрунтуються на багатокритеріальному аналізі. Метою дослідження є створення адаптивної системи, яка автоматично визначає порядок виконання завдань, зменшуючи когнітивне навантаження користувача та підвищуючи ефективність планування. У роботі застосовано методи багатокритеріальної оптимізації (MCDM), когнітивного моделювання та поведінкової аналітики. Алгоритм формує інтегральний індекс пріоритету на основі 20 критеріїв – часових, поведінкових, контекстних і мотиваційних. Для кожного критерію використовується нормалізація (лінійна або сигмоїдна), після чого виконується зважене агрегування. Система має механізм адаптації вагових коефіцієнтів залежно від дій користувача. Реалізацію алгоритму здійснено у середовищі React із використанням бібліотеки Zustand для управління станом і Local Storage для збереження даних. Тестування проводилося на контрольних наборах сценаріїв, що відтворювали реальні умови використання додатку. Наукова новизна. Уперше запропоновано модель інтелектуальної пріоритезації, яка поєднує багатокритеріальний підхід із поведінковим навчанням без залучення серверної інфраструктури. Розроблений алгоритм здатний локально адаптувати ваги критеріїв у браузері користувача, забезпечуючи індивідуалізовану динаміку прийняття рішень. Система не лише оцінює важливість завдань, а й прогнозує оптимальний час виконання з урахуванням енергетичного стану та контексту користувача. Висновки. Результати експериментів показали підвищення індексу продуктивності на 23,5% і зменшення середнього часу виконання завдань на 20%. Інтеграція алгоритму у React-додаток продемонструвала високу швидкодію, стабільність і можливість масштабування. Практичне значення дослідження полягає у створенні архітектури, придатної для інтеграції з календарями, AI-модулями та корпоративними системами управління проєктами. У подальшому передбачається розширення моделі за рахунок глибокого навчання та пояснюваних AI-механізмів.

ОГЛЯД НАЯВНИХ МЕТОДІВ АНАЛІЗУ ДАНИХ ДЛЯ РОЗРОБКИ СИСТЕМИ ВСТАНОВЛЕННЯ ПОПИТУ ТОВАРІВ

Тетяна ВАКАЛЮК — 2025-12-30

В умовах цифрового розвитку суспільства набуває стрімкого розвитку цифрові технології, результатом чого стає накопичення великих обсягів даних про споживчу поведінку. При цьому ефективний аналіз інформації стає критично важливим фактором успіху для бізнесу та прийняття обґрунтованих управлінських рішень. Мета роботи – провести комплексний огляд та систематизацію існуючих методів аналізу даних для встановлення попиту на товари, визначити оптимальний набір методів для розробки системи аналізу та прогнозування попиту на комп'ютерну техніку. Методологія дослідження базується на системному підході до аналізу наукових джерел та порівняльному аналізі методів обробки даних. У роботі застосовано методи теоретичного узагальнення для систематизації підходів до аналізу даних, включаючи описову статистику (середнє значення, медіана, мода, дисперсія, стандартне відхилення, коефіцієнти асиметрії та ексцесу), кореляційний аналіз (коефіцієнти Пірсона та Спірмена), методи машинного навчання (кластеризація k-means та ієрархічна, методи зниження розмірності, метод Apriori, метод опорних векторів, дерева рішень) та аналіз часових рядів. Проведено структурний аналіз переваг та обмежень кожного методу в контексті задачі прогнозування попиту товарів. Наукова новизна полягає в розробці комплексного методологічного підходу до аналізу попиту на комп'ютерну техніку, який інтегрує часовий аналіз для виявлення трендів, сезонний аналіз для ідентифікації циклічних шаблонів, описову статистику для оцінки варіативності попиту та інтерактивну візуалізацію для ефективної інтерпретації результатів. Висновки. Встановлено, що для ефективного аналізу та прогнозування попиту на комп'ютерну техніку необхідне комплексне застосування методів часового аналізу, описової статистики, методів зниження розмірності, сезонного аналізу та інтерактивної візуалізації.

АВТОМАТИЗАЦІЯ ПРОЦЕСІВ AGILE-МЕНЕДЖМЕНТУ ЗА ДОПОМОГОЮ N8N: СТВОРЕННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ ЕКОСИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ПРОЄКТАМИ

Анастасія ВОЗНИЦЯ — 2025-12-30

У статті представлено комплексний підхід до автоматизації процесів Agile-менеджменту на основі використання open-source платформи n8n як центрального інтеграційного ядра. Дослідження орієнтоване на розробку архітектури інтелектуальної екосистеми управління проєктами, що об’єднує середовище Jira, Notion, Slack, Google Workspace та інші цифрові інструменти, які активно застосовуються в ІТ-командах. У роботі обґрунтовано, що зростання кількості завдань, комунікаційних каналів та програмних інструментів ускладнює підтримку прозорості процесів, підвищує адміністративне навантаження та знижує продуктивність управлінських функцій. Тому впровадження автоматизації та інтелектуальних інтеграцій стає ключовою передумовою розвитку сучасних Agile-команд. Метою дослідження є формування методологічного та технологічного підходу до побудови автоматизованої системи управління Agile-проєктами із використанням n8n, а також оцінювання її впливу на ключові показники ефективності. Методологія ґрунтується на поєднанні аналітичного огляду сучасних рішень автоматизації, розробці інтеграційної архітектури, експериментальному застосуванні workflow-сценаріїв та порівняльному аналізі роботи двох Scrum-команд – контрольної та експериментальної. Під час дослідження реалізовано сценарії автоматичного створення завдань, синхронізації статусів між системами, формування щоденної звітності, аналітики velocity та прогнозування ризиків на основі модулів OpenAI. Наукова новизна полягає у формуванні архітектури інтелектуальної екосистеми Agile-менеджменту на базі n8n, яка поєднує low-code підхід, автоматизацію, аналітику та генеративні AI-алгоритми. На відміну від традиційних інструментів, запропонована модель забезпечує інтегроване управління життєвим циклом продукту, автоматизує значну частину адміністративних процесів та створює умови для розвитку адаптивного управління Agile 2.0. Результати експерименту продемонстрували, що автоматизація із використанням n8n дозволила зменшити адміністративні витрати часу на 65%, підвищити актуальність статусів задач до 95%, скоротити кількість спринтових затримок більш ніж удвічі та покращити загальний рівень задоволеності команди. Це підтверджує ефективність запропонованої інтеграційної моделі та її здатність підвищувати прозорість процесів, швидкість ухвалення рішень та якість командної роботи. Висновки дослідження підтверджують доцільність впровадження n8n як основи інтелектуальної системи управління Agile-проєктами. Створена архітектура та описані сценарії автоматизації можуть бути масштабовані на різні типи організацій. Перспективи подальших досліджень передбачають розробку AI-driven orchestration-моделі з використанням кількох агентів ШІ, багатофакторне оцінювання ефективності автоматизації та розширення інтеграцій із сучасними low-code та no-code інструментами.

ПРОГРАМНИЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ЕНЕРГОСПОЖИВАННЯ ТА МОНІТОРИНГУ СТАНУ ВИРОБНИЧОГО ОБЛАДНАННЯ НА ОСНОВІ АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Владислав ГОЛЕЦЬ — 2025-12-30

У статті представлено програмне рішення, яке забезпечує прогнозування енергоспоживання та моніторинг технічного стану виробничого обладнання в режимі реального часу. На відміну від традиційних систем, які використовують усереднені статистичні дані, запропоноване рішення інтегрує методи машинного навчання з аналізом телеметричної інформації, що дозволяє отримувати більш точні прогнози, оперативно виявляти відхилення в роботі обладнання та вчасно реагувати на них. Мета дослідження полягає у створенні інтелектуального рішення для моніторингу аналізу та прогнозу технічного стану виробничого обладнання для ефективно розподілу енергоресурсів та уникнення матеріальних збитків підприємства.. Методологія. Для аналізу даних у роботі використано часові ряди енергоспоживання та телеметрії виробничого обладнання (температура, вібрація, навантаження). Дані проходять попередню обробку (фільтрація шумів, нормалізація, агрегація) та подаються на алгоритм градієнтного бустингу LightGBM, що забезпечує точне прогнозування у реальному часі. Архітектура системи побудована за мікросервісним підходом із застосуванням Docker-контейнерів, MongoDB для збереження даних та Flask Dashboard для візуалізації результатів. Така структура дозволяє масштабувати систему, адаптуючи її під різні виробничі умови. Наукова новизна полягає у визначається впровадженням багатокомпонентної інтелектуальної системи, що одночасно виконує функції моніторингу, прогнозування та управління енергоспоживанням на основі алгоритмів машинного навчання та сучасних технологій обробки телеметрії. Висновки. Розроблена система демонструє потенціал для зменшення витрат на електроенергію, підвищення рівня автоматизації управління ресурсами та зростання ефективності виробничих процесів. Подальші дослідження передбачають інтеграцію методів само самонавчання моделі, розширення набору телеметричних параметрів та повну інтеграцію з платформами енергетичного ринку для автоматизованої торгівлі надлишковою енергією.

МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ СУШІННЯ УТФЕЛЮ В БАРАБАННІЙ СУШАРЦІ

Галина ГРИГОРЧУК — 2025-12-30

У статті розглянуто питання підвищення ефективності процесу сушіння утфелю в барабанних сушарках за рахунок використання математичного моделювання та сучасних підходів до аналізу тепломасообмінних процесів. Основна увага приділена побудові моделі, яка враховує макропроцеси теплопередачі та мікропроцеси адсорбції і десорбції вологи відповідно до рівняння Лангмюра. Мета роботи полягає в розробці комплексної математичної моделі сушіння утфелю з урахуванням макро- та мікропроцесів тепломасообміну, фазових переходів та адсорбційно-десорбційних явищ для прогнозування температурних полів і оптимізації технологічних параметрів. Методологія. Поєднано макромодель зміни параметрів сушильного агента вздовж барабана з мікромоделлю теплопровідності всередині частинки. Кінетика адсорбції-десорбції вологи описана рівнянням Лангмюра. Запропоновано нову граничну умову для поверхні частинки. Чисельне розв'язання виконано методом скінченних різниць. Наукова новизна. Вперше інтегровано макроскопічний теплообмін з мікрорівневими процесами через адсорбційну кінетику Лангмюра. Уведено оригінальну часозалежну граничну умову для теплового балансу поверхні. Продемонстровано еволюцію температурних градієнтів у частинках діаметром ~1 мм з часом вирівнювання 15–25 хвилин. Модель є основою для створення цифрового двійника. Висновки. Розроблена модель адекватно описує двофазний характер сушіння: швидке видалення вільної вологи та повільне видалення зв'язаної вологи. Встановлено, що поверхнева температура може бути на 20–30 °C нижчою за температуру газу. Практичне застосування дозволяє оптимізувати режими сушіння, підвищити енергоефективність на 10–15%, запобігти карамелізації кристалів. Окреслено перспективи створення цифрового двійника для автоматизованого керування.

РОЗРОБКА МОДЕЛІ ІНСТРУМЕНТАЛЬНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ТРАНСФОРМАЦІЇ ПРОЦЕСІВ УПРАВЛІННЯ ЛЮДСЬКИМИ РЕСУРСАМИ В МУЛЬТИПРОЄКТНОМУ СЕРЕДОВИЩІ

Наталія ДОЦЕНКО — 2025-12-30

Стаття присвячена розробці моделі інструментального забезпечення трансформації процесів управління людськими ресурсами в мультипроєктному середовищі. Використання моделі сприятиме забезпеченню трансформації процесів управління ресурсним забезпеченням та сталому розвитку проєктно-орієнтованих організацій. Метою дослідження є розробка моделі інструментального забезпечення трансформації процесів управління людськими ресурсами в мультипроєктному середовищі для підвищення ефективності прийняття управлінських рішень. При проведенні дослідженні використовується методологія проєктно-орієнтованого управління ресурсами, донорно-акцепторний та стейкхолдер-орієнтований підходи до управління проєктами в мультипроєктному середовищі. Науковою новизною є розробка моделі інструментального забезпечення трансформації процесів управління людськими ресурсами в мультипроєктному середовищі та рекомендацій щодо застосування моделі. Визначена структура інструментального забезпечення та розглянуто особливості реалізації визначених модулів. Передбачено використання штучного інтелекту при створенні віртуальної моделі команди в проєктах трансформації процесів управління людськими ресурсами для моделювання сценаріїв перерозподілу ресурсів, аналізу впливу змін та забезпечення ресурсної взаємодії в мультипроєктному середовищі. Висновки. Проведено аналіз систем управління людськими ресурсами в проєктах та програмах. Визначено функціонал та розроблена модель інструментального забезпечення трансформації процесів управління людськими ресурсами в мультипроєктному середовищі. Використання запропонованого інструментального забезпечення надає підтримку трансформації процесів управління людськими ресурсами та сприятиме підвищенню ефективності управління людськими ресурсами, розв’язанню ресурсних конфліктів між елементами мультипроєктного середовища.

ГІБРИДНА МОДЕЛЬ ГЕНЕРАЦІЇ ТЕСТОВИХ СЦЕНАРІЇВ НА ОСНОВІ LLM ТА АНАЛІЗУ ІСТОРІЇ ДЕФЕКТІВ

Віталій ЖЕПЛІНСЬКИЙ — 2025-12-30

У статті представлено концепцію гібридної моделі автоматизованого тестування програмного забезпечення, що поєднує можливості великих мовних моделей із аналізом історії дефектів. Модель орієнтована на формування ризик-орієнтованих тестових сценаріїв, здатних адаптивно реагувати на зміни у програмних системах та підвищувати ефективність процесів тестування. Основна увага приділяється інтеграції генеративних можливостей LLM із механізмами аналітики логів, що дозволяє формувати релевантні набори тестів у контексті CI/CD середовищ. Мета. Метою дослідження є розробка концепції інформаційної системи, яка інтегрує технології штучного інтелекту та методи аналізу дефектів для забезпечення більш точного та своєчасного виявлення помилок. Методологія. Особливістю підходу є побудова універсальної гібридної моделі, що може бути масштабована для різних предметних областей розробки ПЗ і не обмежується конкретним класом систем чи технологій. У перспективі модель підтримуватиме механізми пріоритизації тестів за рівнем ризику, що враховуватимуть частоту та критичність дефектів, а також здатність до автоматичного відновлення сценаріїв при змінах у вимогах. Наукова новизна. Наукова новизна дослідження полягає у поєднанні генеративних можливостей LLM з ризик-о-рієнтованим аналізом історії дефектів, що дозволяє створювати адаптивні та релевантні сценарії тестування. Висновок. Практична цінність полягає у можливості інтеграції запропонованої моделі у сучасні процеси CI/CD з метою зменшення витрат на підтримку автотестів, підвищення точності виявлення критичних помилок і загальної надійності програмного забезпечення. Запропонована модель демонструє потенціал для розвитку інтелектуальних механізмів автоматизованого тестування та побудови гнучкої інфраструктури забезпечення якості, що сприяє ефективному поєднанню інженерних практик із сучасними AI-технологіями.

МОДЕЛЬ ПРОГНОЗУВАННЯ ПОВЕДІНКИ ГРАВЦІВ У МОБІЛЬНИХ ІГРАХ НА ОСНОВІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Ганна ЗАВГОРОДНЯ — 2025-12-30

У сучасній індустрії мобільних ігор точне прогнозування поведінки гравців є важливим аспектом для підвищення рівня утримання користувачів, оптимізації ігрового процесу, персоналізації контенту та підвищення ефективності маркетингових стратегій. В умовах зростаючої конкуренції та збільшення обсягу даних про гравців актуальним стає використання методів машинного навчання для автоматизованого аналізу поведінкових патернів та прогнозування подальших дій користувачів. Метою статті є розробка ефективної моделі прогнозування поведінки гравців у мобільних іграх на основі сучасних методів машинного навчання, яка дозволяє визначати ймовірність відтоку користувачів, прогнозувати рівень активності та завершення рівнів, а також оцінювати потенційну участь у внутрішньоігрових транзакціях і реакцію на гейміфіковані стимули. Методологія дослідження ґрунтується на аналізі великого набору анонімізованих поведінкових даних гравців, що включає показники тривалості ігрових сесій, частоту входів, кількість виконаних дій, рівень завершення завдань, кількість внутрішньоігрових покупок, часові проміжки між входами та інші метрики активності. Для побудови моделей прогнозування застосовано алгоритми машинного навчання різних класів: Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Random Forest, Gradient Boosting та багатошарові нейронні мережі. Порівняльний аналіз результатів дозволив виявити оптимальний підхід до передбачення поведінки користувачів із максимальним рівнем точності. Наукова новизна роботи полягає у поєднанні поведінкових характеристик гравців із сучасними алгоритмами ансамблевого навчання та глибинними нейронними мережами для формування комплексної прогностичної моделі. Запропонований підхід дає змогу враховувати складні нелінійні залежності між ознаками, що значно підвищує точність прогнозування у порівнянні з традиційними статистичними методами. Розроблена модель також забезпечує можливість ідентифікації ключових факторів, які впливають на залучення та відтік користувачів, що сприяє формуванню персоналізованих стратегій взаємодії з гравцями. Висновки. Проведені експерименти показали, що запропонована модель забезпечує підвищення точності прогнозування на 12–18% у порівнянні з класичними підходами. Отримані результати демонструють практичну ефективність використання машинного навчання для аналізу поведінки гравців, дозволяють прогнозувати ризик відтоку, формувати індивідуальні рекомендації, адаптувати ігровий контент під користувачів і знижувати економічні втрати розробників. Запропонована система може стати основою для створення інтелектуальних аналітичних модулів у сучасних мобільних іграх, що підтверджує її наукову й прикладну цінність.

МОДЕЛЬ ТА КРИТЕРІЙ ОЦІНКИ ЕФЕКТИВНОСТІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ ФІЛЬТРАЦІЇ СПОВІЩЕНЬ ДЛЯ ІТ-ФАХІВЦІВ

Вадим ЗЮЗЮН — 2025-12-30

Цифрові сповіщення стали невід’ємною, але руйнівною складовою робочих процесів ІТ-фахівців, спричиняючи фрагментацію уваги, зниження когнітивної продуктивності та значні економічні втрати, що підтверджує надзвичайну актуальність проблеми. Для мінімізації цього негативного впливу розроблено концептуальну модель інтелектуальної системи, яка використовує аналіз контексту та динамічне профілювання користувача для оптимізованої фільтрації. Функціонування системи змодельовано як задачу оптимізації, де цільова функція максимізує корисність часу фахівця, заохочуючи час глибокої концентрації та жорстко контролюючи затримку критичних подій. Також обґрунтовано кількісний критерій ефективності, який дозволяє оцінити успішність впровадження системи шляхом порівняння станів «до» і «після» за ключовими показниками продуктивності. Мета роботи полягає в полягає в розробці та обґрунтуванні концептуальної моделі та критерію оцінки ефективності інтелектуальної системи, здатної максимізувати корисність часу користувача через зниження нерелевантних переривань та забезпечення своєчасної реакції на критичні події. Методологія. У роботі застосовано методи системного аналізу для вивчення існуючих підходів до фільтрації сповіщень, методи концептуального моделювання для розробки архітектури інтелектуальної системи, а також методи математичного моделювання та оптимізації для побудови цільової функції та критерію ефективності. Наукова новизна. Запропоновано концептуальну модель інтелектуальної системи фільтрації сповіщень, яка інтегрує аналіз контексту користувача, динамічне профілювання та жорсткі обмеження (SLA) для критичних подій. Набуло подальшого розвитку математичне моделювання, шляхом формулювання цільової функції оптимізації корисності часу користувача та розробки кількісного критерію оцінки ефективності з адаптивними ваговими коефіцієнтами. Висновки. У роботі запропоновано підхід до розв’язання актуальної науково-практичної проблеми мінімізації негативного впливу цифрових сповіщень на продуктивність ІТ-фахівців. Розроблена концептуальна модель і математичне обґрунтування її функціонування та ефективності надають теоретично обґрунтовану основу для підвищення цифрового добробуту і продуктивності.

