Вісник Херсонського національного технічного університету
ПОРІВНЯЛЬНИЙ ОГЛЯД МОВНИХ МОДЕЛЕЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
В даний час штучний інтелект поширюється різними сферами діяльності людини і стає більш доступним для широкого кола користувачів. Зокрема, для широкого кола користувачів стали доступними різні мовні моделі штучного інтелекту. В зв’язку з цим актуальним завданням є визначення мовної моделі штучного інтелекту, яка буде зручною у користуванні і дозволить користувачу на належному рівні вирішити його завдання. У даній роботі розглянуті мовні моделі штучного інтелекту. Визначено мовні моделі штучного інтелекту, які є в безкоштовному доступі та з якими користувач може взаємодіяти через чат-бот: ChatGPT-4 Turbo (OpenAI), Copilot на GPT-4 (OpenAI), Gemini (Google), Claude (Anthropic), Jurassic-2 (AI21 Labs), DeepSeek (Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd.). Серед досліджених мовних моделей штучного інтелекту Claude, Jurassic-2, DeepSeek не мають доступу до пошуку інформації в мережі Інтернет, що унеможливлює пошук ними актуальної поточної інформації. Серед досліджених мовних моделей штучного інтелекту які мають доступ до пошуку інформації в мережі Інтернет (ChatGPT-4 Turbo, Copilot на GPT-4, Gemini) тільки ChatGPT-4 Turbo не мав повністю хибних відповідей. Проте, необхідно відмітити, що він як і інші досліджувані мовні моделі штучного інтелекту не зміг дати повністю правильну відповідь на промт «Напиши повний список з мереж, які входять в міжнародний стандарт IEC 61158». Він вказав правильно тільки 10 з 18 груп мереж які є в стандарті, та неправильно вказав 3 мережі, які насправді відсутні в стандарті (в даному завданні він був четвертим з шести за правильністю відповіді). Необхідно відмітити, що за промтами, які не потребували доступу до мережі Інтернет, найбільш релевантні відповіді було одержано від мовної моделі ШІ Claude (Anthropic). Також необхідно відмітити, що Claude (Anthropic) як і інші досліджувані мовні моделі штучного інтелекту не зміг дати повністю правильну відповідь на промт «Напиши повний список з мереж, які входять в міжнародний стандарт IEC 61158». Проте, він вказав правильно 15 з 18 груп мереж які є в стандарті, та неправильно вказав тільки 1 мережу, якої насправді не має в стандарті (в даному завданні він був першим з шести за правильністю відповіді). Порівняльний огляд мовних моделей штучного інтелекту показав, що не має ідеальної, яка в різних завданнях надає найкращі або завжди правильні відповіді. Але можна відмітити модель яка надала найбільше релевантних відповідей – це ChatGPT-4 Turbo (OpenAI). Результати досліджень дають підстави стверджувати, що будь-які результати одержані за допомогою існуючих мовних моделей штучного інтелекту потребують додаткової перевірки.
Авторське право (c) 2025 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
УДОСКОНАЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНО ВИМІРЮВАЛЬНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ПРИ ЗВАРЮВАННІ ТА МОНТАЖУ МЕТАЛЕВИХ КОНСТРУКЦІЙ
У даній статті розглянуто підхід до вдосконалення інформаційно-вимірювальних технологій під час зварювання та монтажу металевих конструкцій, а також представлено результати розробки та тестування запропонованої інтегрованої системи. Особлива увага приділяється розробці та застосуванню алгоритмів штучного інтелекту, таких як машинне навчання та глибинні нейронні мережі, для підвищення точності, швидкості та адаптивності інформаційно-вимірювальних технологій. Розглянуто їх роль у виявленні відхилень, прогнозуванні розвитку дефектів і автоматичній адаптації параметрів зварювання до змін у виробничому середовищі. Запропонована інтегрована система поєднує сенсорну підсистему, модуль попередньої обробки даних для очищення і структурування інформації, нейромережевий аналітичний блок (CNN для візуального контролю та XGBoost для класифікації параметрів), а також контур зворотного зв’язку, який забезпечує адаптивне регулювання параметрів у режимі реального часу та оперативне реагування на відхилення. Завдяки реалізації повного замкнутого циклу – від збору даних, їх попередньої обробки та аналізу до автоматичного регулювання параметрів – мінімізується вплив людського фактора, підвищується надійність процесу та значно зменшується кількість дефектів. Такий цикл забезпечує безперервне оновлення даних, їх ретельну перевірку, швидке реагування та гнучке налаштування зварювальних параметрів відповідно до змін виробничого середовища. Використання Python-екосистеми (Pandas, NumPy, TensorFlow, Scikit-learn) для аналізу даних, застосування сенсорів для зчитування ключових параметрів та адаптивне управління через протокол MQTT і PLC забезпечують зменшення дефектів на 27 % та стабільність технологічного процесу. Представлений підхід детально поєднує сучасні методи машинного навчання з комплексною архітектурою ІВТ, підкреслюючи їхню взаємодію та відкриваючи перспективи для подальшого розвитку інтелектуальних виробничих систем, що здатні до самонавчання та адаптації в реальному часі.
СИСТЕМАТИЗАЦІЯ ЗНАНЬ ПРО ТИПИ ТА АРХІТЕКТУРИ БЛОКЧЕЙН-ТЕХНОЛОГІЙ: МОЖЛИВОСТІ ТА ПЕРСПЕКТИВИ ЗАСТОСУВАННЯ
Сучасні централізовані обчислювальні сервіси не забезпечують достатнього рівня децентралізації, прозорості та масштабованості, що обмежує їх використання у відкритих екосистемах. Виникає потреба в обґрунтованому виборі блокчейн-архітектури для створення ефективного маркетплейсу обчислювальних потужностей, який поєднає безпеку, продуктивність та економічну доцільність. Предметом аналізу наданої аналітичної роботи є архітектурні особливості та метрики оцінки блокчейн-технологій для побудови децентралізованих платформ обміну обчислювальними ресурсами. Метою роботи є систематизація знань про типи блокчейн-архітектур, алгоритми консенсусу та метрики ефективності, що дозволить обґрунтовано обрати технологічну основу для створення власного маркетплейсу обчислювальних потужностей. Задачами, що вирішувалися в роботі, є: класифікація блокчейн-архітектур за рівнем відкритості, типом консенсусу та підходом до масштабування; порівняння технічних, функціональних та економічних метрик провідних платформ (Ethereum, Polkadot, Hyperledger Fabric, IOTA, Solana); аналіз існуючих маркетплейсів Akash, Golem, iExec та визначення їхніх переваг/недоліків; формулювання вимог до власного рішення. В результаті проведеного аналітичного огляду сформовано системну типізацію блокчейн-рішень та узагальнено метрики порівняння архітектур із врахуванням трилеми блокчейну (децентралізація – масштабованість – безпека). Проведено порівняльний аналіз п’яти актуальних платформ (Ethereum, Hyperledger, Polkadot, Solana, IOTA) з точки зору їх придатності для створення маркетплейсу обчислювальних потужностей.Встановлено, що DAG-орієнтовані архітектури (зокрема IOTA) мають вищий потенціал масштабованості, але потребують доопрацювання механізмів безпеки. Платформи на основі BFT-консенсусу демонструють високу швидкодію, однак обмежені в контексті відкритого доступу. Запропоновано принципи формування гібридної архітектури з опорою на концепцію edge computing, що дозволяє ефективно балансувати навантаження, знижувати затримки та забезпечувати автономність учасників у межах розподіленого обчислювального середовища.Висновки: використання типізованого підходу до вибору блокчейн-архітектури дозволяє уникнути відомих обмежень існуючих систем та забезпечити високу адаптивність, ефективність і прозорість у новому маркетплейсі обчислювальних потужностей.
ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ МЕДИКАМЕНТОЗНОГО ЛІКУВАННЯ ТРЕМОРУ НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ ΔR ТА EEГ
Ефективність лікування тремору при хворобі Паркінсона та інших нейродегенеративних розладах потребує об’єктивної оцінки, оскільки візуальна шкальна оцінка є надто суб’єктивною. Розробка комплексного підходу, що поєднує аналіз параметрів руху та нейрофізіологічних показників, підвищує точність моніторингу терапевтичної відповіді та персоналізації лікування. Мета дослідження – об’єктивно оцінити ефективність фармакотерапії тремору в пацієнтів із хворобою Паркінсона та іншими нейродегенеративними розладами шляхом комплексного аналізу параметрів графомоторної активності (ΔR) та електроенцефалографічних (ЕЕГ) патернів.Матеріали і методи. Здійснено системний аналіз наукової літератури та узагальнення сучасних методологічних підходів до оцінки тремору при хворобі Паркінсона та інших нейродегенеративних розладах. Розглянуто теоретичні основи й практичне застосування показника ΔR (відхилення від ідеальної траєкторії) при спіралеграфічних тестах та методи аналізу EEГ з акцентом на оцінку міжканальної синхронізації та когерентності сигналів.Проаналізовано перспективи інтеграції цих методів для об’єктивної оцінки ефективності дофамінергічних препаратів. Результати. Показник ΔR при виконанні спіралеграфічних тестів – чутливий інструмент кількісної оцінки тремору щодо об’єктивної фіксації змін під впливом фармакотерапії. EEГ-аналіз дав змогу виявити характерні для хвороби Паркінсона та інших нейродегенеративних розладів патерни синхронізації нейрональної активності, зокрема підвищену когерентність у бета-діапазоні (13–30 Гц) між моторною корою та фронтальними ділянками мозку. Застосування дофамінергічних препаратів зумовлює зниження цієї патологічної синхронізації з характерним часовим лагом 200–300 мс між змінами EEГ-патернів та зменшенням тремору. Феномен міжканальної синхронізації виступає потенційним біомаркером для диференційної діагностики різних форм паркінсонізму та моніторингу ефективності лікування. Висновки. Інтегрований аналіз ΔR та патернів EEГ-сигналів забезпечує об’єктивний інструментарій для оцінки ефективності фармакотерапії тремору при хворобі Паркінсона та інших нейродегенеративних розладах. Такий часовий збіг вказує на ймовірний причинно-наслідковий зв’язок між нормалізацією функціональної активності мозку та покращенням моторної функції. Комплексний підхід має значний потенціал для впровадження в клінічну практику з метою персоналізації терапевтичних стратегій.
АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ НЕЙРОННИХ МОДЕЛЕЙ У ЗАДАЧАХ ОБРОБКИ УЛЬТРАЗВУКОВИХ ДІАГНОСТИЧНИХ ЗНІМКІВ
У статті здійснено порівняльний аналіз ефективності застосування простих штучних нейронних мереж (ANN) та згорткових нейронних мереж (CNN) у задачах обробки ультразвукових діагностичних знімків. Актуальність дослідження зумовлена широким використанням УЗД у клінічній практиці та обмеженнями, які притаманні цьому методу візуалізації, зокрема – низькою контрастністю, високим рівнем шуму та залежністю якості зображення від типу апаратури й кваліфікації оператора. В умовах зростаючого обсягу медичних даних і потреби в автоматизованих системах підтримки прийняття рішень нейронні моделі виступають перспективним інструментом підвищення діагностичної інформативності знімків.Для досягнення мети було проведено експериментальне моделювання із використанням відкритого набору ультразвукових зображень молочної залози, доступного на платформі Kaggle. Вихідні знімки були масштабовані з 500 × 500 до 128 × 128 пікселів з метою зменшення обчислювального навантаження. Було реалізовано дві архітектури: базову ANN з одним прихованим шаром та CNN з трьома згортковими шарами. Моделі оцінювались за метриками точності класифікації, повноти, специфічності, F1-мірою, швидкодією та інтерпретованістю.Результати дослідження показали, що CNN суттєво перевершує ANN за всіма ключовими критеріями. Середня точність класифікації CNN склала 86,4 % проти 71,3 % у ANN. Важливо, що CNN забезпечувала кращу стабільність результатів при зміні джерел даних та рівня шуму, а також дозволяла використовувати Grad-CAM для візуалізації ділянок з найбільшим впливом на класифікаційне рішення. ANN, у свою чергу, виявилась менш чутливою до локальних текстурних ознак, проте мала перевагу в обчислювальній простоті.Зроблено висновок про доцільність використання CNN у клінічних умовах, де пріоритетом є точність та надійність результатів, тоді як ANN може бути корисною в системах попередньої фільтрації або в умовах обмежених обчислювальних ресурсів. Стаття також підкреслює важливість врахування апаратних особливостей джерел зображень та перспективність розвитку гібридних архітектур з високим рівнем інтерпретованості.
АНАЛІЗ ПАРАМЕТРІВ ГЕНЕТИЧНОГО АЛГОРИТМУ РОЗВ’ЯЗАННЯ ДВОВИМІРНОЇ ЗАДАЧІ УПАКОВКИ
Задача упаковки є актуальною і зустрічається у багатьох промислових виробництвах. Вона належить до класу NP-складних задач, тому використання точного перебірного алгоритму можливе лише для задач невеликої розмірності. Метаевристичні методи є популярним інструментом для наближеного вирішення складних комбінаторних оптимізаційних задач. У статті розглядається розв’язання задачі упаковки прямокутників у напівнескінченну смугу фіксованої ширини за допомогою генетичного алгоритму. Метою статті є дослідження впливу генетичних операторів схрещування та відбору на ефективність роботи алгоритму. У роботі наводиться постановка задачі, представлено генетичні оператори кросинговеру та відбору, які використовуються в алгоритмі. Розв’язання задачі упаковки ділиться на два етапи: визначення за допомогою генетичного алгоритму перестановки для послідовності пакування прямокутних елементів та застосування алгоритму декодування для їх розміщення у смузі. В якості декодеру використовувся алгоритм BLF. Проведено обчислювальний експеримент на тестових прикладах, відомих з літературних джерел, а також на двох згенерованих наборах прямокутників. Всі тестові задачі, що використовуються в цьому дослідженні, мають оптимальне рішення з мінімально допустимою довжиною зайнятої частини смуги. Програму реалізовано за допомогою мови програмування Python та пакету Deap. Аналіз результатів експериментів показав, що найкращі рішення задачі упаковки прямокутників у напівнескінченну смугу було отримано при використанні в генетичному алгоритмі оператора схрещування PMX та оператора турнірного відбору. Генетичний алгоритм показав найгірший результат при застосуванні оператора кросинговеру UPMX та відбору за правилом рулетки.
