ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНІ ТА ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ

Титул

Mon, 29 Dec 2025 00:00:00 +0000

Титул

Зміст

Mon, 29 Dec 2025 12:57:43 +0000

Зміст

РОЗПІЗНАВАННЯ ТЕКСТУ НА СУПЕРМАРКЕТНИХ ЦІННИКАХ АНГЛІЙСЬКОЮ ТА КИРИЛИЦЕЮ ЗА ДОПОМОГОЮ ВІДКРИТИХ OCR-РІШЕНЬ

Mon, 29 Dec 2025 13:06:40 +0000

Цінники в супермаркетах часто містять дрібний, щільно форматований текст, представлений у складних візуальних умовах – з відблисками, низьким контрастом, нерівномірним освітленням. Такі фактори істотно ускладнюють читання тексту, особливо для людей із порушеннями зору, і знижують ефективність загальновживаних OCR-систем, які зазвичай застосовуються в допоміжних технологіях. У цій статті досліджується можливість використання легковагових, відкритих OCR моделей для отримання точного та читабельного тексту зі щільно обрізаних зображень цінників на двох мова: англійській (латиниці) та українській (кирилиці).

У дослідженні оцінюються три публічно доступні OCR-фреймворки — Tesseract, EasyOCR та PaddleOCR — відібрані завдяки їх широкій доступності, підтримці багатьох мов і сумісності з пристроями, що мають обмежені обчислювальні ресурси, включно зі смартфонами та вбудованими системами. Для забезпечення репрезентативної та різноманітної вибірки був сформований уніфікований датасет, зібраний із кількох відкритих джерел і організований у підмножини з латинським текстом, кириличним текстом та змішаним мовним наповненням. Кожну з OCR-моделей було протестовано як у «чистих» умовах, так і за різноманітних синтетичних спотворень, що імітують реальні роздрібні сценарії, зокрема розмиття, погіршення контрасту та перспективні деформації.

Дана робота містить опис процесу побудови датасету, методів попередньої обробки, застосованих для підвищення якості зображень, методології оцінювання та метрик, використаних для вимірювання надійності розпізнавання. Також розглянуто практичні виклики, що виникли під час роботи, зокрема неконсистентні анотації, а також труднощі, пов'язані зі змішаними скриптами, які часто зустрічаються у двомовних роздрібних середовищах. Завдяки аналізу сильних сторін, обмежень та стійкості кожного OCR-двигуна це дослідження пропонує рекомендації для розробників і науковців, що створюють OCR-інструменти для асистивних технологій, спрямованих на підвищення доступності роздрібної торгівлі для користувачів із порушеннями зору.

Ключові слова: оптичне розпізнавання символів (OCR), розпізнавання цінників, багатомовний текст, моделі з відкритим вихідним кодом, аналіз зображень.

АРХІТЕКТУРА СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЄЮ ДЛЯ МЕРЕЖІ MICROGRID