AI-РЕФЕРЕНСИ ЯК ІНСТРУМЕНТ ФОРМУВАННЯ ВІЗУАЛЬНОГО СТИЛЮ У ЦИФРОВОМУ ДИЗАЙНІ

Юлія КАМЕНЕЦЬКА — 2025-12-30

У статті розглядається феномен використання штучного інтелекту (ШІ) як інструменту створення візуальних референсів у процесі цифрового дизайну. Проаналізовано, як генеративні нейромережі (зокрема Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion) впливають на формування візуального стилю, композиційних рішень та етапів концептуальної розробки. Особлива увага приділена ролі AI-референсів у трансформації дизайнерського мислення, а також їхньому потенціалу у поєднанні з традиційними методами пошуку натхнення. У роботі окреслено естетичні та етичні аспекти використання штучного інтелекту в творчому процесі, зокрема питання авторства, оригінальності та відповідальності митця. Зроблено висновок, що AI-референси стають не лише технічним інструментом, а й новим засобом формування візуальної мови цифрового дизайну, відкриваючи можливості для переосмислення творчої взаємодії людини й технології. Мета дослідження. Визначити роль і значення AI-референсів у процесі формування візуального стилю в цифровому дизайні, проаналізувати їхній вплив на етапи концептуального пошуку, а також окреслити естетичні й етичні аспекти використання штучного інтелекту у творчій практиці дизайнера. Методологія дослідження. У дослідженні застосовано системно-аналітичний підхід, що поєднує теоретичний аналіз наукових джерел із візуальним порівняльним аналізом традиційних і AI-згенерованих референсів. Використано методи контент-аналізу, спостереження та інтерпретації, а також елементи практичного моделювання дизайнерського процесу із залученням генеративних нейромереж (Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion). Наукова новизна. Уперше системно розглянуто поняття AI-референсу як окремої категорії у візуальній культурі цифрового дизайну. Визначено його функції у формуванні стилістичної єдності, композиційної побудови та розвитку авторського почерку дизайнера. Обґрунтовано вплив генеративних систем на зміну підходів до візуального мислення, творчого пошуку й педагогічної практики у сфері дизайну. Висновки. Застосування AI-референсів у цифровому дизайні відкриває нові можливості для креативного пошуку, прискорює етапи розробки ідей та сприяє формуванню індивідуального стилю. Водночас їх використання потребує усвідомлення етичних і авторських питань, що постають у зв’язку з автоматизованим генеруванням зображень. Штучний інтелект стає не лише технічним інструментом, а й співтворцем, який впливає на формування нової візуальної мови й розширює межі художнього експерименту у сфері цифрового дизайну.

ПЕРЕВАГИ ТА НЕДОЛІКИ ІOS 26

Алла КАПІТОН — 2025-12-30

Метою роботи є аналіз, оцінка та виявлення переваг та недоліків мобільних операційних систем. Методологія, використана в роботі, полягає у визначені вимог до сучасних технологій використання мобільних операційних систем, що включає вивчення їх переваг та недоліків, досліджених через призму оновлених технічних та технологічних вимог до високоефективних інноваційних інформаційних технологій, опосередкованих розвитком та вдосконаленням технічних засобів функціонування у найбільш використаних галузях. Наукова новизна роботи полягає у дослідженні, аналізі, порівнянні та виявленні позитивних та негативних критеріїв проектування, розробки та впровадження мобільних операційних систем як визначних важелів забезпечення ефективності і оптимізації функціонування в усіх галузях, що потребують мобільності прийняття рішень в сучасних умовах. Висновки. Визначено фактори впливу на тенденції розвитку мобільних операційних систем, на прикладі представлення та впровадження iOS 26. Проаналізовано критерії та охарактеризовано методи оновленням системи за останні роки. Досліджено основні особливості IOS 26: дизайн, безпека та екосистема Apple. Протестовано особливості та вивчено основні характеристики оновленого дизайну, проведено аналіз та оцінено якість впровадженого вбудованого штучного інтелекту в представленій оновленій версії. Встановлена безперечність запропонованої оновленої гнучкої персоналізації, та інші елементи, що заслуговують аналізу та визначено аспекти, що потребують подальшого вивчення, розширення та вдосконалення. Проведено дослідження щодо революційної зміни дизайну Liquid Glass та вивчена оновлена система нумерації версій операційної системи, оцінена сучасна політика безпеки аксесуарів, а саме контроль підключених пристроїв у заблокованому стані. Проналазівана уніфікація платформ: синхронізація дизайн-системи між усіма пристроями Apple. На основі проведеного критеріального та поетапного аналізу особливостей IOS26, спираючись на ключові характеристики безпеки, дизайну та екосистеми оновлено ключові фактори, що повинні забезпечувати розробку методики подальшого вдосконалення подібних мобільних операційних систем. Розглянуто революційні зміни дизайну: Liquid Glass як наступного етапу еволюції інтерфейсу, де визначено що iOS 26 представляє перший кардинальний редизайн системи з часів iOS 7, заснований на єдиній мові дизайну Liquid Glass. Запропонована концепція принципово змінює підхід Apple до візуального дизайну, поєднуючи елементи скломорфізму з динамічними ефектами. Встановлено, що уніфікація візуальних елементів між усіма додатками та системними компонентами створює безшовний досвід використання всієї екосистеми Apple, з урахуванням того факту, що система також автоматично адаптує інтенсивність ефектів залежно від продуктивності пристрою та налаштувань доступності. Досліджено нову систему нумерації версій операційної системи та визначено фундаментальні зміни в стратегії брендингу операційної системи, що відображає стратегію довготермінового планування вдосконалення мобільної операційної системи та орієнтацію на майбутнє. Проаналізовано шляхи синхронізації з іншими продуктами компаній-розробників, що є логічною для користувачів і розробників, що спрощує планування сумісності та розробку кросплатформних додатків у майбутньому.

МЕТОД ОПТИМІЗАЦІЇ МАРШРУТІВ НА ОСНОВІ ПОВЕДІНКИ ЗМІЙ В СИСТЕМАХ ОБМІНУ ДАНИМИ БПЛА

Світлана КАШКЕВИЧ — 2025-12-30

У роботі запропоновано метод оптимізації маршрутів у системах обміну даними безпілотних літальних апаратів (БпЛА), заснований на біоінспірованій моделі поведінки змій (Snake Routing Optimization Method, SROM). Метод реалізує адаптивний пошук оптимального маршруту з урахуванням динаміки мережі, енергоспоживання, затримок передавання та стабільності каналів зв’язку. На відміну від відомих еволюційних підходів, алгоритм SROM поєднує локальну оптимізацію та колективну взаємодію між агентами, що забезпечує швидку збіжність та здатність уникати локальних мінімумів. Мета. Розробка методу оптимізації маршрутів на основі поведінки змій у системах обміну даними БпЛА. Методологія. Методологічною основою дослідження є біоінспірований підхід до оптимізації маршрутів, у якому процес пошуку розглядається як колективна поведінка агентів за аналогією до руху та адаптації змій у середовищі. Наукова новизна. Наукова новизна полягає у розробленні біоінспірованого методу оптимізації маршрутів в БпЛА, який поєднує колективну модель поведінки агентів із локальним удосконаленням шляху в реальному часі. На відміну від відомих еволюційних та роєвих алгоритмів, запропонований підхід вводить механізм адаптивного «руху» маршруту за принципом зміни конфігурації «ланцюга» вузлів. Висновки. Запропонований біоінспірований метод оптимізації маршрутів демонструє здатність адаптивно формувати стійкі та ефективні шляхи передачі даних у динамічних мережах БпЛА.