ОГЛЯД АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ТА ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ АНАЛІЗУ ТА ОБРОБКИ ФІНАНСОВИХ ДАНИХ
У статті проаналізовано сучасні алгоритми машинного навчання та їх застосування для обробки фінансових даних, прогнозування показників та створення персоналізованих рекомендаційних систем. Досліджено ефективність різних типів алгоритмів, зокрема регресійних моделей, методів класифікації, нейронних мереж та кластеризації для вирішення специфічних фінансових завдань. Особливу увагу приділено моделям глибокого навчання, зокрема рекурентним нейронним мережам (RNN), довго-короткочасній пам’яті (LSTM) та генеративним змагальним мережам (GAN), які демонструють високу ефективність у прогнозуванні фінансових часових рядів. Розглянуто застосування штучного інтелекту в різних секторах фінансової індустрії, зокрема банківському секторі для кредитного скорингу, управлінні інвестиціями, особистих фінансах для бюджетування та корпоративних фінансах для прогнозування результатів діяльності. Проаналізовано потенціал моделей обробки природної мови, зокрема ChatGPT, для аналізу фінансових текстів та створення інтелектуальних фінансових асистентів, здатних надавати персоналізовані рекомендації в режимі природного діалогу. Виявлено ключові виклики впровадження технологій штучного інтелекту у фінансовій сфері, зокрема проблему «чорної скриньки» алгоритмів, забезпечення якості вхідних даних, дотримання регуляторних вимог та кібербезпеку. Запропоновано підходи до подолання цих викликів та окреслено перспективні напрями розвитку алгоритмів машинного навчання для фінансової сфери, включаючи інтеграцію федеративного навчання, розробку пояснюваних моделей штучного інтелекту та створення гібридних систем, що поєднують символьні та нейромережеві підходи.Дослідження демонструє, що впровадження технологій штучного інтелекту у фінансовий сектор має значний потенціал для революційних змін бізнес-процесів, підвищення ефективності аналізу даних та покращення якості обслуговування клієнтів.
РОЗРОБКА ТА ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ МОДЕЛІ РОЗПІЗНАВАННЯ РУКОПИСНОГО ТЕКСТУ НА ОСНОВІ ЗГОРТКОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
Стаття присвячена розробці та оцінці ефективності моделі розпізнавання рукописного тексту на основі згорткових нейронних мереж з використанням набору даних IAM Sentences. В роботі детально розглянуто процес створення моделі, яка поєднує сучасні методи глибокого навчання для вирішення складної задачі перетворення рукописної інформації в цифровий формат. Проведено комплексний аналіз наукових досліджень у галузі розпізнавання тексту, що підтверджує актуальність застосування нейронних мереж.Методологія дослідження включає детальну попередню обробку набору даних IAM Sentences, що містить зображення рукописних речень з відповідними текстовими мітками. Описано процес підготовки даних, включаючи читання метаданих, фільтрацію помилкових записів, нормалізацію зображень та створення словника унікальних символів. Особливу увагу приділено методам доповнення даних з використанням випадкових змін яскравості, масштабування для підвищення стійкості моделі.Архітектура розробленої моделі базується на поєднанні згорткових шарів для виділення просторових ознак зображень та LSTM-шарів для захоплення послідовних залежностей між символами. Використання функції втрат Connectionist Temporal Classification (CTC) дозволяє моделі прогнозувати послідовності символів без явного вирівнювання між входом та виходом, що є критично важливим для обробки рукописного тексту змінної довжини.Результати експериментів демонструють високу ефективність розробленої системи з досягненням CER на рівні 11.04 % після навчання протягом 67 епох. Цей показник свідчить про високу точність розпізнавання символів, що є конкурентоспроможним результатом для задач розпізнавання рукописного тексту. Аналіз кривих навчання через TensorBoard показав стабільне покращення метрик з незначними флуктуаціями, що підтверджує коректність обраної архітектури та параметрів навчання.
ВІЗУАЛІЗАЦІЯ МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ ЛЄОНТЬЄВА НА САЙТІ DJANGO
Метою роботи є демонстрація сайту, створеного для візуалізації процесів міжгалузевих зв’язків згідно з моделлю Лєонтьєва. З часів Ньютона основою наукової відповіді на реальні, не зовсім прості проблеми завжди є побудова математичної моделі, тобто математичної теорії, що описує деякі об’єкти чи процеси реального світу. Як правило, потім будують програмну реалізацію цієї моделі, за допомогою якої чисельно отримують результати цієї теорії. Правильність результатів теорії має бути перевірена експериментально. Аналіз економічних процесів та прийняття відповідних рішень, вивчення відповідних моделей в освітніх курсах математичного моделювання завжди значно вдосконалюються при їх візуалізації. І саме така візуалізація була реалізована для моделі Лєонтьєва. У нашому випадку математична модель – це математична задача з матричної алгебри, до вирішення якої завдяки дослідженням американського економіста В. Лєонтьєва зводиться дана економічна задача. В результаті її розв’язання отримуємо не тільки числові значення характеристик, але також оцінки прибутковості та рентабельності галузей економіки та можливість детально переглянути їх фактори. Розробка сайту виконана на основі Python фреймворку для розробки веб-систем Django. Це високорівневий Python веб-фреймворк, який відкриває можливість створювати добре захищені сайти і підтримувати їх, він бере на себе більшу частину веб-розробки. Django надає розробникам буквально все необхідне, щоб розробити сайт з нуля – це є його основна філософія. Для отримання даних у вигляді табличних розрахунків матриць і відображення графіків застосовані відповідні Python бібліотеки NumPy та Chart.js. При створенні сайту застосовані також і інші традиційні інструменти веб-розробки: HTML (bootstrap), CSS, JavaScript (jQuery). Цей сайт був використаний при викладанні курсів «Математичне моделювання процесів та явищ», «Моделювання економічних процесів» і «Економіко-математичні методи та моделі» у Херсонському державному університеті та Херсонському національному технічному університеті.
КОНЦЕПТУАЛЬНА МОДЕЛЬ УДОСКОНАЛЮВАННЯ МЕТОДІВ УПРАВЛІННЯ СКЛАДНИМИ СИСТЕМАМИ КОМП’ЮТЕРНО-ОРІЄНТОВАНОГО НАВЧАННЯ З ІНТЕНСИВНИМ ЗАСТОСУВАННЯМ МЕРЕЖНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ НА ЗАСАДАХ ЕЛЕМЕНТІВ МЕТОДОЛОГІЇ СИСТЕМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Розглянуто актуальні питання вдосконалювання систем комп’ютерно-орієнтованого навчання, що відіграють важливу роль у підвищенні ефективності сучасних освітніх процесів. Дослідження було спрямоване на вирішення актуального завдання розробки такої концептуальної моделі вдосконалювання методів управління складними системами комп’ютерно-орієнтованого навчання з інтенсивним застосуванням мережних інформаційних технологій, що створить підґрунтя для посилення стабільності функціонування зазначених систем в умовах підвищеної ймовірності виникнення дестабілізуючих чинників і ситуацій. Спираючись на результати проведеного аналізу, за найдоцільніший підхід до розробки концептуальної моделі вдосконалювання методів управління досліджуваними системами, було вибрано застосування елементів методології систем штучного інтелекту. Мети дослідження було досягнуто шляхом введення до моделі управління системою комп’ютерно-орієнтованого навчання спеціалізованих додаткових компонент, формалізованих у виді низки взаємопов’язаних інтелектуальних сценаріїв із інтерактивними можливостями. Зазначені сценарії було спрямовано на адаптивну експертну підтримку прийняття оптимізованих інтегрованих рішень стосовно вибору режимів роботи, видів і протоколів діяльності, інформаційного забезпечення системи комп’ютерно-орієнтованого навчання та її користувачів залежно від типів наявних або прогнозних збоїв і відмов системи. Було введено до розгляду шість типів спеціалізованих інтерактивних інтелектуальних сценаріїв підсистеми управління навчальними процесами складної мережної комп’ютерно-орієнтованої системи дистанційного навчання, визначено їхні функції та ієрархічну підпорядкованість. Указані сценарії надають можливість гнучко формувати оптимальні моделі стабілізації функціонування системи та діяльності її користувачів у позаштатних ситуаціях, дотримуючись критеріїв мінімізації інформаційної та часової надлишковості.
ПІДВИЩЕННЯ ЕНЕРГОЕФЕКТИВНОСТІ В РОЗУМНИХ БУДІВЛЯХ ЗА ДОПОМОГОЮ СТРАТЕГІЙ КОНТРОЛЮ З ВИКОРИСТАННЯМ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ З ПІДКРІПЛЕННЯМ
У дослідженні розглянуто застосування стратегій керування для зниження енергоспоживання будівель. Згідно аналізу наявних публікацій більшість науковців застосовували або складні методи на основі моделей, або менш ефективні підходи з Q-learning. У роботі запропоновано новий підхід до регулювання системи опалення, вентиляції та кондиціонування повітря у адміністративних будівлях середнього розміру, що базується на інтелектуальному контролері з підкріпленням, розробленому на основі алгоритму проксимальної політики оптимізації політики (Proximal Policy Optimization), який не вимагає опису моделі. Методологія дослідження поєднує використання симуляцій у середовищі EnergyPlus, які дають змогу точно і динамічно відтворювати поведінку системи за різних сценаріїв управління. В дослідженні ми розглянули регулювання температури подачі повітря до системи. З метою удосконалення підходу керування спроєктовано симуляційне середовище за допомогою бібліотеки Gymnasium, яка є ефективною платформою для реалізації та оптимізації алгоритмів навчання з підкріпленням (Reinforcement learning). На відміну від класичних методів оптимізації, що потребують точного математичного опису фізичних процесів, глибинне навчання з підкріпленням формує дії керування на основі спостереження залежностей між попередніми діями та їх впливом на стан системи. Ефективність розробленого контролера на основі глибинного навчання з підкріпленням порівняно з класичним методом керування на основі стратегії коригування температури подачі повітря відповідно до температури зовнішнього середовища. Отримані результати засвідчили суттєве зменшення енергоспоживання на 27,8 %, при забезпеченні належного мікроклімату в приміщеннях за такими показниками, як температура, вологість і концентрація CO₂. Запропонований підхід демонструє перспективу застосування методів навчання з підкріпленням для реалізації ефективних стратегій керування, що можуть бути впроваджені у реальних системах керування будівлями.
МЕТОД ВИЯВЛЕННЯ ПСИХОЛОГІЧНОГО ЦИФРОВОГО ПЕРЕВАНТАЖЕННЯ ЗА АНАЛІЗОМ ТЕКСТОВИХ ДАНИХ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИМИ МОДЕЛЯМИ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ
У роботі представлено метод виявлення психологічного цифрового перевантаження, що ґрунтується на застосуванні нейромережевих моделей глибокого навчання, зокрема архітектури BERT, адаптованої для бінарної класифікації текстового контенту. Дослідження спрямоване на вирішення науково-прикладної задачі автоматизованого аналізу психоемоційного стану користувачів у цифровому середовищі, що виникає під впливом тривалої взаємодії з цифровими технологіями. Актуальність запропонованого підходу обумовлюється зростаючою потребою в об’єктивних, масштабованих та інтерпретованих засобах ідентифікації когнітивного перевантаження, які здатні функціонувати без залучення експертного втручання.Метод реалізовано як семистадійну процедуру, яка охоплює попередню обробку текстів, нейромережеву класифікацію, тематичне моделювання, виокремлення цільових об’єктів предметної області та формування багаторівневої оцінки психологічного цифрового перевантаження з подальшою візуалізацією результатів. Основу обчислювального ядра становить модель BERT, яка формує контекстуалізовані представлення текстових послідовностей і забезпечує високу точність виявлення латентних станів користувачів на основі аналізу їх цифрового мовлення. Семантична деталізація реалізується шляхом інтеграції тематичної класифікації з методами виявлення ключових понять на основі NER, TF-IDF та дисперсного аналізу, що дозволяє визначати інформаційні осередки когнітивного навантаження в межах текстових профілів.Модель протестовано на відкритих корпусах соціальних повідомлень, де за основними метриками досягнуто значень Accuracy 0.83, Precision 0.87, Recall 0.88 та F1-score 0.87. Отримані результати демонструють придатність нейромережевого підходу для розв’язання задачі класифікації психологічного цифрового перевантаження як стану, що виявляється через мовні індикатори. Метод дозволяє не лише здійснювати інтегральну оцінку рівня психологічного цифрового перевантаження, а й локалізувати її прояви у тематичних сегментах тексту, що формує підґрунтя для інтерпретації класифікаційного рішення та прийняття управлінських рішень у сфері цифрової взаємодії.Результати дослідження можуть бути застосовані для розробки інформаційних систем підтримки ментального добробуту, адаптації цифрових сервісів до індивідуального навантаження користувача та моніторингу психологічних ризиків у комунікаційно насичених середовищах. Запропонований підхід розширює інструментарій аналізу природної мови в контексті психоемоційної діагностики та сприяє формуванню науково обґрунтованої основи для впровадження методів штучного інтелекту в галузі цифрової гігієни.