Mon, 29 Dec 2025 15:07:32 +0000

У статті представлено комплексний підхід до розробки архітектури системи керування електроенергією для мережі Microgrid, який базується на рівневій структурі та інтеграції сучасних інформаційних та інтелектуальних компонентів. Запропонована архітектура включає три основні рівні: базовий, інформаційний та програмний. Базовий рівень забезпечує фізичну взаємодію з генераторами, системами накопичення енергії та споживачами електроенергії, а також відповідає за базовий збір та передачу даних. Інформаційний рівень організовує структуроване збереження, обробку та систематизацію даних, забезпечує доступ до бази знань та дозволяє інтегрувати різнорідні джерела інформації. Програмний рівень реалізує функціональні сервіси для аналізу даних, прийняття рішень і оптимізації управлінських процесів. Особливу увагу приділено можливості інтеграції онтологічної моделі як інструмента формалізації знань про енергетичні процеси, що забезпечує стандартизацію даних, підвищує їх узгодженість та спрощує взаємодію між компонентами системи. Впровадження такої моделі дозволяє проводити семантичний аналіз інформації, забезпечувати логічну взаємозалежність елементів Microgrid та підтримувати інтелектуальні рішення в умовах невизначеності. Стаття описує принципи побудови архітектури, взаємодію між рівнями та ключові функціональні модулі, а також роль онтологічного підходу у підвищенні ефективності управління. Проведений огляд існуючих систем керування показав, що більшість з них не передбачає використання онтологічної моделі, що обмежує можливості стандартизації та інтеграції даних. Запропонована архітектура усуває ці обмеження, створюючи основу для автоматизації процесів моніторингу, оптимізації розподілу електроенергії та підвищення надійності роботи Microgrid. Використання багаторівневої структури дозволяє чітко визначити функції кожного елемента, забезпечити прозорість процесів та інтегрувати інтелектуальні модулі для аналізу та прогнозування енергетичних потоків. Такий підхід створює передумови для подальшого розвитку інтелектуальних систем керування, підвищення ефективності енергоспоживання та зниження втрат електроенергії. Впровадження запропонованої архітектури у практичні системи може сприяти створенню стійких, автономних та масштабованих Microgrid, здатних адаптуватися до змінних умов генерації та споживання енергії, а також забезпечити інтеграцію ззовнішніми енергетичними мережами та платформами управління.

Ключові слова: Microgrid, архітектура, онтологічна модель, рівневий підхід, децентралізоване управління, система управління енергоспоживанням, автономність.

ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ФУНКЦІОНАЛЬНОЇ СТІЙКОСТІ ПРОГРАМНО-КЕРОВАНОЇ КОМП’ЮТЕРНОЇ МЕРЕЖІ НА ОСНОВІ АВТОРЕГРЕСІЙНИХ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Фісун Олена Сергіївна (Fisun Olena) — Mon, 29 Dec 2025 15:24:10 +0000

У статті розглянуто проблему забезпечення функціональної стійкості програмно-керованих комп’ютерних мереж (Software Defined Networks, SDN) в умовах стохастичних коливань трафіку та динамічних змін мережевих потоків. Проаналізовано існуючі підходи до підвищення відмовостійкості SDN, зокрема методи резервування, багатоконтролерні архітектури, гібридні моделі захисту й відновлення, а також алгоритми машинного навчання для прогнозування навантажень. Показано, що більшість класичних рішень орієнтовані на статичні моделі контролерів і не враховують короткотермінові флуктуації трафіку, що призводить до затримок і втрат пакетів у критичних ділянках мережі. Метою дослідження є розроблення методу підвищення стійкості SDN на основі авторегресійних підходів машинного навчання з урахуванням статистичних властивостей трафіку. У роботі запропоновано удосконалену модель прогнозування параметрів навантаження, яка поєднує класичні AR-моделі з методом розкладання випадкового процесу за схемою Карунена–Лоева. Такий підхід забезпечує більш точне відтворення динаміки трафіку та дозволяє виявляти моменти наближення до граничних режимів роботи вузлів SDN. Результати моделювання підтверджують ефективність розробленого методу: середня нормалізована похибка прогнозування (NRMSE) не перевищує 2–3% навіть у разі різких сплесків навантаження, тоді як для класичних методів вона сягає 25–40%. Запропонований підхід може бути використаний для адаптивного балансування навантаження між контролерами, своєчасного реагування на перевантаження та підвищення рівня якості обслуговування (QoS). Таким чином, отримані результати створюють наукове підґрунтя для побудови інтелектуальних систем керування SDN з підвищеною функціональною стійкістю.

Ключові слова: програмно-керована мережа (SDN), функціональна стійкість, авторегресія, машинне навчання, розкладання Карунена-Лоева, індивідуальне прогнозування, аномалії трафіку, інтелектуальні методи аналізу.