КОМПЛЕКСНИЙ АНАЛІЗ ШКІДЛИВИХ ПРОГРАМ: ПІДХОДИ, ВИКЛИКИ ТА ПЕРСПЕКТИВИ

Наталія КІЦЕЛЬ — 2025-12-30

Метою даного дослідження є систематизація та аналіз сучасних методів дослідження шкідливого програмного забезпечення (malware) у контексті забезпечення кібербезпеки. Робота спрямована на визначення ефективності різних підходів до аналізу шкідливого коду, виявлення їх переваг та обмежень, а також оцінку перспектив розвитку інструментів і методик для протидії еволюціонуючим кіберзагрозам. Особлива увага приділяється комплексному підходу, який передбачає поєднання традиційних і сучасних технологій, зокрема методів машинного навчання та автоматизації процесів аналізу. Методологія. У роботі застосовується системний підхід до вивчення шкідливих програм, який включає статичний, динамічний та гібридний аналіз. Крім того, дослідження включає аналіз автоматизованих платформ і методів машинного навчання для класифікації та прогнозування поведінки шкідливих зразків. Практична частина базується на аналізі кейсів відомих загроз, таких як WannaCry, TrickBot та Emotet, що демонструє застосування комбінованих методів для отримання достовірних результатів. Наукова новизна роботи полягає у комплексному порівнянні існуючих методів аналізу шкідливого ПЗ, виділенні їх сильних та слабких сторін у контексті сучасних загроз, а також у визначенні перспектив інтеграції традиційних підходів з інтелектуальними системами аналізу на основі машинного навчання. Дослідження підкреслює значущість використання гібридного підходу та автоматизованих лабораторних середовищ для підвищення точності та безпеки аналізу. Висновки. Результати дослідження демонструють, що ефективний аналіз шкідливого ПЗ потребує поєднання статичних, динамічних та гібридних методів, застосування сучасних інструментів автоматизації та інтеграції технологій штучного інтелекту. Практичне застосування комбінованих методів дозволяє формувати цілісну картину кіберзагроз, ідентифікувати приховані механізми атак та прогнозувати потенційні ризики. Комплексний підхід до аналізу шкідливого ПЗ є ключовим елементом у системі забезпечення інформаційної безпеки, забезпечує підвищення надійності захисних механізмів та створює основу для формування стратегій протидії сучасним кіберзагрозам. Робота підкреслює необхідність постійного вдосконалення методів аналізу, розвитку міжнародного співробітництва та інтеграції новітніх технологій для своєчасного реагування на еволюціонуючі загрози в цифровому середовищі.

МЕТОД ОПТИМІЗАЦІЇ ПРОЦЕДУРИ ВИБОРУ ПЕРЕМОЖЦЯ В СИСТЕМАХ ПУБЛІЧНИХ ЗАКУПІВЕЛЬ ШЛЯХОМ ІНТЕГРАЦІЇ ПАРАМЕТРІВ РИЗИКУ

Олександр КОРНІЙЧУК — 2025-12-30

Метою дослідження є розробка та алгоритмічне обґрунтування ризик-орієнтованого методу оптимізації процедури вибору переможця торгів у програмних системах публічних закупівель шляхом удосконалення математичної моделі розрахунку приведеної ціни, формалізації параметрів ризику та інтеграції репутаційних характеристик учасників безпосередньо в алгоритмічне ядро аукціону з метою підвищення стійкості системи до маніпулятивної поведінки. Методологія дослідження ґрунтується на застосуванні методів математичного моделювання, алгоритмічного аналізу, теорії прийняття рішень та інженерії програмного забезпечення, а також експериментального моделювання роботи алгоритмів ранжування в умовах інформаційної асиметрії та стратегічної взаємодії учасників електронних торгів. Наукова новизна полягає у формалізації стратегії декларативного арбітражу як алгоритмічної вразливості статичних моделей ранжування та в удосконаленні моделі приведеної ціни шляхом інтеграції ризик-орієнтованого мультиплікатора довіри, що розраховується на основі верифікованої історії виконання контрактів і динамічно впливає на процес прийняття рішень. Висновки. Результати експериментального моделювання підтвердили, що запропонований метод нівелює економічну вигоду від маніпулятивних стратегій та робить доброчесну поведінку учасників математично вигіднішою за демпінг. Практичне значення роботи полягає у можливості реалізації методу як програмного модуля в сервіс-орієнтованій архітектурі систем e-procurement з підвищеними вимогами до надійності та масштабованості.

МЕТОД ОБРОБКИ РІЗНОТИПНИХ ДАНИХ В КАНАЛІ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ БПЛА

Олександр ЛАСТІВКА — 2025-12-30

У статті запропоновано метод обробки різнотипних даних у каналі інформаційної системи безпілотних літальних апаратів заснований на уніфікованому представленні дискретних команд та сенсорних числових рядів. Наведено математичну модель каналу обробки та показано зменшення кількості обробних етапів за рахунок їхньої уніфікації. Проведене моделювання демонструє підвищення оперативності функціонування системи керування. Мета. Підвищення оперативності обробки різнотипних даних у каналі інформаційної системи безпілотних літальних апаратів шляхом їх уніфікованого представлення. Методологія. Метод базується на приведенні дискретних команд та сенсорних даних до єдиного формального простору представлення, що дозволяє застосовувати спільну послідовність операцій обробки. Математична модель каналу описана як впорядкована система перетворень, для якої встановлено критерій оперативності на основі порівняння кількості обчислювальних операцій. Наукова новизна. Підходи, що застосовуються сьогодні, здебільшого обробляють команди та сенсорні дані роздільно. Сучасні дослідження в області інформаційних технологій БпЛА показують необхідність уніфікації потоків даних, але формальна математична модель каналу обробки різнотипних даних у відкритих працях відсутня – і саме це є науковою новизною роботи. Висновки. Запропонований метод дозволяє скоротити кількість обробних етапів та забезпечує зменшення часу обробки даних у каналі інформаційної системи. Модель підтверджує доцільність уніфікації різнотипних потоків як основи підвищення оперативності систем керування.

АНАЛІЗ МЕТОДІВ СТИСНЕННЯ ЗГОРТКОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ЕФЕКТИВНОГО РОЗГОРТАННЯ У СЕРЕДОВИЩІ EDGE AI

Дмитро МАРЧУК — 2025-12-30

Стаття присвячена дослідженню та емпіричній оцінці методів стиснення згорткових нейронних мереж для їх ефективного розгортання в середовищі Edge AI. Незважаючи на високу точність, традиційні CNN-архітектури, такі як ResNet-18, є надто ресурсомісткими для периферійних пристроїв з обмеженою обчислювальною потужністю, оперативною пам'яттю та енергоспоживанням. Основна увага зосереджена на пошуку оптимального балансу між зменшенням ресурсоспоживання та збереженням високої точності класифікації. Мета роботи полягає у дослідженні та демонстрації ефективності спеціальних технік стиснення моделі, зокрема квантування, прунінгу та дистиляції знань, для успішного перенесення потужних можливостей CNN на Edge Devices. Наукова новизна полягає у комплексному, кількісному порівнянні впливу трьох основних технік оптимізації на ключові показники продуктивності моделі. Демонстрація того, що повне цілочисельне квантування (PTQ Int8) забезпечує коефіцієнт стиснення 11.06x при мінімальній втраті точності (0.0030), підтверджуючи його як оптимальний первинний крок. Порівняльний аналіз, який доводить, що неструктуроване стиснення (50% ваг ResNet-18) повністю відновлює та перевершує еталонну точність після fine-tuning, тоді як структуроване стиснення призводить до незворотної втрати точності (до 45.70%) в умовах обмеженого донавчання, вимагаючи більш виваженого підходу. Підтвердження того, що дистиляція знань дозволяє моделі MobileNetV2 перевершити свою традиційно навчену версію (91.8% проти 89.5%), максимізуючи точність за умови жорстких архітектурних обмежень. Висновки. Стиснення моделі є інженерним компромісом та необхідною умовою для створення високоефективних, низькозатримкових та енергоощадних рішень глибокого навчання, що можуть бути успішно розгорнуті в середовищі периферійних обчислень. Застосування квантування дозволяє перетворити енергоємні моделі в практичні Edge AI рішення.

АВТОМАТИЗАЦІЯ ПРОЦЕСІВ У ТРАНСПОРТНИХ ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНИХ СИСТЕМАХ НА БАЗІ IOT-ТЕХНОЛОГІЙ

Юрій МАСЛОВ — 2025-12-30

Метою дослідження є розробка інтегрованого рішення для моніторингу стану та адаптивного керування тяговими електроприводами на основі технологій IoT і периферійного інтелекту з метою підвищення ефективності, надійності та керованості систем електроприводу транспортних засобів. Методологія. На етапі розгортання створюється сенсорна інфраструктура з режимом глибокого сну та короткими періодами пробудження. Усередині транспортного засобу критично швидкі сигнали передаються шиною CAN із мінімальною затримкою навіть за недоступності високорівневих ECU. Кожен агрегат оснащено бездротовим вузлом на базі мікроконтролера з Wi-Fi, який знімає температуру в ділянках підшипників і обмоток за допомогою точних цифрових датчиків, реєструє вібрації MEMS-акселерометрами та вимірює фазні або шинові струми з ефектом Холла. Для забезпечення достовірності даних застосовується статичне і динамічне калібрування. Телеметрія проходить попередню обробку на борту з фільтрацією та стандартизацією за z-оцінками, а для вібрацій виконується спектральний аналіз для виявлення ознак дефектів підшипників і механічних резонансів. Ключові індикатори формуються локально, а у разі підозрілих подій передаються короткі фрагменти сирих сигналів у хмару через MQTT з буферизацією. Контур швидкості реалізовано PI-регулятором з anti-windup і проєкцією параметрів, а агент підкріплювального навчання типу актор-критик, уточнений у симуляції, оновлює коефіцієнти у межах безпеки. Компактна нейромережа зменшує перерегулювання і згладжує крутний момент, а крайова MPC координує рекуперативне гальмування з локальними обмеженнями. Хмарний рівень агрегує потоки з кількох машин, виконує виявлення аномалій, оцінює залишковий ресурс і планує профілі руху та частки рекуперації на рівні парку. Наукова новизна. Запропоновано багаторівневу архітектуру інтегрованої системи моніторингу і керування, що поєднує локальну обробку даних на рівні вузлів з периферійним інтелектом, адаптивне регулювання параметрів електропривода з використанням підкріплювального навчання та координацію процесів рекуперації на хмарному рівні. Розроблене рішення забезпечує ефективну взаємодію між сенсорними, обчислювальними та керуючими компонентами без істотного збільшення обчислювальних ресурсів. Висновки. У результаті експериментальних і польових випробувань досягнуто доставлення понад 97% пакетів на відстані понад 30 м, точність вимірювання температури близько ±0,1 °C, виявлення дисбалансу, дефектів підшипників і перехідних перевантажень струму. Програмно-апаратне моделювання засвідчило скорочення перехідних процесів, інтегральної помилки та підвищення стійкості до параметричних зсувів. У реальних умовах відбиралося до 18% кінетичної енергії, а витрати на сервіс зменшилися на 20–25%, що підтверджує ефективність і практичну придатність запропонованої системи.