МЕТОД ДИНАМІЧНИХ ВИКЛИКІВ В .NET ШЛЯХОМ ГЕНЕРАЦІЇ ВИХІДНОГО КОДУ НА ЕТАПІ КОМПІЛЯЦІЇ
У статті розглядається метод здійснення динамічних викликів в .NET шляхом генерації коду на етапі компіляції. Проаналізовано традиційний механізм здійснення динамічних викликів у .NET, що базується на використанні рефлексії. Визначено, що ключовим недоліком такого підходу є швидкодія, що обумовлює необхідність пошуку альтернативного рішення для здійснення динамічних викликів. Проведено огляд останніх публікацій на тему оптимізації динамічних викликів у .NET. У результаті аналізу визначено, що низка існуючих рішень описує лише сам процес здійснення виклику, але не розглядає зберігання згенерованих функцій та структуру, яка б дозволила забезпечити їх повторне використання. Розглянуто рішення, що опирається на генерацію метаданих на етапі компіляції та асоціацію цих метаданих з відповідними статичними викликами. Запропоновано рішення, що також базується на генерації метаданих під час компіляції та їх асоціації зі статичними викликами.Перевагою запропонованого рішення над існуючими є можливість здійснення динамічних викликів для об’єктів, які приведені до одного з базових типів, що розширює перелік сценаріїв застосування. Досягнути цього вдалося за рахунок використання структури метаданих, яка є подібною до рефлексії. Генерація метаданих реалізована з використанням Incremental Source Generators, що дозволяє забезпечити ефективну генерацію коду. Метод передбачає використання комбінації з двох генераторів коду, один з яких відповідає за генерацію самих метаданих, а інший – за генерацію коду об’єднання цих метаданих в одну структуру. Для визначення типів даних, для яких необхідно виконувати генерацію, запропоновано використовувати як атрибути метаданих, так і спеціально визначені методи, що в якості аргументів приймають тип даних. Це дозволило використання запропонованого методу як для типів даних, визначених у контексті поточного синтаксичного дерева, так і для типів даних, що належать до зовнішніх бібліотек. Швидкодію розробленого методу було перевірено з використанням бібліотеки Benchmark.NET, у результаті чого встановлено, що запропонований метод має вищу швидкодію в порівнянні з рефлексією.
РОЗРОБКА АРХІТЕКТУРИ ГІБРИДНОЇ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ АВТОМАТИЗОВАНОГО КЕРУВАННЯ ПРОЦЕСОМ ЧИСЕЛЬНОГО МОДЕЛЮВАННЯ
У статті представлено архітектуру гібридної інтелектуальної системи, призначеної для автоматизованого керування процесом чисельного моделювання оптичних властивостей багатошарових структур. Основна мета розробки – підвищити точність, стабільність та обчислювальну ефективність при моделюванні складних фізичних явищ у неоднорідних середовищах. Запропонована система поєднує класичні фізико-математичні моделі (зокрема RCWA) з адаптивними сітковими алгоритмами, модулями машинного навчання та компонентами оптимізації на основі градієнтних методів. Архітектура реалізована як модульна система, що включає фізичне ядро, модулі оцінки похибки, оптимізації, машинного навчання, а також керуючого агента, який координує роботу всіх підсистем.У ході моделювання передбачено динамічну зміну параметрів дискретизації залежно від локальних особливостей спектру – зокрема, в зонах спектральних резонансів відбувається автоматичне згущення сітки, тоді як у стабільних ділянках – її розрідження. Це дозволяє досягти високої точності без надмірного навантаження на обчислювальні ресурси. Система також забезпечує апостеріорну оцінку точності моделювання, що дозволяє виявляти області з потенційно високою похибкою й адаптивно уточнювати параметри розрахунку.Результати чисельних експериментів свідчать про зниження середнього відхилення від еталонного розв’язку до менше ніж 1.2 % у порівнянні з понад 4.5 % у випадку використання неадаптивної схеми. Також реалізовано механізм формування рекомендацій у форматі JSON, який пропонує оптимальні геометричні конфігурації багатошарової структури для підсилення резонансної поведінки, зменшення відбиття та покращення спектральної селективності. Гібридна система продемонструвала стійкість до варіацій вхідних параметрів та гнучкість у застосуванні до нових фізичних задач.Запропонована архітектура відкриває перспективи її застосування у мультифізичних задачах, інтеграції з хмарними платформами та реалізації паралельних обчислень. Вона може бути використана в задачах спектроскопії, оптичного сенсорного аналізу, проектування фотонних структур і вивчення тонкоплівкових матеріалів. Зроблені висновки підтверджують ефективність синергії класичних чисельних методів та сучасних інтелектуальних технологій у задачах високоточного моделювання.
НАЛАШТУВАННЯ СТРУКТУРИ БЕЗСЕРВЕРНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ ЕФЕКТИВНОГО ЗБОРУ ДАНИХ
Збір та аналіз величезної кількості даних у різних форматах та від різних постачальників завжди був важливим для сучасного програмного забезпечення всіх видів. Це спонукає нас до прагнення створити гнучку, масштабовану та ефективну систему з такими можливостями, як вибірка, обробка та зберігання цих даних. Модульна абстракція допомагає зробити систему універсальною та подолати деякі обмеження постачальників даних та постачальників. Також допомагає обробляти різні формати та великі обсяги робочих навантажень паралельно з комплексною стратегією обробки помилок. Безсерверна архітектура також відіграє величезну роль у досягненні бажаних результатів. Основними архітектурними елементами є: AWS Lambda, S3, Event Bridge, SQS та Athena.Всі вони є основою побудови відмовостійкого, ефективного конвеєра, який може працювати з різними доменами, API та обробляти різні правила. Підхід оркестрації на основі метаданих забезпечує безперешкодну інтеграцію та підтримку постачальників. Крім того, ці методи дозволяють системі бути більш відстежуваною, легкою в тестуванні та безпечною завдяки базовим хмарним рішенням, що надаються певним хмарним постачальником, який використовується. Модульна експериментальна оцінка демонструє ефективність системи порівняно з альтернативними рішеннями, які зараз широко використовуються. Це новий крок у зборі даних зі сторонніх ресурсів, оскільки він також забезпечує більшу гнучкість та налаштування на додаток до обговорюваних тем.Це дослідження зосереджено на створенні вдосконаленого конвеєра для аналізу наборів даних, пов’язаних з кліматом та навколишнім середовищем, від різних зовнішніх постачальників (збір, організація, зберігання, перетворення, аналіз). Рішення має бути гнучким та адаптуватися до різних потреб користувачів та розширень.Воно повинно зосереджуватися не лише на початковому стані процесу збору даних, але й виходити за його межі, щоб бути готовим до ефективної роботи з даними з іншими зовнішніми сервісами. Система повинна бути готова обробляти перелік факторів, які можуть виникнути під час процесу збору даних. Такі як: неузгоджені дані/метадані, квоти, час простою сервера, динамічна еволюція схеми тощо. З цих причин доцільно запропонувати модульну, керовану подіями та безсерверну архітектуру, яка призведе до оркестрації всього описаного робочого процесу.Система повинна дозволяти динамічне налаштування стратегій отримання даних на основі відповідної ситуації, статистики в режимі реального часу та надійності постачальників. Архітектура підтримує розширюваність для майбутніх джерел даних та аналітичних модулів, що сприяє довгостроковій підтримці та адаптивності. Інтеграція з такими сервісами, як AWS Secrets Manager та MongoDB, підвищує безпеку та централізоване управління обліковими даними доступу та станом постачальників. Крім того, використання запитів на основі Athena забезпечує аналітичні можливості майже в режимі реального часу для великих, напівструктурованих наборів даних, підтримуючи генерацію розширених аналітичних даних. Ці проектні рішення сприяють створенню стійкого, перспективного рішення, адаптованого до потреб складних, масштабних екосистем даних.
ПРОЄКТУВАННЯ ВЕБСИСТЕМИ З БАЗОЮ ДАНИХ ДЛЯ ОНЛАЙН-БРОНЮВАННЯ НОМЕРІВ У ГОТЕЛІ НА ОСНОВІ АРХІТЕКТУРИ MVC
У статті представлено підхід до проєктування та розробки вебсистеми з базою даних для онлайн-бронювання номерів у готелі на основі архітектури MVC. Проаналізовано існуючі рішення в галузі онлайн-бронювання готелів, який вказує на те, що попри наявність численних систем, поширеними проблемами залишаються складність інтеграції з платіжними сервісами та зовнішніми API, недостатній рівень персоналізації, а також оптимізація продуктивності під час високого навантаження. Тому метою роботи було створення ефективної, зручної у використанні та безпечної вебсистеми з базою даних для онлайн-бронювання номерів у готелі на основі архітектури MVC, яка автоматизує процес бронювання готельних номерів і спрощує керування клієнтськими даними. Для реалізації користувацького інтерфейсу було використано бібліотеку React, що забезпечує динамічне та адаптивне відображення інформації, полегшуючи взаємодію користувачів із системою. Серверна частина побудована на платформі Node.js із використанням фреймворку Express, що дозволяє організувати маршрутизацію запитів, обробку бізнес-логіки та безпечну авторизацію користувачів. Для зберігання даних застосована система керування базами даних MySQL, яка відповідає за цілісність, швидкість доступу та структуроване збереження інформації про користувачів, бронювання, номери та їх статуси. Розроблена вебсистема з базою даних для онлайн-бронювання номерів у готелі враховує основні функціональні вимоги сучасних онлайн-сервісів бронювання: реєстрацію користувачів, керування бронюваннями, перегляд доступних номерів та керування персональними кабінетами. Використаний архітектурний підхід MVC забезпечує розділення логіки, представлення та роботи з даними, що полегшує подальшу підтримку, розширення функціональності і масштабування системи. Запропонована система має потенціал для подальшого розвитку, зокрема за впровадження алгоритмів для персоналізованих рекомендацій, розширення можливостей оплати та підвищення захисту даних.
ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ АНАЛІЗУ ДАНИХ У КОНТЕКСТІ ДІЯЛЬНОСТІ З УПРАВЛІННЯ ПРОЄКТАМИ
Предметом дослідження в статті є методи аналізу даних, які можуть застосовуватись в контексті інформаційних систем з управлінні проєктами з метою підвищення ефективності прийняття управлінських рішень, використання наявних ресурсів, прогнозування ризиків та покращення результатів проєктів. Мета роботи – систематизувати та провести огляд основних методів аналізу даних, які можуть бути використані при побудові інформаційних систем з управління проєктами, а також визначити їх практичне застосування для вирішення ключових завдань проєктного менеджменту. У статті розв’язуються такі завдання: 1) визначення ключових напрямів прикладного застосування аналізу даних в інформаційних системах з управління проєктами; 2) опис методів аналізу даних, їх призначення та приклади застосування в контексті проєктного менеджменту; 3) класифікація методів аналізу даних, які можуть застосовуватись в інформаційних системах з управління проєктами, за типами аналізу даних (описовий, діагностичний, прогнозний, приписний); Застосовуються такі методи: системний аналіз, класифікація, а також методи описового, діагностичного, прогнозного та приписного аналізу даних. Досягнуті результати: систематизовано основні типи та методи аналізу даних, які можуть використовуватись в управлінні проєктами; розроблено таблиці з описом методів кожного типу аналізу, їх призначенням та прикладами застосування в проєктному менеджменті; виявлено ключові переваги застосування аналізу даних для вирішення проблем управління проєктами, таких як прогнозування ризиків, оптимізація ресурсів та підвищення ефективності роботи команди; описано практичні приклади використання методів аналізу даних для прийняття управлінських рішень. Висновки. Аналіз даних є ключовим інструментом для підвищення ефективності управління проєктами. Використання технік та методів описового, діагностичного, прогнозного та приписного аналізу в інформаційних системах з управління проєктами дозволяє менеджерам отримувати цінну інформацію для прийняття обґрунтованих рішень, підвищувати ефективність використання ресурсів, прогнозувати ризики та покращувати результати проєктів. Систематизація методів аналізу даних, які можуть використовуватись в управлінні проєктами, сприяє їх більш ефективному застосуванню та інтеграції в інформаційні системи з метою підвищення ефективності планування та використання проєктних ресурсів, зниження ризиків та, як наслідок, підвищення якості виконання проєктів.
СТВОРЕННЯ ОБ’ЄКТІВ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ ВЛАСНОСТІ НА ОСНОВІ ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ КОМП’ЮТЕРНОГО МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ
Розглянуті сучасні тенденції створення об’єктів інтелектуальної власності на основі використання методів комп’ютерного математичного моделювання у легкій промисловості. Наведені результати досліджень у створенні нових технологій лиття під тиском деталей взуття з полімерних матеріалів. Запропоновано метод виготовлення багатоколірних підошов шляхом одночасного упорскування в прес-форму різних полімерних матеріалів. Розроблена комп’ютерна математична модель течії розплаву полімерного матеріалу в прес-формі, яка дозволяє визначити її конструктивні параметри для отримання підошов з заданими властивостями. Досліджено процес затягування верху взуття підвищеної формостійкості з шкіряної сировини, яка пройшла спеціальну обробку з використанням електроактивованого середовища та ензимів. Запропоновано технологію виготовлення комфортного взуття за індивідуальним замовленням, яка включає в себе процеси 3D-сканування стопи людини і 3D-друк накладок на поверхню колодки для врахування анатомічних особливостей замовника. Розроблено експериментальну установку для визначення тиску внутрішньої поверхні взуття на стопу людини, яка складається з персонального комп’ютера, і мікроконтролера Arduino з давачами сили. Впровадження комп’ютерних технологій для проведення теоретичних наукових досліджень у взуттєвій галузі відкриває можливості для здійснення математичного моделювання складних технологічних процесів і прогнозування експлуатаційних властивостей продукції, що випускається. Виготовлення дизайнерського взуття супроводжується створенням деталей складної геометричної форми, використанням нетрадиційних для взуттєвого виробництва матеріалів. Використання у взуттєвому виробництві інноваційних комп’ютерних технологій стало поштовхом для розробки і впровадження креативних і патентоспроможних технологічних, конструкторських і дизайнерських рішень.