ІМПОРТ ДАНИХ ФОРМАТУ DICOM ДЛЯ СИСТЕМИ ТЕЛЕКОНСУЛЬТАЦІЙ

Mon, 29 Dec 2025 15:33:29 +0000

Телемедицина, тобто застосування засобів електронних комунікацій для обробки інформації при медичному обслуговуванні населення, є одним з шляхів збільшення його ефективності. Важливою частиною телемедицини є віддалені консультації, але їх проведення крім використання загальновживаних комунікаційних засобів передбачає роботу з документами, в тому числі у специфічних форматах діагностичного обладнання. У статті розглянуто можливість реалізації компактного модуля доступу до медичних діагностичних даних стандартного формату DICOM з метою подальшого максимально простого вбудовування цього перетворювача в інформаційну систему для проведення телеконсультацій. Для цього використано широковживану у веб-технології трирівневу архітектуру, але з реалізацією рівня даних на основі спеціального програмного забезпечення, яке забезпечує імпорт даних у формати, прийнятні для веб, тобто виконується перетворення DICOM даних у стандартне зображення формату JPEG. При цьому перетворенні беруться до уваги параметри візуалізації, записані у файлі обстеження, або такі, що передаються в асинхронному запиті з клієнтської частини системи як поточне налаштування від користувача. Паралельно з формуванням даних для візуалізації на браузері медичного зображення програмне забезпечення рівня даних готує його текстове супроводження на основі метаданих з DICOM-файлу. При цьому з урахуванням конфігураційного файлу, який задається при адмініструванні системи, забезпечується анонімізація обстеження блокуванням частини метаданих, що є обов’язковою складовою інформаційної безпеки телемедичного ресурсу. Тестування розробки показало, що реалізована в цьому проекті повна обробка даних на сервері забезпечує достатню для роботи швидкість доступу користувача до зображення при зміні параметрів візуалізації та перегортанні кадрів у серіях, які є основою побудови більшості графічних діагностичних файлів. Повна підготовка даних та буферування на сервері забезпечує також спрощення синхронізації відтворення графічних даних на двох чи більше клієнтах, що є потрібним при певних видах телеконсультацій.

Ключові слова: телемедицина, комунікаційна система, трирівнева архітектура, діагностичні зображення, параметри візуалізації, метадані, захист даних.

ВІДДАЛЕНИЙ ЛАБОРАТОРНИЙ СТЕНД ДЛЯ НАВЧАННЯ СИСТЕМАМ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ

Mon, 29 Dec 2025 15:48:02 +0000

Інтернет речей належить до базових технологій трансформації цифрового суспільства 5.0 та формує інфраструктуру для розумних міст, промислових комплексів, транспорту, енергетики та освітніх платформ. Зростання кількості мережевих сенсорів, мікроконтролерних систем та хмарних сервісів потребує підготовки ІТ-фахівців, які не лише володіють теорією, а й здатні проєктувати, конфігурувати та віддалено керувати пристроями IoT. У статті представлено розроблений віддалений лабораторний стенд навчального призначення на базі одноплатного комп’ютера Banana Pi M3, створений для індивідуального та командного вивчення принципів побудови систем Інтернету речей. Архітектура стенда поєднує функції сервера, контролера та навчального середовища, забезпечуючи багатокористувацький доступ до реального обладнання через OpenSSH і можливість спостереження за виконанням експериментів за допомогою веб-камери у режимі реального часу. Використання операційної системи Raspbian гарантує підтримку мережевих протоколів, периферійних інтерфейсів і стабільну роботу при одночасних підключеннях. Підключення утиліти mjpg-streamer забезпечує організацію відеопотоку, що дозволяє студентам контролювати стан сенсорів та актуаторів під час виконання лабораторних завдань. Показано тестову програму взаємодії з GPIO-портами, яка демонструє можливість дистанційного керування фізичними пристроями без необхідності перебування у лабораторії. Запропонований стенд може бути масштабований під інші SBC-платформи — Raspberry Pi, Orange Pi або Odroid — та використаний для проведення лабораторних, практичних і командних проєктних робіт, спрямованих на формування цифрових компетентностей у галузі IoT.

Ключові слова: віддалений лабораторний стенд, одноплатний комп’ютер Banana Pi, Raspbian, Інтернет речей, командна робота.