ОГЛЯД ПОТОЧНОГО СТАНУ ТА ПЕРСПЕКТИВ СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ ПОСТАЧАННЯМ ДИХАЛЬНИХ СУМІШЕЙ

Валерій МИХАЙЛОВ — 2025-12-30

Метою статті є дослідження стану та напрямів розвитку систем управління постачанням дихальних сумішей, що містять кисень, азот, гелій та інші гази в різних пропорціях. Ця проблематика є важливою, особливо зараз, коли існує велика потреба у таких системах в лікарнях для підтримки життєдіяльності пацієнтів, в авіації, космічній галузі, під час ліквідації надзвичайних ситуацій та у промислових процесах, де використовуються спеціалізовані газові суміші. Проблема розвитку систем управління постачанням дихальних сумішей актуалізувалась під час пандемії COVID-19, і зараз у період військової агресії росії не втратила свого значення. У зв’язку з чим, у статті висвітлюються проблеми, пов’язані з логістикою постачання в умовах надзвичайних ситуацій, коли попит на дихальні суміші різко зростає. Розглядаються можливості створення модульних та портативних систем, які можна швидко розгортати в польових умовах Системи управління постачанням дихальних сумішей зазнають активного розвитку, що пов’язано зі зростаючими вимогами до безпеки, ефективності та екологічності, інтегруючи новітні технології та інноваційні підходи. У якості сучасних тенденцій розвитку таких систем можна виділити впровадження Інтернету речей, штучного інтелекту та технологій великих даних для оптимізації управління потоками газів, прогнозування потреб та запобігання аварійним ситуаціям. Так, наприклад, IoT-датчики дозволяють у реальному часі відстежувати тиск, температуру та склад сумішей, а алгоритми штучного інтелекту здатні прогнозувати попит на основі даних про споживання. Існують виклики, пов’язані з розробкою та експлуатацією систем, зокрема, з забезпеченням високої точності дозування, відповідністю міжнародним стандартам (ISO, FDA), зниженням енергоспоживання та вуглецевого сліду. Важливим напрямом є розробка систем із замкненим циклом, які дозволяють переробляти та повторно використовувати гази, сприяючи зниженню витрат та екологічному збереженню. Методологія. У статті для забезпечення структурованого аналізу напрямів розвитку систем, оцінки їх сучасного стану та визначення перспектив розвитку використовуються системний підхід для аналізу логістичних стратегій для забезпечення оперативного постачання кисневих сумішей до лікарень під час пікових навантажень. Підкреслюється необхідність міждисциплінарного підходу до розвитку систем управління постачанням дихальних сумішей із залученням фахівців інженерії, медицини, інформаційних технологій та екології; важливість міжнародної співпраці для обміну досвідом та гармонізації стандартів. Для аналізу сучасного стану та визначення перспектив розвитку систем управління дихальними сумішами використовуємо систематичний огляд літератури, що міститься у базах PubMed, Scopus, Web of Science, Google Scholar за останні 5 років за тематикою open-loop vs closedloop системи, автоматика у подачі газів, digital health, екологічна / економічна ефективність. Наукова новизна. В статті розроблена інфологічна модель інтелектуальної системи моніторингу та автоматизованого управління подачі газових сумішей з використанням цифрових двійників, використання якої сприяє підвищенню якості надання медичних послуг. Висновки. Подальший прогрес у сфері розвитку систем управління постачанням дихальних сумішей, на нашу думку, залежить від здатності інтегрувати передові технології із забезпеченням надійності, доступності та сталого розвитку систем постачання дихальних сумішей у глобальному масштабі.

РОЗРОБКА МЕТОДУ RAG ДЛЯ НАДАННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ПІДТРИМКИ КОРИСТУВАЧАМ

Руслан МОРОЗОВ — 2025-12-30

У статті розглядається проблема надання точної та релевантної інформаційної підтримки користувачам у роботі з великими обсягами текстових даних. Звичайні пошукові системи та окремо використані мовні моделі не завжди здатні правильно інтерпретувати зміст запитів і можуть створювати неточні відповіді або галюцинації. Для вирішення цієї проблеми запропоновано гібридний підхід – Retrieval-Augmented Generation (RAG), який поєднує точність інформаційного пошуку з генеративними можливостями LLM. Мета роботи. Розробка та експериментальне тестування повного методу RAG, призначеного для автоматизованої інформаційної підтримки. Ключовою метою є забезпечення економії та високої ресурсної ефективності, що робить метод практично придатним для невеликих організацій, університетських факультетів або інших застосувань з обмеженими обчислювальними бюджетами. Методологія. Запропоновано модульну архітектуру системи, реалізовану з використанням відкритих бібліотек: LangChain для узгодження процесів, ChromaDB як локальне векторне сховище, HuggingFace для доступу до моделей вбудовування та для швидкого та економного виконання запитів LLM використано Groq API. Проведено кілька етапів перевірки: тестування точності пошуку (Top-k) для різних моделей вбудовування на українськомовному наборі даних, тестування якості генерації від початку до кінця з використанням LLM-оцінювача; оптимізація параметрів (підказок, способи розбиття тексту) за допомогою фреймворку Ragas. Наукова новизна. Проведено систематичне порівняння ефективності моделей вбудовування для семантичного пошуку на українськомовному масиві текстів. Експериментально ідентифіковано оптимальний баланс між вартістю та якістю генеративних моделей (LLM), доступних через API. Запропоновано та валідовано економна система RAG, оптимізований за допомогою метрик Ragas для досягнення високої точності відповідей при мінімальних витратах. Висновки. Дослідження підтвердило життєздатність розробленого методу. Модель вбудовування intfloat/ multilingual-e5-large-instruct продемонструвала найкращу точність пошуку, досягнувши 100% у Top-7. Генеративна модель meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct показала оптимальне співвідношення ціни та якості (88,3% коректних відповідей). Після налаштування підказок і параметрів фрагментації точність відповідей стала найвищою серед усіх випробуваних варіантів. Перспективи подальшої роботи включають тестування спеціалізованих українських моделей та впровадження системи в реальні чат-боти.

МЕТОД АВТОМАТИЗОВАНОЇ МІГРАЦІЇ ДАНИХ МІЖ ВАРІАНТАМИ СХОВИЩ У СИСТЕМАХ З БАГАТОВАРІАНТНОЮ ПЕРСИСТЕНТНІСТЮ

Євген ПАТЛАНЬ — 2025-12-30

Мета дослідження полягає у розробці концепції та архітектури системи автоматизованої міграції даних, здатної забезпечувати узгодженість, цілісність і еквівалентність інформації під час переходу між різнорідними моделями зберігання в умовах багатоваріантної персистентності. Робота присвячена створенню методу автоматизованої міграції даних у середовищах, де одна й та сама одиниця інформації може існувати у кількох еквівалентних формах. Методологія. Використаний метод базується на формальній моделі факту, що зберігає інваріанти структури, типів і семантики при переході між різними моделями зберігання. Визначено принципи коректних відображень між сховищами та умови, за яких перетворення даних залишаються безвтратними та відтворюваними. Запропоновано систему інваріантів, яка фіксує межі допустимих трансформацій і забезпечує логічну цілісність фактів незалежно від конкретної технології зберігання. Ключовим елементом методу є предметно орієнтована мова опису трансформацій, яка задає правила переходу між моделями даних у формалізованому вигляді. Її конструкції дозволяють виконувати операції проєкції, вкладення, розгортання, з’єднання та індукції зв’язків між структурами; мова має чітку типізацію та забезпечує перевірку коректності на етапах компіляції й виконання. На основі розробленої мови створено прототип системи, який виконує автоматизовану трансформацію даних між реляційними, документними, графовими та key-value сховищами без втручання користувача. Архітектура рішення включає модулі перевірки інваріантів, компіляції трансформацій і виконання міграцій із контролем транзакційності, відкатом і журналом фіксації операцій, а також сервіси оцінки вартості та перевірки коректності. Наукова новизна. Уперше сформовано цілісний формальний метод автоматизованої міграції даних між різновидами сховищ у системах з багатоваріантною персистентністю. Побудовано математичну модель факту, інваріантів і відображень, що визначають межі допустимих перетворень і гарантують семантичну еквівалентність між різними матеріалізаціями даних. Запропоновано предметно орієнтовану мову трансформацій із формальною верифікацією тотальності, типізації та збереження інваріантів; реалізовано архітектуру автоматизованої системи з уніфікованими адаптерами до різнорідних сховищ. У межах експериментів проведено порівняння з ручними трансформаціями та класичним ETL-підходом, що дозволило встановити нульову кількість порушень інваріантів при лише незначному збільшенні часу міграції. Висновки. Запропонований метод характеризується здатністю забезпечувати коректну, відмовостійку та формально перевірену міграцію даних без втрати цілісності. Прототип підтвердив нульовий рівень порушень інваріантів і стабільність результатів у різних сценаріях, а також придатність методу до масштабування. Отримані результати доводять ефективність запропонованого підходу та відкривають перспективи подальшої адаптації системи шляхом використання навчальних агентів та динамічних політик керування міграцією.