У статті представлено аналіз теоретичних засад хмарної міграції – процесу переходу від традиційної локальної ІТ-інфраструктури до хмарних рішень. Підкреслено, що сучасні умови функціонування бізнесу та державного сектору характеризуються зростаючими вимогами до масштабованості, гнучкості та інформаційної безпеки, які часто не можуть бути задоволені за допомогою застарілих локальних систем. Однак попри численні переваги хмарних технологій, міграція до хмари супроводжується низкою викликів, пов’язаних із захистом даних, сумісністю, юридичними вимогами та ризиками кібербезпеки. На основі аналізу сучасних досліджень, у тому числі міжнародних та українських наукових публікацій, у роботі виділено три ключові аспекти, які мають бути враховані при хмарній трансформації, а саме: (1) недоліки традиційної локальної ІТ-інфраструктури, що включають високу вартість утримання, обмежену масштабованість, технічну складність підтримки та низьку стійкість до аварій; (2) переваги хмарних рішень, серед яких – гнучке масштабування, економічність, наявність сервісних моделей IaaS, PaaS, SaaS, автоматизоване управління та відповідність міжнародним стандартам безпеки; (3) проблематика безпечного перенесення сервісів і даних, яка охоплює питання шифрування, управління доступом, сумісності та дотримання правових норм. Увагу приділено також сучасним практикам захисту інформації в хмарних середовищах, таким як пентестинг, мікросегментація, використання багатофакторної аутентифікації, а також моделі управління ризиками. У роботі пропонується системний підхід до планування та реалізації хмарної міграції, що передбачає врахування специфіки бізнес-процесів, технологічних обмежень, нормативно-правового поля та загроз інформаційної безпеки. Результати дослідження можуть бути використані як основа для розробки стратегій цифрової трансформації в різних галузях, а також як аналітична база для подальших наукових і прикладних розробок у сфері хмарної безпеки та оптимізації ІТ-інфраструктур.
ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ПЕРСОНАЛІЗАЦІЇ ДИСТАНЦІЙНОГО НАВЧАННЯ СТУДЕНТІВ СПЕЦІАЛЬНОСТІ «ІНЖЕНЕРІЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ»
Стаття присвячена дослідженню можливостей застосування штучного інтелекту (ШІ) для персоналізації процесу дистанційного навчання студентів спеціальності «Інженерія програмного забезпечення». Актуальність теми зумовлена зростанням потреби в ефективних цифрових рішеннях для забезпечення якості освіти в умовах віддаленого формату, що особливо актуально у післяпандемічний період. Автор аналізує ключові виклики дистанційного навчання, серед яких відсутність індивідуального підходу, низький рівень залученості студентів та труднощі з самостійним опрацюванням складних тем. У статті розглянуто практичні аспекти впровадження ШІ як інструменту адаптивного навчання, здатного забезпечити персоналізовані рекомендації, пояснення навчального матеріалу, автоматизовану перевірку знань і підтримку в режимі 24/7. Особлива увага приділена практичному досвіду використання чат-бота на базі GPT у рамках викладання дисципліни «Основи програмування мовою C#». Встановлено, що інтеграція ШІ сприяє підвищенню мотивації студентів, пришвидшенню опанування складних тем та формуванню навичок самостійного навчання. Результати опитувань і спостережень свідчать про позитивний вплив ШІ на якість засвоєння матеріалу.У підсумку обґрунтовано доцільність використання штучного інтелекту як елемента адаптивної моделі дистанційного навчання у закладах вищої освіти. Стаття може бути корисною для викладачів, розробників освітніх платформ, а також фахівців, які працюють над модернізацією цифрової освітньої інфраструктури. Також визначено потенційні напрями подальших досліджень, серед яких – створення етичних моделей взаємодії між студентом та ШІ, удосконалення механізмів адаптації навчального контенту відповідно до динаміки навчання, а також розробка інтегрованих рішень для різних освітніх платформ з урахуванням технічних і когнітивних потреб здобувачів освіти.
РОЛЬ ВЕБКОМПОНЕНТІВ У ПОБУДОВІ СУЧАСНИХ ІНТЕРФЕЙСІВ: ПЕРЕВАГИ ТА ОБМЕЖЕННЯ
Мета статті. Метою статті є дослідження впливу вебкомпонентів на створення сучасних веб-інтерфейсів, аналіз їхньої ролі в забезпеченні модульності, сумісності, продуктивності, доступності та тестовності в контексті життєвого циклу програмного забезпечення (ПЗ). Стаття також спрямована на розробку стратегій подолання обмежень, пов’язаних із впровадженням вебкомпонентів, для підвищення якості веб-додатків. Наукова новизна. Стаття поглиблює розуміння ролі вебкомпонентів, базуючись на стандартах W3C, у забезпеченні функціональних і нефункціональних вимог веб-розробки. Новизна полягає в систематизації підходів до інтеграції вебкомпонентів із сучасними фреймворками (React, Angular, Vue.js), аналізі їхнього впливу на всі етапи життєвого циклу ПЗ та розробці практичних рекомендацій для подолання викликів, таких як складність тестування Shadow DOM, оптимізація продуктивності через WebAssembly і забезпечення доступності за стандартами WCAG. Особливу увагу приділено недостатньо дослідженим аспектам, зокрема інтеграції з DevOps-практиками та автоматизованим тестуванням.Результати. Дослідження показало, що вебкомпоненти, використовуючи Custom Elements, Shadow DOM, HTML Templates та ES Modules, сприяють створенню модульних і масштабованих інтерфейсів, зменшуючи складність проєктування та розробки. Вони забезпечують ізоляцію стилів і логіки, що запобігає конфліктам у великих проєктах, та сумісність із різними фреймворками, полегшуючи інтеграцію. На етапі тестування вебкомпоненти спрощують модульне тестування, але ускладнюють юніт-тестування через Shadow DOM, що вимагає спеціалізованих інструментів, таких як Playwright чи Testing Library. Продуктивність залежить від оптимізації рендерингу, де WebAssembly і модульний рендеринг зменшують затримки. Доступність потребує використання ARIA-атрибутів і семантичного HTML, а SEO – серверного рендерингу (SSR) чи статичної генерації (SSG). Порівняльний аналіз показав переваги вебкомпонентів у модульності та повторному використанні порівняно з традиційними підходами, але виявив необхідність додаткових зусиль для тестування та доступності. Висновки. Вебкомпоненти є ефективним інструментом для побудови сучасних веб-інтерфейсів, забезпечуючи модульність, інкапсуляцію та сумісність. Вони спрощують розробку, розгортання та підтримку ПЗ, але потребують ретельного підходу до тестування, продуктивності та доступності. Запропоновані стратегії, такі як використання WebAssembly, автоматизованих інструментів тестування (Playwright, axe-core) і SSR для SEO, дозволяють долати обмеження. У 2025 році вебкомпоненти залишаються актуальними, інтегруючись із новими технологіями, такими як Web 3.0 та AI, що відкриває перспективи для їхнього подальшого розвитку.
КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНА СИСТЕМА КЕРУВАННЯ ПРОЦЕСОМ СПАЛЮВАННЯ ТВЕРДИХ ПОБУТОВИХ ВІДХОДІВ У ПРОМИСЛОВІЙ ПЕЧІ
Проблема утилізації твердих побутових відходів (ТПВ) є однією з найактуальніших в Україні через значні обсяги їх накопичення на звалищах (понад 10 млн тонн щороку), низький рівень переробки (5–7 %) та екологічні загрози, такі як викиди метану, забруднення ґрунтових вод і втрата земельних ресурсів. У контексті війни та атак на енергетичну інфраструктуру України спалювання ТПВ із виробництвом енергії розглядається як перспективне альтернативне джерело енергії, що дозволяє зменшувати обсяги відходів до 90 % та генерувати тепло чи електрику. Однак процес спалювання потребує точного керування для мінімізації викидів оксидів азоту (NOx), вуглекислого газу (CO) та інших токсичних сполук, що є викликом через змінний склад ТПВ (вологість 20–40 %, органічний вміст 50–70 %). Метою цього дослідження є вдосконалення процесу спалювання ТПВ шляхом інтеграції систем вторинного повітря та рециркуляції димових газів у складі комп’ютерно-інтегрованої системи керування (КІСК). У статті детально описано конструкцію промислової печі, яка включає колосникову решітку, камеру допалювання, бункер із дозуючими засувками, а також системи вторинного повітря (вентилятор, форсунки, засувки) та рециркуляції димових газів (вентилятор, теплообмінник, фільтр). КІСК забезпечує адаптивне регулювання параметрів горіння (температура 850–1000 °C, вміст кисню 6–8 %) на основі даних датчиків температури, кисню, CO та NOx. Літературний аналіз підтверджує, що вторинне повітря знижує концентрацію CO на 15 %, а рециркуляція димових газів зменшує викиди NOx на 10–15 % і економить 8–10 % витрат на очищення газів. Перспективи дослідження включають експериментальну перевірку ефективності запропонованого підходу, впровадження автоматизації через Інтернет речей (IoT) та інтеграцію з технологіями вловлювання CO2 для підвищення екологічної безпеки та енергоефективності.
ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ПІДХОДІВ ТА МЕТОДІВ ВИЗНАЧЕННЯ ТОНАЛЬНОСТІ ТЕКСТУ В КОНТЕКСТІ ОПРАЦЮВАННЯ ВІДГУКІВ МЕШКАНЦІВ МІСТА
У статті представлено ґрунтовний порівняльний аналіз сучасних підходів і методів, що застосовуються для визначення емоційного тону тексту, з особливим акцентом на україномовний контент. Актуальність дослідження зумовлена зростаючою потребою в ефективних інструментах для обробки зворотного зв’язку від громадян, зібраного через цифрові платформи, мобільні застосунки та соціальні мережі, які є цінними джерелами інформації для вдосконалення міського управління та якості надання послуг. Метою дослідження є подолання методологічного та лінгвістичного розриву в аналізі тональності українською мовою, яка, на відміну від англійської, досі залишається недостатньо забезпеченою лексичними базами, корпусами та попередньо навченими моделями.У статті систематизовано методи аналізу тональності в межах чотирьох основних парадигм: лексиконно-орієнтованого, підходу на основі правил, підходу машинного навчання та гібридного. Для кожного підходу розглянуто його теоретичне підґрунтя, характерні алгоритми, лінгвістичні інструменти та приклади практичного застосування. Лексиконно-орієнтовані методи, зокрема ті, що використовують словник NRC EmoLex та корпусні інструменти на кшталт Sketch Engine, відзначаються простотою використання та адаптивністю до середовищ із обмеженими ресурсами. Підходи на основі правил, такі як VADER і LIWC, виокремлюються здатністю враховувати синтаксичну структуру, підсилювачі та заперечення, забезпечуючи кращу інтерпретованість, хоча й обмежену мовну універсальність.У розділі, присвяченому машинному навчанню, розглянуто як традиційні алгоритми класифікації – зокрема моделі на основі граничних гіперплощин, ймовірнісного підходу та деревоподібних структур, – так і сучасні архітектури глибокого навчання, включно з багатошаровими нейронними мережами. Також проаналізовано підхід максимальної ентропії як приклад статистичного моделювання з мінімальними припущеннями щодо вхідних ознак.Особливу увагу приділено сучасним глибоким нейронним мережам – згортковим нейронним мережам (CNN), рекурентним мережам LSTM та трансформерним архітектурам, таким як BERT, RoBERTa і GPT. Представлені емпіричні результати з останніх досліджень підтверджують високу ефективність трансформерних моделей у багатомовних умовах, зокрема при аналізі тональності українських текстів, де моделі XLM-RoBERTa та Ukr-RoBERTa досягли точності понад 91 %. У завершальній частині статті розглянуто гібридні моделі, що поєднують переваги різних підходів з метою підвищення стійкості, точності та адаптивності до доменної специфіки. Ось перефразований варіант: Запропонована класифікаційна структура, розроблена на основі результатів дослідження, забезпечує цілісне уявлення про існуючі методи та становить методологічне підґрунтя для розробки інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень в управлінні містом із залученням громадськості. У висновках окреслено перспективи подальших досліджень, серед яких – локалізація моделей глибокого навчання для української мови, інтеграція аналізу тональності з виділенням тем і іменованих сутностей, а також застосування методів напівконтрольованого та активного навчання для покращення результатів у разі обмеженості анотованих даних. Загалом, запропонована таксономія не лише відображає поточний стан технологій аналізу тональності, а й задає вектори їх подальшого розвитку в умовах багатомовності та соціально орієнтованих застосувань.
ВИКОРИСТАННЯ ЕВОЛЮЦІОНУЮЧОЇ ГРАФОВОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ЦІН НА ФОНДОВОМУ РИНКУ
Прогнозування цін на акції має важливе значення для ухвалення обґрунтованих інвестиційних рішень на фінансовому ринку. Аналіз рухів фінансового ринку та поведінки цін на акції надзвичайно складний через динамічну, нелінійну, нестаціонарну, непараметричну та хаотичну природу ринків. Для аналізу акцій з метою прогнозування фінансового ринку використовуються різні підходи. Традиційні методи, що засновані на інформації про часові ряди для акцій однієї компанії, не враховують взаємозв’язки між акціями інших компаній. Використання для цих цілей графових нейронних мереж (Graph Neural Networks – GNN), у яких взаємозв’язки часових рядів представлені як структура графа, а змінні представлені як вузли графа, значно підвищує точність прогнозування. Існуючі методи прогнозування зазвичай припускають, що структура графа взаємозв’язків, яка описується матрицею відносин та визначає метод агрегації графової нейронної мережі, фіксована за визначенням. Тому вони не можуть ефективно враховувати динамічні зміни у графах взаємозв’язків. У даній роботі для прогнозування цін акцій на фінансовому ринку пропонується використання еволюціонуючої графової нейронної мережі. Для отримання динамічних кореляцій між рухами цін у фінансових часових рядах будується граф взаємозв’язків у вигляді кластерів, генерація та еволюція структури та параметрів якої реалізуються з використанням дендритної штучної імунної мережі (Dendritic Artificial Immune network – DaiNet). До кожного згенерованого кластера графа взаємозв’язків для визначення цінової інформації виконується кодування цін за допомогою трансформерів. Потім повідомлення із структури графа взаємозв’язків та вхідні часові послідовності агрегуються на основі використання шару уваги часового графа. На останньому шарі GNN виконується остаточний прогноз майбутнього руху ціни кожної акції з використанням багатошарового персептрона. Проведені експериментальні дослідження показали, що використання динамічної побудови графів та кластеризації акцій на основі DaiNet не лише відстежує часовий характер зв’язків між акціями, але й покращує ефективність прогнозування.