РОЗРОБКА ТА РЕАЛІЗАЦІЯ ВЕБЗАСТОСУНКУ ДЛЯ ПРОСЛУХОВУВАННЯ І ПЕРСОНАЛІЗАЦІЇ ПІСЕНЬ

Mon, 29 Dec 2025 15:55:45 +0000

У сучасних умовах глобальної цифровізації та стрімкого розвитку медіаіндустрії особливої актуальності набуває створення зручних, персоналізованих вебзастосунків для прослуховування музики. Зростання попиту на індивідуалізований контент, необхідність швидкого доступу до великої кількості музичних композицій, а також потреба в інтерактивній взаємодії між користувачами зумовлюють необхідність розробки інноваційних рішень у сфері потокових музичних сервісів. Стаття присвячена розробці вебзастосунку для прослуховування музики з функціями персоналізації та соціальної взаємодії на основі технологічного стеку MERN (MongoDB, Express.js, React.js, Node.js). Об’єктом дослідження є вебзастосунки для потокового відтворення музики. Предмет дослідження – це технологічні та алгоритмічні засоби реалізації персоналізованих рекомендацій, а також інтерактивної взаємодії користувачів у реальному часі. Розроблено повнофункціональний вебзастосунок для прослуховування та персоналізації пісень, що підтримує автентифікацію користувачів за допомогою стороннього сервісу Clerk. Реалізовано рекомендаційну систему, що формує добірки пісень на основі колаборативної та контентної фільтрації згідно з діями користувачів. Упроваджено real-time функціонал за допомогою бібліотеки Socket.IO, що забезпечує обмін повідомленнями та відображення активності друзів у режимі реального часу. Побудовано архітектуру застосунку, спроєктовано схему бази даних у MongoDB, реалізовано серверну логіку та клієнтську частину на React. Вебдодаток успішно розгорнуто в хмарному середовищі Render.com. Запропонований підхід демонструє практичну цінність поєднання сучасних технологій для створення інтерактивного й персоналізованого музичного досвіду у вебсередовищі.

Ключові слова: потокове відтворення пісень, рекомендаційна система, MERN, проєктування бази даних, розробка вебзастосунку.

ІНТЕГРАЦІЯ ТЕОРІЇ КАТАСТРОФ У МОДЕЛІ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ДЛЯ СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЮ БЕЗПЕКОЮ

Mon, 29 Dec 2025 00:00:00 +0000

Робота присвячена актуальній задачі підвищення ефективності процесів прийняття рішень для систем управління інформаційною безпекою. Досліджено інтеграцію теорії катастроф у процес прийняття рішень в ISMS на основі практики DSS/IISS, а також використання платформ SIEM та IDS. Основна увага приділена виявленню критичних поведінкових моделей у тенденціях розвитку кіберзагроз, які можуть виникнути перед швидкою зміною стану системи. Кумулятивний аналіз кібератак був проведений на основі статистичних даних за період 2022-2024 років. Виявлено глобальне зростання, пов'язане з активністю загроз у сфері кібербезпеки, що зумовлює необхідність впровадження нових моделей прийняття рішень, цінних для систем управління інформаційною безпекою (ISMS). Досліджено технічні особливості IDS, оскільки IDS є невід'ємною складовою забезпечення інформаційної безпеки в контексті SIEM та ISMS. Виявлено, що IDS дають можливість збирати інформацію про виявлені вразливості, а також інформацію про підозрілу поведінку користувача, що створює можливість ідентифікувати характер інциденту. Запропоновано модель для виявлення ознак потенційно ризикованих тенденцій за допомогою сигналів IDS та підхід до прийняття рішень в рамках управління інформацією про безпеку та подіями відповідно до теорії катастроф. Проведено дослідження математичних моделей, визначено основні показники ефективності математичних моделей, що використовуються для нормалізації, фільтрації, класифікації, збору, кореляції, пріоритезації та аналізу подій, а також для формування різних звітів, повідомлень та візуального відображення даних для оперативного та стратегічного прийняття рішень. Дослідженно реакції системи на основі теорії катастроф та її застосування. Розроблено чотири симуляційні кейси з різними параметрами за допомогою Python на основі реального набору даних про кіберінциденти за 2022-2024 роки, даних про значення за 2022-2024 роки та дозволених змін параметрів під час моделювання. Встановлені рекомендації щодо створення моделі реагування на виявлені кіберінциденти в ISMS.