ТЕХНОЛОГІЯ КОНТРОЛЮ ТА ВІДНОВЛЕННЯ ЦІЛІСНОСТІ ДАНИХ У РОЗПОДІЛЕНИХ СХОВИЩАХ

Дмитро ПЕРСУНОВ — 2025-12-30

У статті запропоновано інформаційну технологію контролю та відновлення цілісності даних у розподілених багатоджерельних сховищах, яка поєднує формальні критерії структурної, логічної та семантичної відповідності з адаптивними методами обчислення узгодженості та реконструкції даних. Розроблена математична модель забезпечує кількісну оцінку рівня порушень цілісності та визначає найбільш достовірні значення в умовах конфліктів або відсутності фрагментів інформації. Запропонований підхід апробовано на моделюванні багатоджерельного набору даних, що демонструє ефективність технології у виявленні аномалій та формуванні узгодженого інформаційного простору. Мета. Підвищення рівня цілісності даних у розподілених багатоджерельних сховищах шляхом розроблення інформаційної технології контролю та відновлення даних на основі формалізованої математичної моделі. Методологія. Методологічною основою дослідження є математичне моделювання процесів забезпечення цілісності даних у розподіленому середовищі, аналіз структурних і логічних порушень, формалізація функцій узгодженості та визначення оптимальних значень параметрів на основі вагових коефіцієнтів довіри до джерел. Практична частина реалізована у середовищі Python із використанням прототипу інформаційної технології, що виконує виявлення аномалій, оцінювання узгодженості та реконструкцію даних для формування узгодженого набору. Наукова новизна. Запропоновано формалізовану модель узгодженості багатоджерельних даних, що поєднує структурні, логічні та семантичні критерії з адаптивним відновленням значень. Висновки. Запропонована інформаційна технологія забезпечує автоматичне виявлення порушень цілісності та формування узгоджених даних у розподіленому багатоджерельному середовищі. Результати моделювання підтверджують практичну ефективність моделі у виявленні аномалій та відновленні параметрів за критерієм максимізації узгодженості.

РОЗРОБКА МЕТОДУ КОМП’ЮТЕРНОГО АНАЛІЗУ ПАРАМЕТРІВ СПЕКТРОМЕТРИЧНИХ СИГНАЛІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ДИСКРЕТНИХ ВЕЙВЛЕТ-ПЕРЕТВОРЕНЬ

Сергій РЕВА — 2025-12-30

Мета дослідження. Завдяки стрімкому розвитку комп’ютерних технологій, методи комп'ютерного аналізу активно застосовуються для обробки оцифрованих спектрометричних сигналів та побудови спектрів. Метою роботи є підвищення точності розпізнавання та вимірювання параметрів спектрометричних сигналів в комп’ютерних системах спектрального аналізу шляхом розробки нового методу обробки даних. Методологія. В процесі комп'ютерного аналізу використовуються методи цифрової обробки сигналів, алгоритми дискретних вейвлет-перетворень, методи і алгоритми інтелектуального аналізу великих масивів даних. Для генерації цифрових образів спектрометричних сигналів застосовуються методи математичного та комп'ютерного моделювання. В рамках дослідження було розроблено кросплатформну программу, яка дозволяє виконувати симуляцію оцифрованого сигналу, обробку даних існуючими або новими підходами і візуалізацію результатів. Даний програмний засіб був розроблений на мові програмування С++ з використанням фреймворку QT, який надає можливість створювати кросплатформне програмне забезпечення. Наукова новизна. Вперше розроблено метод комп'ютерного аналізу оцифрованих спектрометричних сигналів, особливістю якого є фільтрація сигналу з автоматичним визначенням рівня електричного шуму за допомогою алгоритмів дискретних вейвлет-перетворень та адаптивного алгоритму BayesShrink, а також додаткова обробка суперпозиції імпульсів, що дозволило підвищити точність обробки спектрометричних даних. Висновки. В рамках розробки нового методу комп'ютерного аналізу спектрометричних сигналів було представлено підхід до фільтрації сигналу від шуму з автоматичним визначенням шумового порогу та алгоритм розпізнавання параметрів імпульсів з корекцію їх амлітуд при суперпозиції. Для комплексної перевірки точності розпізнавання і швидкодії запропонованого методу у порівнянні з кількома існуючими підходами, було змодельовано вхідні дані для аналізу з повністю відомими параметрами зі штучним, ідеалізованим розподілом амплітуд імпульсів. Після цього було виконано аналіз таких даних різними методами. Наведені результати комп'ютерної обробки свідчать, що запропонований метод аналізу дозволив підвищити точність розпізнавання параметрів спектрометричних сигналів в досліджених сценаріях, у порівнянні з альтернативними підходами. Одним з напрямків для подальшого дослідження є перевірка роботи розробленого методу на масивах даних, отриманих під час реальних експериментів за допомогою спектрометричного обладнання та діджітайзера.

ФОРМАЛІЗАЦІЯ ТЕХНІЧНИХ ВИМОГ ДО ЗАСОБІВ РАДІОЧАСТОТНОЇ ІДЕНТИФІКАЦІЯ В КОНТЕКСТІ ПОКРАЩЕННЯ ПРОЦЕСУ НАДАННЯ МЕДИЧНИХ ПОСЛУГ

Микита СМОЛЕНСЬКИЙ — 2025-12-30

У сучасних умовах цифровізації медицини RFID-технології стають важливим інструментом для підвищення ефективності клінічних процесів, підвищення безпеки пацієнтів та оптимізації управління ресурсами. Більшість існуючих підходів до оцінки RFID-рішень спираються на технічні параметри, зокрема дальність зчитування, пропускну здатність та швидкість обміну даними. Такі показники дають загальне уявлення про можливості технології, проте вони не враховують специфіку лікарняного середовища та вимоги міжнародних стандартів. Метою дослідження стало створення моделі формалізації клінічної придатності RFID, яка поєднує базові метрики з інтегральними коефіцієнтами, орієнтованими на безпеку, швидкодію та надійність. У роботі проаналізовано недоліки традиційних методів оцінки та визначено чинники, що знижують ефективність RFID у медичних закладах: вологість, наявність металевих поверхонь, електромагнітні завади та обмежені часові вікна для ідентифікації. Запропоновано набір базових і похідних параметрів: коефіцієнт критичного часу ідентифікації, коефіцієнт успішності зчитування, інтегральний індекс клінічної придатності (ІКП-RFID) та адаптивний коефіцієнт середовищних умов (k_env). Вагові коефіцієнти калібровано методами багатокритеріального аналізу (AHP, TOPSIS), що дозволило узгодити технічні та клінічні вимоги. Наукова новизна дослідження полягає у переході від оцінки технічних параметрів до комплексного підходу, орієнтованого на клінічний результат. Запропонована модель показала, що навіть високопродуктивні системи у лабораторних умовах втрачають ефективність у реальному медичному середовищі, що підтверджує доцільність використання інтегральних коефіцієнтів. Практичне значення роботи полягає у можливості застосування результатів для вибору оптимальних RFID-рішень у лікарнях, підвищення якості медичних послуг та безпеки пацієнтів.

ГІБРИДНА НЕЙРОМЕРЕЖЕВА МОДЕЛЬ ВИЯВЛЕННЯ ТА КІЛЬКІСНОЇ ОЦІНКИ РИЗИКУ ТАРГЕТОВАНИХ АТАК НА SCADA/ICS СИСТЕМИ ОБ’ЄКТІВ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ

Андрій СУДИН — 2025-12-30

Кількісна оцінка ризику таргетованих атак на SCADA/ICS системи об’єктів критичної інфраструктури є ключовою передумовою для формування обґрунтованих рішень щодо підвищення кіберстійкості, оптимізації механізмів захисту та мінімізації потенційних техногенних і соціально-економічних наслідків. Мета. Розробка адаптивної гібридної нейромережевої моделі для виявлення й кількісної оцінки ризику таргетованих атак на SCADA/ICS системи об’єктів критичної інфраструктури. Методологія. Запропонована архітектура поєднує багатомодальну інтеграцію процесних і мережевих сигналів через спеціалізовані енкодери, крос-модальний уваговий ф’юз із прототипною регуляризацією для підвищення локальної інтерпретованості та механізми обробки нерівномірної й частково відсутньої телеметрії (варіаційна автоімпутація, латентні звичайні диференціальні рівняння або трансформерні підходи з масками). Запропонований комбінований критерій детекції поєднує реконструкційну, прогнозну та контрастивну складові з адаптивними предиктивними компонентами для підвищення чутливості до «низько-повільних» сценаріїв атак. Для кількісної оцінки ризику введено калібрований ймовірнісний скор та функцію очікуваних збитків, що надало змогу формалізувати порогову політику реагування (моніторинг, ізоляція, автоматичні контрзаходи) у вигляді багаторівневої стратегії. Для забезпечення адаптивності до дрейфу та нових конфігурацій застосовано інкрементальне навчання з обмеженим буфером, MAML-подібну ініціалізацію і доменно-адверсаріальну регуляризацію, механізми XAI (внутрішня увага, прототипи, інтегровані градієнти та SHAP-подібні апроксимації) забезпечують логічні трасування причинно-наслідкових сценаріїв і підтримку судово-технічних висновків. Експериментальна валідація проведена на мульти-модальному датасеті, сформованому шляхом поєднання публічних SCADA/ICS наборів із модельованими траєкторіями та атакованими сценаріями. При цьому оцінювання включало ROC-AUC і F1-метрика для детекції аномалій, RMSE для прогнозної складової та економічно орієнтовані метрики очікуваного збитку і каліброваного ризику. Наукова новизна. Розроблення адаптивної інтерпретованої нейромережевої моделі, що вперше поєднує багатомодальну інтеграцію мережевих і процесних сигналів SCADA/ICS, стійке виявлення «низько-повільних» таргетованих атак в умовах обмеженої телеметрії та формалізовану кількісну оцінку ризику з прогнозуванням наслідків для фізичних процесів критичної інфраструктури. Висновки. Результати демонструють підвищену стабільність виявлення «низько-повільних» атак, кореляцію прогнозних відхилень із підвищенням RMSE у фазах атак для формалізованого вибору операційних порогів.