МОДЕЛЬ ОПРАЦЮВАННЯ КОЛАЖІВ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ
Проведено аналіз існуючих онлайн-технологій (Photoshop Online, Canva, Pixlr Editor) та виявлено основні недоліки їхніх моделей, головним з яких є відсутність автоматичного зв’язку між контейнерами зображень.Це призводить до значних витрат часу на ручні налаштування, а також до можливих помилок у формуванні фінальної композиції колажу. Недоліки проявляються, зокрема, у порушенні композиційної цілісності при зміні розмірів одного чи кількох елементів колажу. У роботі також виконано аналіз таких відомих алгоритмічних моделей: автоматичного вибору та компонування важливих ділянок зображень (AutoCollage), групування зображень на основі семантичних зв’язків (Correlation-Preserving Photo Collage), створення естетичних композицій через навчання з підкріпленням (Aesthetic Photo Collage with Deep Reinforcement Learning) та диференційованого компонування колажів на основі ймовірнісних дерев (SoftCollage).Основою проведеного дослідження стала розробка та детальний опис алгоритмів реалізації функції handleMoving, яка застосовується для автоматичної адаптації елементів колажу при їх інтерактивному переміщенні та зміні розмірів користувачами. Розроблені алгоритми для трьох основних структурних компонентів: деревоподібної ієрархічної структури колажу (CollageTree), горизонтального розміщення елементів (CollageRow) та вертикального розміщення елементів (CollageColumn). Детально описано логіку роботи цих алгоритмів, наведено блок-схеми, що ілюструють алгоритмічні процеси переміщення, перерахунку розмірів та автоматичної адаптації елементів залежно від змін виконуваних користувачами. Проведено детальний аналіз розроблених алгоритмів, який показав високу ефективність навіть за умов масштабування колажів, які містять значну кількістю зображень. Функція handleMoving, яка розроблена в межах даного дослідження, може слугувати доповненням або розширенням згаданих алгоритмічних моделей, забезпечуючи автоматичне підтримання композиційної цілісності колажів під час їх інтерактивного редагування.
АНАЛІЗ ІНСТРУМЕНТАЛЬНИХ ЗАСОБІВ ДЛЯ ОТРИМАННЯ МЕТРИК ЧИДАМБЕРА І КЕМЕРЕРА З ПРОГРАМНИХ ПРОЕКТІВ, РОЗРОБЛЕНИХ МОВОЮ JAVA
Метрики Чидамбера та Кемерера (CK Metrics) – широко поширений набір метрик, призначений для вимірювання властивостей в об’єктно-орієнтованих програмних системах. Набір CK Metrics включає шість показників, кожен з яких дає уявлення про різні аспекти розробки та реалізації програмного забезпечення. Об’єктно-орієнтована мова програмування Java і досі залишається однією з основних для створення як серверних програмних систем, так і нативних мобільних застосунків для ОС Android та десктопних програми для стаціонарних ПК. У даній роботі надається аналіз інструментів, які можна використовувати для отримання числових значень метрик з набору CK Metrics з програмних проектів, написаних із застосуванням мови програмування Java. Надано опис та коротку оцінку зручності використання наступних інструментів: ck, ckjm, ckjm-extended, CodeMR, Metrics Reloaded, Metrics Tree.В основному представлені інструменти, які розповсюджуються безкоштовно, за виключенням CodeMR, який має обмежену безкоштовну та платну повнофункціональну версії. Представлені в аналізі інструменти можна поділити на дві групи с точки зору взаємодії з користувачем: через інтерфейс командного рядка і як плагіни для інтегрованого середовища розробки IntelliJ, яке де-факто можна назвати стандартом для розробки програмних систем, реалізованих мовою Java. Інструменти для взаємодії через графічний інтерфейс користувача в даному аналізі не представлені.Результати аналізу допоможуть зробити правильний вибір інструментального засобу для отримання числових значень метрик з набору CK Metrics, виходячи з конкретних вимог розробника чи дослідника та досягти потрібного результату з меншою витратою часу на самостійне вивчення можливостей відповідного інструментального засобу.
ПІДХІД ДО ВИЯВЛЕННЯ ТА КЛАСИФІКАЦІЇ РАДІОКЕРОВАНИХ МОДЕЛЕЙ ЗА ЇХ РАДІОСИГНАЛОМ
Постійний розвиток недорогих вбудованих датчиків, мікроконтролерів та технологій бездротової передачі даних призвів до стрімкого зростання популярності та використання безпілотних літальних апаратів (БПЛА), або дронів, у різних сферах людської діяльності – від сільського господарства та екологічного моніторингу до військових застосувань і розвідки. Проте, одночасно із перевагами, які надають дрони, зростає і ризик їхнього зловмисного використання. Безпілотники можуть становити серйозну загрозу безпеці населення, стратегічних об’єктів, приватних територій та промислових підприємств. У зв’язку з цим виникає гостра потреба у створенні систем виявлення та класифікації таких пристроїв на основі аналізу їхніх радіочастотних сигналів.У даній роботі розглядається підхід до моніторингу та ідентифікації дронів шляхом аналізу радіосигналів, які генеруються їхніми модулями зв’язку. Зокрема, запропонована система базується на можливостях програмно-визначеної радіостанції (SDR), що дозволяє в реальному часі здійснювати прийом, обробку та аналіз сигналів без необхідності використання спеціалізованого апаратного забезпечення. Для реалізації цього підходу використано фреймворк GNU Radio, який забезпечує гнучкість у побудові блок-схем обробки сигналів. Особливу увагу приділено задачі класифікації сигналів зв’язку дронів на основі типу модуляції – зокрема, мультиплексування з ортогональним частотним поділом (OFDM). Аналіз сигналу базується на його енергетичних характеристиках та структурних параметрах, які залежать від використаного протоколу. За допомогою алгоритмів машинного навчання здійснюється автоматизоване навчання моделі для подальшого розпізнавання радіосигналів у польових умовах.Це дозволяє визначати тип пристрою, оцінювати його поведінку, а в деяких випадках – локалізувати джерело сигналу без втручання в сам пристрій. Таким чином, запропоноване дослідження демонструє ефективність підходу до розпізнавання та класифікації БПЛА за допомогою SDR та методів штучного інтелекту, що може бути основою для створення систем раннього попередження та протидії несанкціонованому використанню дронів.
МОДЕЛЮВАННЯ ЗВ’ЯЗНОСТІ ШЛЯХОМ ІМОВІРНІСНОГО РОЗПОДІЛУ ЧАСТОТ ВНЕСЕННЯ ЗМІН ДО ПРОГРАМНИХ МОДУЛІВ ПРИ СИМУЛЯЦІЇ ПРОЦЕСУ РОЗРОБКИ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ
В сучасному світі продуктивність розробки програмних систем не враховується на етапі планування при виборі типу архітектури майбутнього програмного проєкту через недостатньо точний та занадто складний процес оцінки необхідних затрат часу та ресурсів на побудову такої програмної системи. Для забезпечення можливості дослідження впливу різних типів архітектури програмних систем на продуктивність їх розробки шляхом симуляції відповідних процесів розробки програмного забезпечення, в даній роботі досліджується підхід до моделювання зв’язності між модулями програмної системи на основі аналізу історії внесення змін до 8 модульних монолітних та мікросервісних проєктів з відкритим вихідним кодом. В результаті дослідження модульної структури та історії змін вихідного коду виявлено наявність логнормального імовірнісного розподілу як розміру програмних модулів, так і частоти їх модифікації, характер залежності між якими є лінійним, але параметри кореляції відрізняються між різними проєктами. Аналіз зв’язності модулів на основі видобування правил асоціації з історії їх незалежних та одночасних змін виявив степеневу функцію залежності середніх значень як вхідної, так і вихідної зв’язності від частоти зміни модуля, але параметри такої залежності також різні для різних проєктів та корелюються із кількістю модулів. З метою оптимізації обчислень при симуляції процесу розробки програмного забезпечення було запропоновано використання незалежних частот зміни модулів замість детального моделювання зв’язності кожної окремої їх пари, для чого було досліджено параметри логнормального розподілу незалежних імовірностей зміни модулів для кожного проєкту та за допомогою лінійної регресії виведено коефіцієнти залежності параметрів такого розподілу від кількості модулів в програмній системі, що моделюється. Для підвищення обчислювальної ефективності симуляцій було додатково запропоновано алгоритм коригування згенерованих частот зміни модулів для збільшення імовірності внесення змін хоча б в один модуль на кожній ітерації симуляції, оскільки всі імовірності зміни модулів незалежні та існує ненульова імовірність невнесення змін в жоден модуль.
ДОСЛІДЖЕННЯ ВПЛИВУ ІНТЕГРАЦІЇ ЗАСОБІВ КІБЕРЗАХИСТУ НА ЗАХИЩЕНІСТЬ ІТ-ІНФРАСТРУКТУРИ ОРГАНІЗАЦІЇ
У статті розглянуто актуальну проблему забезпечення кібербезпеки в умовах зростаючої кількості складних і багатовекторних атак на корпоративні ІТ-інфраструктури. Обґрунтовано необхідність переходу від ізольованого застосування засобів захисту до комплексного інтегрованого підходу, що передбачає взаємодію між NGFW, EDR, SIEM, PAM, IAM та MDM. Зазначено, що значна частина порушень безпеки спричинена недостатньою координацією між компонентами кіберзахисту, що унеможливлює виявлення складних атак на ранніх етапах.На основі аналізу сучасних досліджень і статистичних даних досліджено типові вразливості ІТ-систем, ключові вектори атак, а також недоліки у поточній практиці управління безпекою. Запропоновано архітектурну модель багаторівневого захисту, яка дозволяє створити єдине інформаційне середовище для кореляції даних про загрози, управління доступом та забезпечення реагування в реальному часі. Увагу зосереджено на практичному впливі впровадження інтегрованих систем на підвищення рівня захищеності, зменшення часу виявлення загроз та підвищення ефективності реагування на інциденти. Також акцентовано на покращенні продуктивності ІТ-відділів завдяки автоматизації рутинних процесів та централізованому управлінню безпекою.У роботі запропоновано рекомендації щодо впровадження інтегрованої моделі кіберзахисту з урахуванням поточних потреб організацій та вимог стандартів, таких як ISO/IEC 27001, NIST Cybersecurity Framework.Результати дослідження є корисними для ІТ-менеджерів, фахівців із кібербезпеки та керівництва організацій, що прагнуть зміцнити інформаційну безпеку своєї інфраструктури. Окремо виділено вплив технологічної інтеграції на зменшення людського фактору у реагуванні на інциденти та формування безпечного цифрового середовища.
ПРОЦЕС СТВОРЕННЯ АВТОРСЬКОГО ДАТАСЕТУ ДЛЯ ДОНАВЧАННЯ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМ ВИЯВЛЕННЯ МЕРЕЖЕВИХ ВТОРГНЕНЬ НА ОСНОВІ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ
У статті висвітлено процес створення авторського набору реальних мережевих потокових даних, призначеного для донавчання моделей систем виявлення мережевих вторгнень (NIDS), побудованих на методах глибокого навчання. Зважаючи на обмежену доступність сучасних, повноцінних і різноманітних датасетів, автори розробили комплексну методологію формування такого набору в контрольованому середовищі, яке імітує реалістичні умови функціонування корпоративної мережі. Для генерації трафіку використовувались як легітимні дії звичайних користувачів (перегляд вебсторінок, обмін файлами, електронна пошта тощо), так і різноманітні кіберзагрози, зокрема DDoS, DoS, розвідка (Reconnaissance), атаки на вебзастосунки, Brute-force та інші.Інструменти типу metasploit, hping3, slowloris, Hydra та інші були задіяні для симуляції атак, а легітимний трафік створювався шляхом автоматизованої активності з кількох вузлів, що імітували поведінку звичайних користувачів. Особливу увагу приділено адаптації процесу збору даних до обмежених ресурсів, без втрати якості чи репрезентативності зібраного трафіку. Запропоновано підхід до балансування обсягів легітимного та аномального трафіку, що дозволяє ефективно використовувати датасет для задач навчання, донавчання, валідації й тестування моделей NIDS. Крім того, акцент зроблено на структурованості, мітках і метаінформації в зібраних даних, що спрощує подальшу обробку та аналіз. Розроблений датасет може стати цінним ресурсом для дослідницької спільноти в галузі кібербезпеки, особливо в контексті розробки адаптивних та інтелектуальних систем виявлення вторгнень, здатних ефективно розпізнавати як відомі, так і нові типи атак. Отримані результати підтверджують надійність запропонованої методології, високу якість зібраного трафіку та його відповідність сучасним викликам у сфері мережевої безпеки.