Ключові слова: Теорія катастроф, система управління інформаційною безпекою (ISMS), система виявлення вторгнень (IDS), система SEIM, точки біфуркації, надійність.

МЕХАНІЗМИ МІЖНАРОДНОЇ СПІВПРАЦІ У СФЕРІ КІБЕРЗАХИСТУ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ В КОНТЕКСТІ МОЖЛИВОСТЕЙ ДЛЯ УКРАЇНИ

Mon, 29 Dec 2025 17:55:26 +0000

У сучасному світі, в умовах бурхливого розвитку технологій та масового використання онлайнпослуг як приватними особами, так і державними структурами, питання безпеки даних та конфіденційності користувачів набуває критичної актуальності. Зі зростанням обізнаності середньостатистичного громадянина та збільшенням частоти його присутності в цифровому просторі, паралельно зростає й кількість зловмисників та шахраїв, які активно шукають і використовують «прогалини» в захисті систем для отримання незаконної наживи. Саме тому всесвітніми організаціями на кшталт ООН і НАТО було створено різноманіття механізмів та ініціатив, орієнтованих на підтримку країн-партнерів цих організацій в сфері кіберзахисту. Метою цього дослідження є формулювання та подання низки конкретних, практичних рекомендацій, спрямованих на ефективне та стійке покращення ситуації в українському та світовому кіберпросторі. В даній роботі було проведено дослідження цих методів та висунуто низку рекомендацій щодо покращення цих методів для міжнародної співпраці у сфері кіберзахисту критичної інфраструктури, включаючи також можливості в цій співпраці для України. Показано, що комплексна модернізація системи захисту критичної інфраструктури та активна міжнародна співпраця зміцнюють цифровий суверенітет України та підвищують її роль як стратегічного партнера у сфері кібербезпеки. Акцентовано, що ефективне поєднання внутрішніх реформ та зовнішньої координації є визначальним чинником для забезпечення стійкої та адаптивної моделі кіберзахисту в умовах зростаючих глобальних загроз.

Ключові слова: Критична інфраструктура, міжнародна співпрацця, сфера кіберзахисту, кіберзахист інфраструктури, можливості для України, US-CERT, CCDCOE, Budapest Convention

КІБЕРБУЛІНГ І ПСИХОЛОГІЧНИЙ СТАН ЖЕРТВИ КІБЕРБУЛІНГУ. НАСЛІДКИ ТА МЕТОДИ ПРОТИДІЇ

Mon, 29 Dec 2025 18:05:12 +0000

Стаття присвячена дослідженню актуального явища кібербулінгу — агресивної поведінки, що здійснюється за допомогою цифрових технологій і набула особливої поширеності серед молоді в умовах сучасного інформаційного суспільства. Наявні статистичні дані засвідчують, що кібербулінг характерний не лише для дітей та підлітків, але й для дорослої аудиторії, проте ключовою групою ризику залишається саме молодь. Це зумовлено високою інтенсивністю їхньої онлайн-активності, а також соціальними змінами, спричиненими пандемією COVID-19 та повномасштабним вторгненням Росії в Україну. У роботі систематизовано основні форми прояву кібербулінгу, зокрема: вербальні образи, дискредитація, домагання, використання фіктивних профілів, поширення приватної інформації, соціальна ізоляція, нав’язливе переслідування та прямі погрози. Особлива увага приділена психологічним наслідкам для постраждалих, що можуть охоплювати хронічний стрес, депресивні та тривожні стани, зниження самооцінки, психосоматичні прояви, розвиток посттравматичного стресового розладу, деструктивні думки, зміни поведінкових патернів, аутоагресію та суїцидальні наміри. Авторами визначено ключові чинники, що ускладнюють протидію цьому явищу, серед яких низький рівень цифрової грамотності користувачів та пасивність соціального оточення. Проаналізовано законодавчі підходи різних країн, у тому числі України, де з 2019 року запроваджено адміністративну відповідальність за булінг (стаття 173-4 КУпАП), проте її застосування обмежене сферою освітнього процесу, що не дозволяє повною мірою охопити випадки кібербулінгу поза межами навчальних закладів. Окремо досліджено роль соціальних мереж у формуванні безпечного цифрового середовища, зокрема важливість механізмів оперативного реагування на скарги, систем фільтрації контенту та інформаційнопросвітницьких кампаній. Описано типові ознаки, за якими можна ідентифікувати жертву кібербулінгу, та наведено рекомендації щодо реагування: надання підтримки постраждалому, уникнення взаємодії з агресором, блокування зловмисника, фіксація доказів, а також звернення до фахівців та правоохоронних органів. У підсумку стаття підкреслює, що кібербулінг становить суттєву загрозу для української молоді та потребує комплексної системи профілактики, своєчасного виявлення, належного реагування й ефективної підтримки жертв.