ВИКОРИСТАННЯ СТЕГАНОГРАФІЧНИХ ПРОТОКОЛІВ У ЗАХИСТІ ВІДЕОДАНИХ В УМОВАХ ІНФОРМАЦІЙНИХ АТАК

Ольга СУПРУН — 2025-12-30

Актуальність дослідження зумовлено зростанням інтенсивності та складності інформаційних атак, у межах яких відеодані стають однією з найбільш уразливих категорій цифрової інформації. У сучасних умовах традиційні криптографічні засоби не забезпечують повного захисту від перехоплення, підміни та латентних маніпуляцій, що актуалізує потребу у використанні стеганографічних протоколів як додаткового рівня безпеки. Показано, що приховане вбудовування службових і контрольних даних у відеопотоки дозволяє зберігати цілісність та автентичність інформації навіть за високих навантажень і деструктивних впливів мережевого середовища. Метою статті є формування науково вивіреної концепції підвищення захищеності відеоданих шляхом інтеграції стеганографічних механізмів у процеси їх передавання та оброблення в умовах ескалації інформаційних загроз, що передбачає створення багаторівневої моделі безпеки з урахуванням параметрів сигналу, специфіки компресії та режимів функціонування потокових систем. Методологія дослідження ґрунтується на системному аналізі моделей стеганографічного приховування, порівняльному оцінюванні стійкості різних алгоритмів до перетворень, компресії та втрат пакетів, а також на методах структурного та спектрального аналізу відеосигналів. Використано підходи моделювання поведінки прихованих даних у потоках з адаптивним бітрейтом та методи оцінювання ефективності інтегрованих стего-криптографічних рішень. Наукова новизна полягає в комплексному обґрунтуванні можливостей та обмежень стеганографічних протоколів у високонавантажених відеосистемах, а також у формуванні моделі їх адаптивної інтеграції з криптографічними засобами. Виявлено закономірності впливу параметрів відеосигналу, динаміки компресії та мережевих характеристик на збереження прихованих даних. Доведено, що поєднання стеганографічного та криптографічного підходів забезпечує синергетичний ефект підвищення безпеки. У висновках установлено, що стеганографічні протоколи здатні ефективно підсилювати захист відеоданих завдяки прихованості каналу, стійкості до повторного кодування та збереження контрольних маркерів після мережевих спотворень. Виявлено науково-технічні та алгоритмічні проблеми впровадження таких рішень, пов’язані з деградацією вбудованих даних під час адаптивної компресії та високими вимогами до обчислювальних ресурсів. Сформульовано рекомендації щодо адаптації та оптимізації стеганографічних моделей з огляду на тип відеоданих і профіль потенційних атак.

РЕГУЛЯТОРНІ ПІДХОДИ ДО ВИКОРИСТАННЯ БПЛА: МОДЕЛІ ЗОНУВАННЯ ПОВІТРЯНОГО ПРОСТОРУ

Олег ТИЩЕНКО — 2025-12-30

Стаття систематизує підходи до інтеграції безпілотних повітряних апаратів у публічний простір із фокусом на моделях зонування повітряного простору та суміжних правових і технічних режимах. Роз’яснено, як поєднуються категорії експлуатації, цифрові служби керування польотами, віддалена ідентифікація апаратів, відкритість і формат даних про обмеження. Порівняно європейську модель із практиками США та окреслено український контекст воєнного і післявоєнного періодів. Доведено, що саме зонування створює керовану рамку: юридично визначені географічні зони, вимоги до ідентифікації та ризик-орієнтована авторизація операцій поєднуються з цифровими сервісами взаємодії між провайдерами послуг, органами обслуговування повітряного руху та операторами. Запропоновано для громад трирівневу модель впровадження (правовий, технологічний і процедурний шари) та послідовну дорожню карту гармонізації, де ключем є публікація геозон у спільному машиночитному форматі, дослідні сектори цифрових сервісів і впровадження віддаленої ідентифікації. Практична цінність полягає в наданні зрозумілих критеріїв оцінювання, прикладах міських сценаріїв і типових адміністративних рішень, що зменшують витрати для держави та операторів і водночас підвищують безпеку, прозорість та повагу до приватності громадян.

АНАЛІЗ СЦЕНАРІЇВ КАСКАДНИХ ЕФЕКТІВ В КРИТИЧНІЙ ІНФРАСТРУКТУРІ НА ОСНОВІ ГРАФОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Олександр ХОМЕНКО — 2025-12-30

Складність критичної інфраструктури зростає, що збільшує потенційні негативні наслідки каскадних ефектів, тому проводяться дослідження сценаріїв каскадних ефектів в критичній інфраструктурі, щоб визначити дії для зменшення негативного впливу збоїв на систему. Оскільки дані про роботу електромереж є обмеженими, тому для дослідження проводяться моделювання та симуляція сценаріїв роботи електромережі із різними значеннями параметрів компонентів. При обробці сценаріїв про роботу електромережі в сценаріях каскадних ефектів виникає необхідність пошуку подібних сценаріїв або визначення патернів сценаріїв для формування рекомендацій на основі існуючих даних та прийняття рішень. Методи машинного навчання (графові нейронні мережі) є перспективним напрямком аналізу роботи електромережі у різних сценаріях. Сучасні технології надають можливість створювати програмне забезпечення для обробки даних в режимі реального часу, що підвищує швидкість реакції на потенційно небезпечні події. Метою статті є розробка методу та архітектури програмного забезпечення для формування представлення про електромережу в сценаріях каскадних ефектів для порівняння, визначення подібних та альтернативних шляхів розвитку сценаріїв. Методологія. У статті описано метод визначення подібних альтернативних сценаріїв каскадних ефектів в електромережі, що використовує модель автоенкодера із графовими шарами для формування представлення про вершини та ребра графу в кроці чи послідовність кроків сценарію. Натренована модель використовується для формування представлень про роботу електромережі в сценаріях та подібності на основі значення косинуса подібності. Для визначення патернів сценаріїв використовується алгоритм кластеризації DBSCAN. Описана архітектура програмного забезпечення надає інструмент для взаємодії із сценаріями каскадних ефектів в роботі електромережі та нейронною мережею. Наукова новизна роботи полягає у розробці методу, що покращує процес пошуку подібних сценаріїв каскадних ефектів, патернів та формування рекомендацій для прийняття рішень на основі існуючих сценаріїв. Архітектура програмного забезпечення надає можливість оброблювати дані в режимі реального часу та швидко реагувати на аномалії в даних. Висновки. Розроблено метод та архітектуру програмного забезпечення для формування представлення про електромережу в сценаріях каскадних ефектів для порівняння, визначення подібних та альтернативних шляхів розвитку сценаріїв. Розроблений метод використовує модель автоенкодера на основі графової нейронної мережі для формування представлення про електромережу в сценаріях каскадних ефектів, косинус подібності для визначення подібності сценаріїв, алгоритм кластеризації DBSCAN для пошуку патернів в сценаріях. Розроблений метод покращує процес порівняння кроку чи послідовності кроків в сценаріях каскадних ефектів електромережі, визначення подібних станів електромережі та патернів для прийняття рішень на основі існуючих сценаріїв. Розроблена архітектура програмного забезпечення надає можливість оброблювати дані в режимі реального часу для швидкого реагування на події в системі.