ОПТИМІЗАЦІЯ ПАРАМЕТРІВ ІНФОРМАЦІЙНО-ЕКСТРЕМАЛЬНОГО МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ НАЗЕМНИХ ОБ’ЄКТІВ БЕЗПІЛОТНИМИ ЛІТАЛЬНИМИ АПАРАТАМИ
Стаття присвячена обґрунтуванню інноваційного підходу до автономної навігації безпілотних літальних апаратів (БПЛА) на основі машинного навчання з використанням інформаційно-екстремального методу. Основна увага зосереджена на оптимізації параметрів машинного навчання для підвищення точності розпізнавання наземних об’єктів у геопросторовій сцені.У дослідженні визначено оптимальні значення параметрів машинного навчання вектору, що дозволило побудувати геометричні контейнери класів розпізнавання та сформувати на їх основі ефективні вирішувальні правила. Функціональне тестування алгоритму підтвердило безпомилковість роботи системи за навчальною матрицею, а екзаменаційний етап продемонстрував високу точність машинного навчання автономного БПЛА. Ключовим теоретичним результатом є обґрунтування задачі інформаційно-екстремального синтезу бортової системи безпілотного літального апарату, яка полягає у пошуку глобального максимуму інформаційного критерію для оптимізації параметрів навчання у різних зонах геопросторової сцени. Додатково запропоновано функціональну категорійну модель машинного навчання другого рівня глибини, що може значно підвищити якість розпізнавання в умовах динамічного середовища.Запропоновано нову функціональну категорійну модель машинного навчання другого рівня глибини, що значно підвищує якість розпізнавання складних об’єктів у динамічних умовах. Ефективність моделі полягає у поєднанні інформаційно-екстремального методу з категорійною моделлю машинного навчання. Практична значимість отриманих результатів проявляється у можливості їх використання для розробки інтелектуальних систем управління БПЛА, обробки геопросторових даних та застосування у військовій, картографічній та моніторинговій сферах.Робота відкриває нові перспективи для створення високоефективних автономних систем навігації, здатних функціонувати в реальному часі у умовах динамічного змінного середовища.
ОЦІНКА НАДІЙНОСТІ СИСТЕМИ ПЛАТФОРМ ПРОМИСЛОВОГО ПІДПРИЄМСТВА
У представленій роботі досліджено проблему забезпечення надійності системи управління мобільними роботизованими платформами (МРП), які часто використовують в сучасних внутрішно-логістичних системах промислових підприємств. Запропоновано стандартизований підхід оцінки надійності компонентів системи МРП з урахуванням структурної надмірності, послідовно-паралельної архітектури та деградаційних процесів у складних виробничих середовищах. Зa допомогою математичного моделювання розраховано функції надійності для системи МРП середнього класу вагою від 500 до 1000 кг. Обчислено середній час до відмови MTTF та інтенсивність відмов для ключових компонентів МРП. Як результат дослідження одержано MTBF = 19 802 год, або близько 2.26 років безперервної роботи MTBF є високим показником для середнього класу МРП, які зазвичай мають MTBF у межах 10 000–20 000 год. і є адекватним показником для МРП промислового класу. Інтенсивність відмов λtotal = 5.0499 × 10−⁵ 1/год складає середню частоту відмов приблизно 1 раз на 19 800 год. Коефіцієнт готовності A ≈ 0.998991 – це означає, що система буде готова до роботи 99.9 % часу, тобто простої будуть дуже рідкісними. Це відповідає вимогам індустрій до AGV, що працюють на виробничих лініях.На основі розрахунків визначено критичні елементи для резервування і алгоритм реконфігурації системи керування з урахуванням зміни її надійнісних характеристик. Насамперед, відмова окремих компонентів свідчить про те, що найменш надійним компонентом є лідар з найвищою інтенсивністю відмов. Найнадійніший компонент це комунікація з резервуванням (BLE або WiFi) із найнижим λ. Шасі та камера мають високу надійність, що важливо для довготривалого використання. Запропоновані підходи можна використати для підвищення безвідмовності, адаптивності та загальної ефективності внутрішньозаводських логістичних систем в умовах Індустрії 4.0 та 5.0.
ДОСЛІДЖЕННЯ АРХІТЕКТУРИ РОЗПОДІЛЕНОЇ БАЗИ ДАНИХ В СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ ЗАКУПІВЕЛЬ В2В КОМПАНІЙ
У даній роботі виконано розгляд можливих варіантів архітектури розподіленої бази даних як інноваційне рішення у системах управління закупівлями для B2B (business-to-business) компанії та проведено обґрунтування вибору системи управління базами даних (СУБД).Під час воєнної агресії українські компанії потребують трансформації бізнес-моделей, спостерігається активне впровадження цілого ряду управлінських рішень, що в свою чергу потребує удосконалення відповідних інформаційних систем на основі інтеграції локальних баз даних. Запропоновані деякі архітектури розподіленої бази даних: архітектура «клієнт-сервер» з незалежними серверами; архітектура «клієнт-сервер» з взаємодіючими серверами та змішана архітектура, що передбачає наявність хмарного сховища, локальних серверів, а також їх поєднання та використання CRM/ERP (Customer Relationship Management / Enterprise Resource Planning) систем і нейронних мереж. Здійснено аналіз найбільш популярних систем управління базами даних щодо використання в системах управління закупівлями для В2В компанії, серед яких: PostrgreSQL; Oracle Database; MySQL; Microsoft SQL Server; MongoDB; MariaDB; IBM DB2; SAP HANA у контексті їх застосування в автоматизованих системах управління закупівельною діяльністю. Значна частина сучасних систем управління базами даних демонструє високу адаптивність до бізнес-процесів різного рівня складності. Представлені результати можуть бути використані як методологічна основа для побудови інформаційних систем закупівель, а також адаптації розподілених технологій у процесах цифрової трансформації корпоративного управління. Наукова новизна полягає в обґрунтуванні доцільності застосування змішаної (гібридної) клієнт-серверної архітектури розподілених баз даних в системах управління закупівлями для B2B компанії.
АВТОМАТИЧНИЙ ПРОЦЕС ВИЗНАЧЕННЯ ДІЛЯНОК ТА МІСЦЬ КОНЦЕНТРАЦІЇ ДОРОЖНЬО-ТРАНСПОРТНИХ ПРИГОД НА ТЕРИТОРІЇ ІВАНО-ФРАНКІВСЬКОЇ МІСЬКОЇ ТЕРИТОРІАЛЬНОЇ ГРОМАДИ
У статті розглядається актуальна проблема підвищення рівня аварійності на дорогах України, зокрема значне зростання кількості дорожньо-транспортних пригод (ДТП) із загиблими та травмованими у 2024 році, порівняно з попереднім роком. Згідно з офіційною статистикою, понад 37 % загиблих становлять пішоходи та велосипедисти, що є найвразливішими учасниками дорожнього руху. Основними причинами аварій виступають перевищення швидкості, порушення правил маневрування та проїзду перехресть. У таких умовах надзвичайно важливим є ефективне виявлення місць концентрації ДТП, що дозволить зосередити заходи безпеки саме на проблемних ділянках.Автори досліджують сучасні підходи до виявлення аварійно-небезпечних ділянок із використанням інформаційних технологій. Зокрема, запропоновано метод автоматизованої кластеризації ДТП на основі їхніх географічних координат із застосуванням формули гаверсинуса для обчислення відстаней між подіями. Розроблений алгоритм дозволяє враховувати низку важливих параметрів: наявність міського середовища, період здійснення ДТП, мінімальну кількість випадків у кластері тощо.В межах дослідження реалізовано REST API та веб-застосунок на базі технологій ASP.NET Core і Google Maps API, який забезпечує інтерактивну візуалізацію та фільтрацію аварій. Користувач має змогу здійснювати пошук кластерів за роком, погодними умовами, станом покриття, залученістю пішоходів чи велосипедистів, наявністю загиблих тощо. Це дозволяє приймати обґрунтовані рішення щодо підвищення безпеки руху в конкретних районах. Запропоноване рішення усуває недоліки попередніх підходів, заснованих на використанні Excel та мови VBA, які обмежували можливості автоматизації та інтеграції з сучасними цифровими платформами. Натомість реалізований підхід є масштабованим, зручним для подальшого розвитку та інтеграції з муніципальними або державними системами управління дорожнім рухом.
ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ АНАЛІЗУ ДОСТУПНОСТІ ВЕБ-КОНТЕНТУ ДЛЯ ЛЮДЕЙ З ВАДАМИ ЗОРУ
У статті розглядається проблема впровадження сучасних принципів цифрової інклюзивності до цифрового веб-контенту. Показано, що ключовим фактором, що впливає на доступність веб-ресурсу для людей з вадами зорового сприйняття є рівень контрастності його веб-сторінок та їх наповнення, включаючи й елементи графічного інтерфейсу користувача. Запропоновано оригінальний підхід до автоматизованого аналізу контрастності веб-контенту, відповідно до вимог стандарту WCAG 2.1 без доступу DOM-структури чи HTML-коду веб-сторінки, а з використанням її графічних зображень. Для його програмної реалізації було використано такі популярні інструменти: Python, OpenCV та Tesseract OCR. Для підвищення швидкодії розроблюваного програмного забезпечення, в його основу було закладено принципи паралельних обчислень для розподіленої обробки виділених блоків тексту між кількома потоками. Для цього було використано бібліотеку concurrent.futures, яка дозволяє створювати потоки, що паралельно обробляють різні частини зображення, у яких було ідентифіковано текст. Розроблений модуль продемонстрував здатність ефективно аналізувати контрастність елементів веб-сторінок без доступу до їх DOM-структури, що робить його придатним для автоматизованого аудиту доступності зображень, PDF-документів, веб-інтерфейсів та інших графічних елементів. Це було підтверджено під час тестування розробленого програмного модуля на ряді реальних веб-сайтів, наприклад, веб-ресурс Medium (режим доступу: https://medium.com/). Також було проведено порівняльне тестування розробленого модуля з відомими аналогами, зокрема, Google Vision API, Adobe Acrobat OCR та Tesseract + Custom Scripts та проведено аналіз його результатів. Тестування було проведено із використанням вибірки, що складалася із різнотипних зображень різних розмірів за такими критеріями: час обробки зображень, точність визначення текстових блоків і контрастності, стабільність роботи.
АНАЛІЗ ПЕРЕВАГ ТА НЕДОЛІКІВ ГЕНЕРАЦІЇ КОДУ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ВЕЛИКИХ МОВНИХ МОДЕЛЕЙ В СУЧАСНИХ IDE
У роботі розглянуто способи використання великих мовних моделей для генерації програмного коду. Основна увага приділяється IDE та вбудованим в них системам штучного інтелекту для використання в таких завданнях, як створення проєктів, побудова архітектури програмних застосунків та прототипування застосунків за запитами до моделей. Коду, згенерованому штучним інтелектом, бракує відстежуваності, він часто потребує ітеративного доопрацювання – виклики, з якими існуючі IDE не здатні впоратися. На відміну від коду, створеного людиною, згенерований код погано інтегрується зі структурованими робочими процесами розробки. Як наслідок, розробники борються з галюцинаціями ШІ, коли моделі генерують правдоподібний, але некоректний код, який важко перевірити. У рамках цього дослідження виявлено ситуації некоректної роботи великих мовних моделей як неправильна інтерпретація намірів користувача, галюцинація моделі, неправильне використання API, пов’язане з відсутніми елементами, та використання надлишкової інформації. Зловживання сторонніми API у згенерованому коді є серйозною проблемою у розробці програмного забезпечення. Хоча моделі продемонстрували вражаючі можливості генерації коду, їхня взаємодія зі складними бібліотечними API залишається дуже схильною до появи помилок, що потенційно може призвести до збоїв у роботі програмного забезпечення та вразливостей у безпеці. Результати дослідження демонструють, що найкраще використовувати автозаповнення коду, так як воно надає можливість згенерувати код за запитом із дотриманням заданих обмежень та з меншою ймовірністю появи помилок. Але, серед недоліків такого підходу можна виявити відсутність можливості генерувати код відразу в декількох файлах. Отримані результати сприятимуть оптимальному вибору варіантів використання штучного інтелекту та великих мовних моделей в розробці застосунків. Ця робота спрямована на покращення розуміння сценаріїв використання великих мовних моделей в роботі з програмним кодом.
ОГЛЯД ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ У ФУНКЦІОНАЛЬНОМУ ТЕСТУВАННІ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ
Ця стаття представляє систематичний огляд застосування штучного інтелекту (ШІ) у контролі якості та тестуванні програмного забезпечення, охоплюючи як функціональні, так і нефункціональні аспекти якості на всіх етапах тестування. Дослідження аналізує різноманітні техніки ШІ, включаючи машинне навчання, глибоке навчання, еволюційні алгоритми та обробку природної мови, а також розглядає інструменти тестування на основі ШІ. У роботі висвітлено досягнення, виклики та прогалини в дослідженнях, використовуючи наукові публікації за останні 10 років, доповнені ключовими фундаментальними роботами.Функціональна якість програмного забезпечення визначається його відповідністю вимогам і правильним виконанням функцій, що перевіряється через модульне, інтеграційне, системне та приймальне тестування. ШІ сприяє автоматизації створення тестових випадків, прогнозуванню потенційних помилок і розробці оракулів. Нефункціональна якість охоплює такі аспекти, як продуктивність, надійність, безпека та зручність використання, які складніше автоматизувати. Огляд підкреслює роль ШІ в автоматизації тестування, зокрема регресійного, для забезпечення стабільності продукту після змін. Серед ключових застосувань ШІ виділено генерацію тестових випадків і автоматизацію тестування за допомогою пошукових алгоритмів (наприклад, EvoSuite, Sapienz), глибокого навчання та великих мовних моделей (LLM), таких як Codex. ШІ також використовується для передбачення дефектів, оцінки якості коду, вибору та пріоритизації тестів, а також оптимізації виконання тестів у середовищах безперервної інтеграції. Інструменти, такі як Diffblue Cover, демонструють промислове впровадження ШІ для створення компактних тестових наборів.Основні виклики включають проблему оракула (визначення правильних результатів тестів), залежність від даних, потребу в прозорості моделей ШІ та обмежену застосовність у критичних галузях. Перспективні напрями досліджень охоплюють автоматизацію оракулів, інтеграцію ШІ з DevOps, створення гібридних систем із залученням людини та розробку стандартів для використання ШІ у тестуванні. Огляд закликає до створення уніфікованих наборів даних і стандартів для оцінки ШІ-технік у тестуванні, особливо в безпекокритичних галузях, таких як охорона здоров’я та автомобілебудування.