Ключові слова: булінг, кіберпростір, судові рішення, кіберзлочинність, соціальні мережі, Інтернет.

ТЕНДЕНЦІЇ РОЗВИТКУ СИСТЕМ МОНІТОРИНГУ КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖ В СУЧАСНОМУ СВІТІ

Mon, 29 Dec 2025 18:08:14 +0000

Сучасні інформаційно-комунікаційні системи функціонують у середовищі швидкої цифрової трансформації, що супроводжується зростанням обсягів трафіку, ускладненням мережевих топологій і переходом до хмарних та мікросервісних архітектур. Це формує підвищений попит на високоточні та масштабовані системи моніторингу, здатні в режимі реального часу забезпечувати спостереження за станом інфраструктури, раннє виявлення інцидентів і підтримку стабільності сервісів. У статті представлено огляд найпоширеніших платформ моніторингу комп’ютерних мереж — Zabbix, Prometheus у зв’язці з Grafana, SolarWinds Network Performance Monitor та Datadog. Визначено їхні ключові функції, архітектурні підходи, моделі збору та агрегування телеметрії, механізми оповіщення та сфери застосування в корпоративних, DevOps і хмарних середовищах.

Особливу увагу приділено сучасним інтелектуальним підходам, що базуються на машинному навчанні та нейронних мережах. Показано, що алгоритми прогнозування навантаження, виявлення аномалій і кореляції подій дозволяють суттєво скоротити середній час виявлення та локалізації інцидентів, зменшити кількість хибнопозитивних сповіщень і забезпечити проактивне управління інфраструктурою. Наведено результати прикладних досліджень 2024 року, що демонструють зниження простоїв, прискорення реагування на інциденти та підвищення ефективності підтримки SLA при інтеграції AI-модулів у моніторингові системи.

Окреслено виклики впровадження інтелектуальних систем моніторингу — від потреби у високоякісних даних та проблем конфіденційності до складності масштабування моделей. У підсумку стаття формує уявлення про сучасний стан ринку моніторингу, тенденції переходу від статичних правил до адаптивної аналітики та перспективи розвитку мережевої спостережуваності в умовах зростаючої складності цифрової інфраструктури.

Ключові слова: системи моніторингу мереж, мережеве адміністрування, штучний інтелект, нейронні мережі, Zabbix, Prometheus, SolarWinds, Datadog.