ПРОГРАМНИЙ МОДУЛЬ МОНІТОРИНГУ АКУМУЛЯТОРНИХ БАТАРЕЙ ДЛЯ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ З ВИКОРИСТАННЯМ ЦИФРОВОГО ДВІЙНИКА

Євгеній ЧИЧИКАЛО — 2025-12-30

Метою роботи є розробка програмного модуля виміру ємності акумуляторних батарей з моніторингом через локальний інтерфейс та хмарний сервіс для подальшої інтеграції у проактивну систему з цифровим двійником для керування розподілом енергії у мережах з альтернативними джерелами енергії. Методологія. Було проведено аналіз сучасних тенденцій у сфері енергетики, актуальних технологій для віддаленого доступу до пристроїв завдяки огляду наукової літератури по суміжній тематиці, доступних програмних продуктів зі схожими функціональними можливостями. На їх основі були сформовані вимоги для розробки програмного модуля у вигляді UML діаграм варіантів використання та послідовності. Аналіз доступних апаратних засобів для реалізації системи моніторингу дозволив обрати необхідну модель датчику для вимірів і мікроконтролера, які задовольняють потреби обчислювальної потужності для периферійних обчислень та необхідних інтерфейсів підключення. Ітераційна модель розробки використовувалася у ході програмної реалізації та надавала доповнення функціональних можливостей на кожному етапі. А сама програмна частина базується на функціонально-орієнтованому підході до програмування з використанням архітектури із розмежуванням відповідальності, адже програмний модуль поєднує у собі три частини, що відповідають за збір та обробку даних, локальний веб-інтерфейс, хмарну інтеграцію з IoT сервісом Blynk. Результати. Проведено огляд сучасних підходів розроблення систем моніторингу та їх інтеграції у IoT-інфраструктуру. Зроблено моделювання варіантів використання програмного модуля та моделювання доступний дій акторів шляхом розробки UML діаграм. Програмний модуль написаний мовою програмування С та сумісний з ESP32 та іншими подібними мікроконтролерами на базі Arduino. Реалізовано алгоритми обчислення, та мінімізації помилок для розрахунків основних показників системи. Спроектовано дизайн локальної веб-сторінки та шаблон інтерфейсу у IoT додатку Blynk. Кожен з цих екранів відображає актуальні показники стану акумулятора, хмарна інтеграція з Blynk реалізує архівування значень та їх перегляд у вигляді графіків. Протестовано роботу програмного модуля з системою резервного живлення для приватного будинку протягом двох місяців. Наукова новизна роботи полягає у тому, що розроблений програмний модуль у своїй основі використовує такі архітектурні рішення, які надають гнучкість налаштування для інтеграції в системи прийняття рішень з цифровим двійником у якості джерела даних використання, чи накопичення енергії у акумуляторних батареях. Висновок. У роботі показано розробку програмного модуля для локального та віддаленого моніторингу користувачем стану акумуляторної батареї, що дозволить забезпечити систему підтримки прийняття рішень даними для аналізу стану подібної системи та прийняття автоматичних дій на їх основі.

АВТОМАТИЗОВАНА ІДЕНТИФІКАЦІЯ БІОЕСТИМАТОРІВ АКТИВНОГО МУЛУ НА ОСНОВІ МЕРЕЖЕВОЇ МОДЕЛІ YOLOV8

Ірина ЧУБ — 2025-12-30

У статті представлено результати дослідження, спрямованого на розробку та навчання нейронної мережі глибокого навчання YOLOv8 для автоматизованого розпізнавання біоестиматорів на мікроскопічних зображеннях активного мулу. Мета роботи. Метою дослідження є розробка та апробація моделі автоматичного розпізнавання біоестиматорів активного мулу для підвищення ефективності моніторингу стану біологічного очищення стічних вод у режимі реального часу. Основним завданням є створення інтелектуального інструменту, здатного ідентифікувати морфологічні об’єкти (біоестиматори) на зображеннях активного мулу, що дозволяє оперативно оцінювати якість біопроцесів та адаптивно керувати технологічними параметрами очищення. Методологія. У роботі використано сучасну архітектуру YOLOv8, яка поєднує високу швидкодію, точність і здатність до навчання на відносно малих вибірках даних. Навчання моделі здійснювалося на маркованих зразках мікроскопічних зображень, що містили два типи біоестиматорів активного мулу. Проведено аналіз узгодженості результатів навчання з валідаційними даними та оцінку стабільності роботи моделі за різних умов освітлення та контрасту. Наукова новизна. Уперше продемонстровано можливість застосування архітектури YOLOv8 для задачі автоматичного розпізнавання біоестиматорів активного мулу. Модель показала здатність до коректного виявлення більшості біоестиматорів та стабільну роботу навіть за складніших умов обробки зображень. Підхід відкриває перспективи для створення інтелектуальних систем моніторингу біологічних процесів очищення, здатних до самоадаптації та прийняття рішень у реальному часі. Висновки. Проведене дослідження підтвердило ефективність використання моделі YOLOv8 для ідентифікації біоестиматорів активного мулу. Отримані результати свідчать про задовільну точність роботи моделі на етапі демонстраційного навчання, а подальше розширення навчальної вибірки дозволить підвищити точність і надійність системи для промислового застосування. Запропонований підхід може стати основою для створення автоматизованих систем моніторингу стану активного мулу та управління біологічним очищенням стічних вод.

ПІДВИЩЕННЯ СТІЙКОСТІ АКУСТИЧНОГО МЕТОДУ КОНТРОЛЮ ВИТОКІВ ШЛЯХОМ ЗАСТОСУВАННЯ ЕНТРОПІЙНИХ ТА РЕЛЯЦІЙНИХ ОЗНАК

Лідія ШТАЄР — 2025-12-30

Вирішення питання надійного транспортування енергоносіїв з використанням трубопровідного транспорту є першочерговим завданням для забезпечення екологічної та економічної стійкості держави. Достовірність відомих методів контролю стану трубопроводів, зокрема, методів акустичного контролю витоків, суттєво залежить від зміни технологічних умов транспортування. Ця проблема потребує розроблення вдосконалених підходів до формування ознак стану, стійких до експлуатаційної невизначеності. Мета роботи полягає у вдосконаленні алгоритму опрацювання діагностичних сигналів в акустичному методі контролю витоків з трубопроводів шляхом розроблення методу класифікації станів, стійкого до зміни параметрів експлуатації. Завдання включають: обґрунтування вибору інформативних ознак акустичного сигналу, які є стійкими до зміни робочого тиску та характеристик тестового акустичного сигналу; вибір оптимальної архітектури класифікатора, який здатний до ефективного узагальнення на нових даних, шляхом порівняння лінійних, нелінійних та ансамблевих методів машинного навчання. Методологія дослідження ґрунтується на опрацюванні зареєстрованих відбитих від неоднорідностей стінок трубопроводу акустичних сигналів, які записані в середовищі заповнення трубопроводу як результат поширення згенерованих тестових сигналів (тестовий метод діагностування). При проведенні експериментальних досліджень сигнали реєструвались для випадків моделювання п’яти різних станів трубопроводу (однорідні стінки та наявні витоки діаметрами 1, 3, 5 та 10 мм) при різних значеннях тиску в трубопроводі та різних характеристиках тестових сигналів. На відміну від традиційних підходів до формування вектора ознак з використанням абсолютних значень спектрально-енергетичних параметрів сигналу в роботі запропоновано розширити вектор ознак ентропійними складовими та реляційними, визначеними зі співвідношення між оцінками, одержаними для кожного каналу реєстрування. Такий підхід дозволив компенсувати синфазні завади, зумовлені зміною робочих умов. Проведено порівняння лінійної (перцепторон), нелінійної (MLP) та ансамблевої (Random Forest) архітектур класифікатора. Якість навчених моделей оцінено з використанням стратифікованої перехресної валідації на навчальному наборі та тестуванні на новій вибірці з невідомими моделям варіаціями тиску та параметрами тестового сигналу. Наукова новизна дослідження полягає у: формуванні комбінованого вектора ознак з використанням ентропійних та реляційних характеристик акустичного сигналу, що забезпечило стійкість класифікатора до змін робочого тиску та несучої частоти тестового сигналу; експериментальному підтвердженні нелінійності задачі класифікації акустичних сигналів витоків у пропонованому просторі ознак; встановленні вищої здатності до узагальнення ансамблевого класифікатору порівняно з нейромережевими, що забезпечив точність класифікації на незалежному наборі даних на рівні 91%). Висновки. Доведено ефективність застосування запропонованого вектора ознак та ансамблевої моделі Random Forest в алгоритмі виявлення стану трубопроводу при застосуванні акустичного методу контролю, який є стійким до змін робочого тиску та параметрів тестового сигналу. Результати дослідження можуть бути використані при розробленні алгоритмічного забезпечення систем моніторингу стану трубопроводів, стійких до зміни технологічних умов транспортування.

МЕТОДИ РОЗПІЗНАВАННЯ ТА СЕГМЕНТАЦІЇ АЕРОФОТО ДЛЯ ЦИФРОВИХ КАРТ

Ігор КОЛІСНИК — 2025-12-30

У статті розглянуто методологію розпізнавання та сегментації аерофотознімків із метою автоматизації нанесення будівель та споруд на карти OpenStreetMap (OSM). Актуальність дослідження обумовлена необхідністю зменшення ручної праці волонтерів, які наповнюють базу даних OSM, та підвищення точності просторового відображення об’єктів. Для досягнення поставленої мети автором створено власний датасет, що містить супутникові зображення населених пунктів центральної та західної України з географічною прив’язкою, масками будівель та роздільною здатністю близько 0,6 м/піксель. У роботі проведено порівняння трьох моделей глибинного навчання для розпізнавання об’єктів: GeoAI (ResNet-34), YOLO v8m та YOLO v8n. Навчання здійснювалось у 200 епох із поділом даних у співвідношенні 80/20. За результатами експериментів, найкращу узагальнену точність показала модель YOLO v8m (Precision ≈ 0.797, mAP50 ≈ 0.777), тоді як GeoAI мала нижчі значення IoU = 0.63 та Dice = 0.68. Водночас легша модель YOLO v8n виявила вищу чутливість до дрібних об’єктів, що пояснюється меншою кількістю параметрів і ширшим полем сприйняття. Окрему увагу приділено постобробці результатів сегментації – ортогоналізації контурів виявлених споруд і перетворенню даних у формат geoJSON, сумісний з екосистемою OSM. Запропоновано алгоритм спрощення полігонів до 4–10 вершин із мінімальною втратою форми для підвищення ефективності нанесення об’єктів на мапу. Отримані результати підтверджують доцільність використання моделей глибинного навчання для автоматизації картографічних процесів. Запропонований підхід може бути основою для створення сервісу, який автоматично генеруватиме шари будівель на OSM за координатами обраної ділянки, що значно оптимізує процес оновлення картографічних даних та підвищить їхню якість.