РОЗРОБКА МОДЕЛЕЙ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ТА СИСТЕМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ПІДПРИЄМСТВ
Стаття присвячена дослідженню процесів побудови моделей прийняття рішень та впровадження систем штучного інтелекту на підприємствах як інструментів удосконалення управління бізнес-процесами. Мета статті – показати особливості розроблення моделей прийняття рішень в бізнесі на основі штучного інтелекту.В ході наукового дослідження використовувалися загальнонаукові методи пізнання, зокрема аналіз, синтез, індукція, дедукція, порівняння, узагальнення та системний підхід. Результати дослідження показують, що в сучасному динамічному бізнес-середовищі моделювання відіграє центральну роль в ухваленні стратегічних рішень, дозволяючи підприємствам знижувати ризики та підвищувати ефективність управління. Традиційні методи моделювання, зокрема статистичне та лінійне, залишаються базовим інструментом для аналізу та прогнозування, проте їх можливостей уже недостатньо в умовах підвищеної невизначеності. Встановлено, що новітні підходи, серед яких сценарне планування та технології штучного інтелекту, забезпечують гнучкість, адаптивність і глибший рівень аналітики, значно розширюючи межі традиційного бізнес-моделювання. Досліджено, що системи штучного інтелекту відіграють ключову роль у трансформації процесів прийняття рішень, надаючи інструменти для аналізу великих обсягів даних, прогнозування тенденцій, виявлення прихованих взаємозв’язків і персоналізації клієнтського досвіду. Показано, що ці системи здатні не лише обробляти інформацію в режимі реального часу, а й навчатися на основі зібраних даних, використовуючи алгоритми машинного навчання та нейронні мережі. Така здатність до самоадаптації дозволяє системам ШІ прогнозувати наслідки різних управлінських рішень, здійснювати багатофакторний аналіз і автоматично визначати оптимальні стратегії дій у непередбачуваних умовах. Зроблено висновок, що використання таких систем забезпечує підприємствам стратегічну перевагу, дозволяючи їм бути більш гнучкими, інноваційними та конкурентоспроможними. Практичне значення дослідження полягає у формуванні рекомендацій щодо впровадження інтелектуальних систем управління для підвищення адаптивності та ефективності підприємств в умовах цифрової трансформації.
ІНТЕГРАЦІЯ БІБЛІОТЕК NLP ТА ПОПЕРЕДНЬО НАВЧЕНИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ АВТОМАТИЧНОЇ ОЦІНКИ СКЛАДНОСТІ ТЕКСТУ
Стрімкий розвиток інтелектуальних мультиагентних систем суттєво вплинув на сферу обробки природної мови (NLP), дозволяючи більш ефективні та масштабовані методи аналізу тексту. Це дослідження досліджує модульний підхід до NLP, наголошуючи на інтеграції спеціалізованих бібліотек і моделей для покращення можливостей обробки тексту. Сучасні рішення NLP спрощують такі завдання, як оцінка складності тексту, використовуючи методи машинного навчання (ML) і глибокого навчання, зокрема, за допомогою попередньо навчених моделей та структурованих лінгвістичних конвеєрів. Така інтеграція дозволяє враховувати не лише синтаксичні та лексичні аспекти, але й глибші семантичні зв’язки в текстах. Модульна система, запропонована в цьому дослідженні, дозволяє бездоганно поєднувати різні компоненти NLP, забезпечуючи адаптивність до різних аналітичних завдань. Дослідження зосереджено на широко використовуваних інструментах NLP включаючи SpaCy для лінгвістичного аналізу та BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) для глибокого розуміння контексту. Підхід поєднує традиційний лінгвістичний аналіз із передовими моделями на основі нейронних мереж, щоб полегшити оцінку складності тексту. Дослідження представляє системний підхід до класифікації текстів різної складності, починаючи від простих дитячих історій і закінчуючи складними юридичними документами. Дослідження підкреслює ефективність модульних систем NLP у вирішенні зростаючого попиту на автоматизований аналіз текстів. Поєднання структурованих лінгвістичних характеристик із контекстними вбудовуваннями, заснованими на глибокому навчанні, забезпечує точну класифікацію складності текстів, що сприяє їх використанню у вивченні мов та комп’ютерній обробці текстів. Ключовою перевагою модульного підходу є його гнучкість і масштабованість, що дозволяє дослідникам і розробникам інтегрувати індивідуальні рішення NLP для різних застосувань. Завдяки впровадженню модульного підходу NLP продовжує розвиватися, пропонуючи масштабовані та адаптивні рішення для дедалі складніших завдань аналізу тексту.
ПРОЦЕС ПЕРЕТВОРЕННЯ ВИСОКОРІВНЕВИХ КВАНТОВИХ ВЕНТИЛІВ У БАЗОВІ ДЛЯ ВИКОНАННЯ НА РЕАЛЬНОМУ КВАНТОВОМУ КОМП’ЮТЕРІ
У статті здійснено системне дослідження процесу транспіляції квантових алгоритмів, що є обов’язковим етапом підготовки до виконання програм на реальних квантових пристроях. Розкрито сутність поняття базових вентилів (basis gates) як елементарного набору унітарних операцій, які підтримуються конкретним апаратним забезпеченням. Обґрунтовано, чому високорівневі квантові вентилі (такі як Hadamard, Toffoli, Fredkin) не можуть бути реалізовані безпосередньо на більшості сучасних квантових процесорів через апаратні обмеження та особливості архітектури, включно з топологією зв’язків між кубітами. У якості прикладу розглянуто платформу IBM Quantum, де базовий набір для надпровідникових процесорів типу Eagle включає вентилі RZ, SX, X та двокубітну операцію ECR (Echoed Cross Resonance). Проведено поетапний аналіз процесу транспіляції у середовищі Qiskit, що включає уніфікацію схеми, розклад високорівневих вентилів у базові, перетворення логічних кубітів на фізичні, врахування карти з’єднань, вставлення SWAP-вентилів, а також оптимізацію схеми з метою зменшення її глибини та кількості операцій. Пояснено, як транспілятор автоматично адаптує логічну квантову схему до обмежень реального пристрою за допомогою вбудованих бібліотек розкладу вентилів та оптимізаційних проходів (зокрема, алгоритму SABRE). Наведено приклад транспіляції схеми з вентилями H, CX та T, де показано перехід до повністю сумісної з апаратним рівнем реалізації. Визначено переваги використання різних рівнів оптимізації (0–3) транспілятора Qiskit, розглянуто вплив оптимізації на точність результатів та стійкість до шуму. Особливу увагу приділено питанням ефективного програмування з урахуванням апаратних обмежень: зменшенню кількості багатокубітних вентилів, раціональному використанню допоміжних кубітів, обмеженню використання бар’єрів та доцільності ручного коригування відповідностей кубітів у схемі.
ПЕРСОНАЛІЗАЦІЯ НАВЧАННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ
У статті досліджено персоналізоване навчання як сучасний педагогічний підхід, що стає ключовим елементом трансформації освіти в умовах цифровізації. Персоналізація розглядається як спосіб організації освітнього процесу, який враховує індивідуальні особливості, потреби та рівень підготовки кожного здобувача освіти. Акцент зроблено на ролі інформаційних систем як технологічної основи для реалізації цього підходу. У роботі охарактеризовано основні типи інформаційних систем, що підтримують персоналізацію: системи управління навчанням (LMS), адаптивні освітні платформи, сервіси навчальної аналітики, інструменти штучного інтелекту, а також мобільні та хмарні рішення. Описано принципи побудови індивідуальних освітніх траєкторій, використання адаптивного контенту, автоматизованого зворотного зв’язку, аналітичних панелей і рекомендаційних систем. Розглянуто як переваги впровадження персоналізованого навчання, так і пов’язані з цим виклики. До переваг віднесено зростання мотивації студентів, підвищення ефективності засвоєння знань, розвиток автономності в навчанні. Серед викликів виокремлено технічні обмеження закладів освіти, необхідність підвищення цифрової грамотності викладачів, етичні питання використання персональних даних і ризики цифрової нерівності. Наведено приклади реалізації персоналізованих освітніх рішень на міжнародному рівні (Khan Academy, Coursera, EdX, Open Learning Initiative) та в Україні (платформа Human, розширення Moodle). Визначено перспективи розвитку персоналізації у контексті впровадження інтелектуальних технологій, доповненої і віртуальної реальності, мікронавчання та побудови інтероперабельних освітніх екосистем. Стаття має науково-методичний характер і орієнтована на дослідників, викладачів та розробників цифрових освітніх рішень.
СТВОРЕННЯ АНКЛАВІВ БЕЗПЕКИ ДЛЯ ПРОМИСЛОВОЇ МЕРЕЖІ ПРОЦЕСУ ПАРО-ВОДНЕВОЇ КОНВЕРСІЇ МЕТАНУ
В статті, створення анклавів безпеки для промислової мережі процесу паро-водневої конверсії метан, авторів Ситнікова О. В., Квітки О. О., Жлобінської К. Ю. та Онищенко Д. С. наведено задача розробки структури мережі захисту периметрів анклавів у контексті зв’язку між ними та визначення критичності. Представлено структуру мережі, що складається з трьох основних рівнів, кожен з яких надає змогу виконувати конкретні задачі: корпоративний, операторський, виробничий. Наведено загальний опис процесу паро-водневої конверсії метану. Вказано який саме контур буде розглядатися в дослідженнях – мережа компресора природного газу, оскільки саме з етапу подачі стиснутого в компресорі до необхідного тиску природного газу до наступного апарату підігрівача й починається сам процес виробництва. Мережа розділена на функціональні групи, що базуватимуться на контурах, відповідних правилах підключень та згідно рівнів мережі. В дослідженнях керувалися принципом, що функціональні групи відповідають зазначеним рівням мережі, а отже пристрої належать до конкретної групи, якщо розташовані в спільній для них визначеній підмережі. Наведено, що зі статистичної точку зору найчастіше виникають аварії на виробництві за рахунок відхилення технологічних параметрів від нормативних значень. Оскільки дані типи аварій призводять не тільки до виготовлення бракованої продукції, а й до аварій виробництва з наслідками для працівників, то вищий рівень критичності слід встановити для самих технологічних установок аналогічно до найвищого рівня. Наведено принцип визначення периметрів, що відповідає рівню схеми – корпоративної, операторської, виробничої мережі, підсистеми керування компресором. В результаті проведених досліджень Представлено та запрограмовано схему захисту периметрів анклавів у контексті зв’язку між ними, із зазначенням відповідних засобів нагляду за потоками даних. За результатами проведених досліджень, створено запит на вибір технічних і програмних засобів кібербезпеки.
МЕТОДИКА ОПТИМІЗАЦІЇ РОЗМІЩЕННЯ КОНТЕЙНЕРІВ У РОЗПОДІЛЕНИХ СИСТЕМАХ
Контейнеризація є одним з ключових рішень в управлінні розподіленими сервісами завдяки своїй масштабованості та ефективному використанню ресурсів. Проте неефективне розміщення контейнерів у розподілених обчислювальних середовищах може спричиняти дисбаланс у навантаженні між вузлами, знижувати загальну продуктивність системи та збільшувати час відповіді. Мета дослідження полягає в розробці методики динамічного розміщення контейнерів у розподілених обчислювальних середовищах, яка не потребує прогнозних моделей і дозволяє підвищити стабільність функціонування вебпорталів. Для реалізації поставленої мети проаналізовано існуючі підходи до контейнеризації, а також розроблено алгоритм, що базується на поточному моніторингу ресурсів, пріоритетності завдань і обмеженнях доступності. Методи дослідження включали моделювання тестового середовища, розгортання сервісів у контейнерах Docker, оркестрацію в Kubernetes, моніторинг через Prometheus і аналіз метрик продуктивності. У роботі запропоновано удосконалену методику оптимізації розміщення контейнерів, що ґрунтується на аналізі поточного стану ресурсів у режимі реального часу, з урахуванням обсягу використання процесора, пам’яті, мережевого трафіку та важливості виконуваних завдань. На відміну від традиційних підходів, які застосовують фіксовані правила чи прогнозні моделі, розроблений метод використовує адаптивне реагування на змінні умови середовища без попередніх оцінок. Методика забезпечує збалансований розподіл навантаження та підвищує стабільність функціонування системи. Результати демонструють, що запропонована методика дозволила зменшити середній час відгуку на 34 %, скоротити кількість збоїв на 75 % і підвищити ефективність використання ресурсів на 37 % порівняно з базовими алгоритмами (Round-Robin, статичне планування, прогнозні моделі). Результати тестування у середовищі з симульованим навантаженням показали зменшення часу виконання завдань на 20–35 % і зростання ефективності використання обчислювальних ресурсів. Практичне значення роботи полягає у можливості інтеграції методики в DevOps-цикли CI/ CD, де важлива гнучкість, масштабованість і надійність. Розглянутий підхід доцільно застосовувати в умовах динамічних хмарних середовищ, систем мікросервісної архітектури, автоматизованих процесів розгортання (CI/CD), а також у високонавантажених веб-платформах. Методика може слугувати основою для подальших досліджень в області інтелектуального розміщення сервісів і самонавчальних систем керування ресурсами.
КРОСПЛАТФОРМНИЙ ВІРТУАЛЬНИЙ ДВОКООРДИНАТНИЙ САМОЗАПИСУВАЧ НА ОСНОВІ МУЛЬТИМЕТРІВ UT61E
Науково-технічний прогрес тісно пов’язаний з розвитком засобів вимірів фізичних величин (ФВ). При проведенні природничо-наукових досліджень у багатьох випадках використовують цифрові мультимери та двокоординатні самозаписувачи (ДКС). Цифрові мультиметри мають досить високу точність, низьку вартість. та дозволяють вимірювати різні фізични величини у широкому діапазоні їх зміни.Двокоординатні самозаписувачі реєструють функціональні залежності між ФВ у ході різноманітних процесів.У наш час двокоординатні самозаписувачі створюють у вигляді віртуальних приладів, які мають апаратну частину у вигляді системи збору даних та комп’ютерну програму, що управляє роботою приладу та відображає результати вимірів.При роботі віртуальних приладів важливо забезпечити їх функціонування на різних комп’ютерних платформах. Розробка кросплатформних віртуальних ДКС із можливістю виміру різних електричних величин у широкому діапазоні їх зміни є актуальною задачею. Цю задачу можна вирішити при використанні у якості систем збору даних цифрових мультиметрів, які мають СОМ або USB-порт для виводу результатів вимірів на сполучений комп’ютер.Кросплатформні ДКС на цих приладах можуть суттєво розширити набір фізичних величин, що вимірюються, відносно існуючих двокоординатних самозаписувачів, без суттєвого погіршення точності подібних вимірів.Віртуальні кросплатформні двокоординатні самозаписувачі на основі мультиметрів не розроблені. За допомогою мови програмування Java був створений кросплатформний віртуальний двокоординатний самозаписувач на основі мультиметрів UT61E фірми Uni-Trend. Комп’ютерна програма приладу має графічний інтерфейс користувача та дозволяє самозаписувачу реєструвати, по кожній із двох координат (X і Y), постійну напругу у межах 0 ± 1000 В і постійний струм у межах 0 ± 220 мА. Крім того, має можливість зберігати результати вимірів та при необхідності одержувати до них доступ. Проведено тестування функціонування віртуального самозаписувача при одержанні вольт-амперної характеристики стабілітрона, передатної характеристики транзистора по струму у схемі з загальним емітером та залежності напруги на емітері від напруги на базі транзистора у схемі емітерного повторювача.
АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ПРИ КЛАСИФІКАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ ВІЙСЬКОВОЇ ТЕХНІКИ
У статті проаналізовано ефективність алгоритмів машинного навчання при класифікації зображень військової техніки. Досліджено лінійну регресію, дерева рішень, метод опорних векторів та глибокі нейронні мережі за критеріями швидкості навчання, точності прогнозів, масштабованості та обчислювальних вимог.Встановлено, що нейронні мережі демонструють найвищу точність (96 %), але вимагають значних ресурсів і часу навчання (600 секунд). Метод опорних векторів забезпечує точність 88 % з помірним споживанням ресурсів, а випадкові ліси показують оптимальне співвідношення між точністю (85 %) та швидкістю навчання (80 секунд).Визначено ключові фактори ефективності: розмір даних, складність моделі, обчислювальні ресурси та якість вхідних даних. Проведені експерименти демонструють, що час навчання нейронних мереж та методу опорних векторів зростає лінійно пропорційно до збільшення кількості зображень, тоді як випадкові ліси демонструють нелінійне збільшення часу навчання, що вказує на їхню здатність більш ефективно обробляти великі масиви зображень військової техніки.Запропоновано оптимізаційні стратегії з використанням розподілених обчислень та паралельної обробки для підвищення швидкодії алгоритмів. Для глибоких нейронних мереж рекомендовано використання декількох GPU, що може значно зменшити час навчання моделі на великих наборах зображень.Окреслено перспективи створення гібридних моделей, що поєднують різні алгоритмічні підходи для підвищення ефективності та точності класифікації зображень військової техніки. Також важливим є впровадження процедур очищення та нормалізації даних для забезпечення високої якості вхідної інформації.
МЕТОД ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ФУНКЦІОНУВАННЯ UNIX-ПОДІБНИХ СИСТЕМ
В статті пропонується метод підвищення ефективності функціонування UNIX-подібних операційних систем, спрямований на забезпечення стабільної та надійної роботи серверної інфраструктури корпоративної мережі в умовах високого навантаження та обмежених апаратних ресурсів. Цей підхід передбачає використання механізмів автоматизації основних системних ресурсів, що сприяють безперервній роботі серверної інфраструктури, а також реалізацію оптимізаційних заходів на основі методів моніторингу та діагностики за допомогою вбудованих системних утиліт. Запропонований метод дозволяє своєчасно виявляти та усувати потенційні збої, запобігати надмірному використанню ресурсів та забезпечувати стабільну та безперервну роботу системи в умовах високого навантаження. В роботі надаються рекомендації щодо автоматизації процесів моніторингу та управління ресурсами, а також можливості інтеграції запропонованого методу з централізованими системами управління, що використовують засоби раннього виявлення в режимі реального часу. Використання інтелектуальних підходів до адміністрування сприяє підвищенню загальної продуктивності, стабільності та енергоефективності серверної інфраструктури. Особлива увага приділяється оптимізаційним заходам, що зменшують навантаження на апаратні ресурси, зменшують затримки при обробці великих даних та підвищують енергоефективність серверної інфраструктури. Ефективність реалізації запропонованого методу було перевірено шляхом моделювання перевантаження серверної системи локальної комп’ютерної мережі кафедри електронних обчислювальних машин Харківського національного університету радіоелектроніки.Результати підтвердили доцільність та ефективність застосування запропонованого підходу для забезпечення стабільної роботи серверів в сучасних корпоративних мережах.
АНАЛІЗ І ВІЗУАЛІЗАЦІЯ СКЛАДНИХ БАГАТОРІВНЕВИХ ЗВ’ЯЗКІВ У СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖАХ ТА ЇХ ДИНАМІКИ НА ОСНОВІ ВИКОРИСТАННЯ ТЕОРІЇ ГРАФІВ
У статті розглянуті можливості адаптації класичної теорії графів до аналізу соціальних мереж у розрізі таких критеріїв як: пити вузлів, типи і ваги ребер, напрямленість графа, змінність у часі, метрики центральності, типи спільнот, алгоритми аналізу, оброблення великих даних, візуалізація, прогнозування, роль контенту.Метою проведення даного дослідження є підвищення ефективності аналізу структури та динаміки соціальних мереж на основі використання методів теорії графів і засобів їх візуалізації для виявлення закономірностей взаємодії між користувачами. У роботі здійснено порівняльний аналіз особливостей застосування теорії графів для вивчення структури та дослідження взаємодій між користувачами чотирьох таких найпопулярніших соціальних мереж як Facebook, Instagram, TikTok і LinkedIn. Розглянуто відмінності у структурі графів (вузли, ребра, ваги ребер, напрямленість), типах зв’язків та їх змінності у часі, характері взаємодій у соціальній мережі, особливостях аналізу (методи, прогноз), обробці великих даних і візуалізації. Наведено основні методи якими здійснюють аналіз зв’язків у кожній із розглянутих соціальних мереж. Здійснено візуалізацію графів, що відображають ці зв’язки. Доведено, що окреслені особливості застосування теорії графів для аналізу структури найпопулярніших соціальних мереж дозволять ефективніше використовувати даний інструментарій для забезпечення кібербезпеки; реалізації політичних інтересів із врахуванням тенденцій громадської думки; побудови якісної взаємодії із клієнтами; удосконалення алгоритмів соціальних мереж. Джерелами даних для такого аналізу можуть бути: дані безпосередньо із самих платформ; дані з платформ електронних комунікацій; внутрішні дані компаній та організацій; результати проведених опитувань про соціальні зв’язки та взаємодії через спеціально створені анкети; дані з публічних баз даних. Наукова новизна дослідження полягає у розробленні методики вибору видів графових моделей соціальних мереж та їх візуалізіцій для забезпечення максимальної ефективності проведення аналізу їх структури і динаміки багаторівневих зв’язків. Отримані результати можуть бути використані органами влади, представниками бізнесу та громадянського суспільства для глибшого аналізу цифрових взаємозв’язків – не тільки на рівні базових зв’язків («дружба», «підписка»), а й у складніших інформаційних і поведінкових контекстах.
СЦЕНАРНО-ПРЕЦЕДЕНТНІ ПІДХОДИ ДО КООРДИНАЦІЇ ГЕТЕРОГЕННИХ АНСАМБЛІВ БЕЗПІЛОТНИХ АПАРАТІВ
У статті розглянуто актуальну проблему координації гетерогенних ансамблів безпілотних апаратів (БПА) в умовах високої динамічності та невизначеності. Запропоновано підхід до координації на основі сценарно-прецедентної моделі, що поєднує елементи централізованого, децентралізованого та гібридного управління. Особливу увагу приділено питанню ефективного розподілу завдань між різними типами БПА з урахуванням їхніх унікальних можливостей та обмежень. Метою дослідження є формування гнучкого та адаптивного підходу, здатного забезпечити ефективну взаємодію між агентами з урахуванням їхніх різнорідних характеристик.У межах дослідження передбачається створення бази прецедентів, яка дозволить використовувати накопичений досвід для вибору релевантних сценаріїв виконання місій. Запропоновано адаптивний алгоритм координації, що базується на поєднанні методів машинного навчання (нейронні мережі) та підкріпленого навчання для реалізації динамічної адаптації в реальному часі.Запропонована архітектура також передбачає механізми комунікації та обміну інформацією між окремими БПА для забезпечення узгодженості дій. Окремо досліджується вплив якості та обсягу бази прецедентів на ефективність координації. Алгоритм також враховує можливість виникнення непередбачуваних ситуацій та необхідність оперативного перепланування дій.Заплановане моделювання дозволяє порівняти ефективність розробленого підходу з існуючими методами, зокрема за параметрами швидкості прийняття рішень та стійкості до відмов. У результаті дослідження продемонстровано, що використання сценарно-прецедентного підходу сприяє зниженню часу на прийняття рішень, підвищенню гнучкості системи та її стійкості в умовах змінного середовища. Отримані висновки підтверджують доцільність подальшого розвитку запропонованої моделі, зокрема шляхом розширення бази прецедентів та вдосконалення алгоритмів адаптації.
ФІЛОСОФСЬКО-ОСВІТНІЙ ПІДХІД ДО ФОРМУВАННЯ СОЦІАЛЬНО-КОМУНІКАТИВНИХ НАВИЧОК СОЦІАЛЬНОГО ПРАЦІВНИКА
У роботі розкрито філософсько-освітній підхід до формування соціально-комунікативних навичок соціальних працівників та висловлено переконання, що інтеграція філософських ідей із цільовими освітніми практиками є ключем до підготовки ефективних професіоналів, здатних адаптуватися до різноманітних соціальних викликів та сприяти гармонізації суспільних процесів. Окреслено особистість соціального працівника та визначено основні складові соціально-комунікативних навичок: вміння вислухати та зрозуміти проблему клієнта; обізнаність, освіченість, емпатія, емоційна інтелігентність; вміння пояснювати складні речі просто; навички вирішення суперечок; культурна компетентність і толерантність; рефлексивність і здатність до самокритики. Також запропоновано шляхи формування соціально-комунікативних навичок соціального працівника: структуроване навчання та виховання, самонавчання та саморозвиток, практична діяльність. Зазначено, що високий рівень професійної компетентності соціального працівника підтримується навчанням, вихованням, самонавчанням та самовдосконаленням. Особлива увага відводиться курсовій підготовці соціального працівника шляхом участі у спеціалізованих освітніх заходах (програмах підвищення кваліфікації, онлайн-тренінгах, курсах з міжкультурної комунікації та етики).У висновках зазначається необхідність інтеграції філософсько-освітніх постулатів з практичними освітніми методиками створення органічного середовища для стимуляції розвитку особистості з опорою на цінності та етичні аспекти людської життєдіяльності. Також підкреслено, що філософсько-освітній підхід до формування соціально-комунікативних навичок відкриває перед соціальним працівником широкі можливості для особистісного та професійного зростання, оскільки допомагає оволодіти методами ефективного спілкування, розвивати внутрішню чутливість, емпатію та критичне мислення, що є запорукою якісної соціальної роботи.
СТРАТЕГІЇ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ БЕЗПЕКИ В УМОВАХ НЕСТАБІЛЬНОСТІ У КОНТЕКСТІ СТИМУЛЮВАННЯ РОЗВИТКУ ПІДПРИЄМНИЦТВА
У даній роботі розглянуто концептуальні засади забезпечення і підвищення рівня економічної безпеки у контексті стимулювання розвитку підприємництва. В умовах глобальної нестабільності економічна безпека є фундаментом для стабільного функціонування та надзвичайно важливою складовою для стимулювання розвитку підприємництва. Значна кількість внутрішніх та зовнішніх загроз і небезпек, які впливають на ефективність ведення бізнесу в умовах ризику та нестабільності, вимагають системного та комплексного підходу до оцінювання, забезпечення й підвищення рівня економічної безпеки підприємництва. Відповідно до зазначеного метою даного дослідження є обґрунтування типів стратегій забезпечення і підвищення рівня економічної безпеки в умовах нестабільності у контексті стимулювання розвитку підприємництва. На основі узагальнення вітчизняних та закордонних напрямів теоретичних досліджень сутності економічної безпеки встановлено, що дана дефініція є багатокомпонентною системою, яка складається з численних показників із різною базою вимірювання. Сукупність показників, які впивають на рівень економічної безпеки підприємництва, системно характеризує рівень фінансової стабільності суб’єкта господарювання, ефективність управління ресурсами та бізнес-процесами, рентабельність, економічну стійкість до зовнішніх і внутрішніх загроз, а також спроможність суб’єкта підприємницької діяльності нейтралізувати ризики, пов’язані з динамічними змінами та невизначеністю в умовах нестабільності.Систематизовано результати опитування щодо становища українського бізнесу в умовах війни після повномасштабного вторгнення рф на територію України. Встановлено, що навіть під час війни український бізнес поступово адаптується до нових реалій. Вітчизняні підприємці в умовах воєнного стану трансформуються, модернізуються, шукають нові можливості. В Україні малий та середній бізнес повертається до роботи, проте відновлюється повільніше, ніж великий бізнес. За результатами проведеного теоретико-методичного дослідження запропоновано виокремлювати сім стратегій забезпечення економічної безпеки підприємництва в залежності від п’яти можливих рівнів економічної безпеки. Результати дослідження можуть бути використані українськими підприємцями під час процесу формування та вибору стратегії забезпечення і підвищення рівня економічної безпеки.