МЕТОД РОЗРАХУНКУ НАПРУЖЕНОСТІ ПОЛЯ МЕРЕЖІ МОБІЛЬНОГО ЗВ'ЯЗКУ

Mon, 29 Dec 2025 18:12:39 +0000

Системи мобільного зв'язку та бездротового доступу відіграють важливу роль у сучасному суспільстві, а з упровадженням мереж 5G очікуються істотні технологічні зміни. В освітньому процесі студенти повинні ознайомитися з принципами побудови таких систем, включаючи мережі 5G. Однак, виконання лабораторних та практичних занять з питань радіо планування та тестування мобільних систем часто ускладнені відсутністю доступу до професійних інструментів виробників, тому студентам доводиться працювати зі застарілим або не професійним обладнанням, тоді як спеціалізовані науково-виробничі компанії використовують професійні апаратні та програмні засоби власної розробки чи виробництва провідних компаній світу. Тому у статті запропоновано спрощений метод аналізу покриття мобільної мережі, що не залежить від оператора, частотного діапазону чи технології. Метод базується на фіксації рівнів сигналу та GPS-координат за допомогою загальнодоступного мобільного застосунку й подальшій обробці даних у MATLAB. Наведено алгоритм прив’язки напруженості поля до координат на моделі сферичної Землі, реалізовано розрахунок пройденої відстані та побудову залежності прийнятої потужності від шляху (імітація drive-test). Показано достатню дискретність вимірювань для навчальних цілей і визначено переваги та обмеження підходу.

Окреслено можливість розширення методики на SDR-приймач із GPS для формування карт покриття.

Ключові слова: мобільний зв'язок, геоінформаційні системи, напруженість електромагнітного поля, радіомоніторинг, загасання сигналу, MATLAB

ПІДВИЩЕННЯ ЖИВУЧОСТІ ПІДСИСТЕМ АКУМУЛЯТОРНИХ БАТАРЕЙ ТА СОНЯЧНИХ ПАНЕЛЕЙ СИСТЕМИ ГЕНЕРАЦІЇ, РОЗПОДІЛУ ТА ЗБЕРІГАННЯ ЕНЕРГІЇ

Mon, 29 Dec 2025 18:20:14 +0000

підсистем, включаючи підсистеми сонячного контролера, акумуляторних батарей та сонячних панелей. Завдяки розвитку відновлюваної енергетики такі підсистеми покращуються та ускладнюють свою архітектуру, що у свою чергу створює структуру із великою кількістю взаємопов’язаних елементів. Важливим завданням є забезпечення їх безперебійної роботи, своєчасне виявлення відмов і мінімізація наслідків пошкоджень, які можуть виникнути через як зовнішні, так і внутрішні фактори. Відмова або зниження ефективності роботи підсистем може призвести до серйозних енергетичних, економічних та технічних проблем, у зв’язку з чим дослідження процесу підвищення живучості акумуляторних батарей і сонячних панелей є актуальною науково-практичною задачею.

Актуальність дослідження обумовлена глобальними тенденціями енергетичного переходу, спрямованими на скорочення викидів парникових газів та зменшення залежності від викопного палива. Сонячна енергетика, як одна з найбільш динамічних галузей відновлюваної енергетики, потребує високого рівня надійності обладнання, адже навіть незначні відмови можуть призвести до тривалих простоїв і значних економічних втрат. Особливу небезпеку становлять відмови акумуляторних батарей, які відповідають за балансування навантаження та стабілізацію роботи енергосистеми. Нестабільність їх функціонування може стати причиною виходу з ладу всієї системи.

У рамках роботи розроблено програмне забезпечення для підвищення живучості підсистем акумуляторних батарей та сонячних панелей системи генерації, розподілу та зберігання енергії. Воно ґрунтується на методах аналізу та прогнозування стану елементів, а також методах збереження робочого стану системи без втрат енергії. Програмний комплекс реалізує моніторинг параметрів роботи акумуляторів і сонячних панелей у режимі реального часу, здійснює автоматичне виявлення відхилень і потенційних відмов, інформує користувача про критичні зміни за допомогою системи сповіщень, локалізує несправні елементи й ініціює перерозподіл навантаження на резервні компоненти.

Ключові слова: інформаційна система, підсистема, архітектура програмного забезпечення, енергія, живучість, сонячні панелі, акумуляторні батареї, відмови

МЕТОДИ АНАЛІЗУ ПОТОКОВИХ ДАНИХ ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ВІДМОВОСТІЙКОСТІ РОЗПОДІЛЕНИХ СИСТЕМ

Mon, 29 Dec 2025 18:33:16 +0000

Актуальність теми зумовлена тим, що сучасні розподілені інформаційні системи (РС) є базисом функціонування цифрових платформ у хмарних обчисленнях, фінансових сервісах та Інтернеті речей (IoT). Ефективність їхньої роботи та загальна надійність безпосередньо залежать від здатності обробляти величезні обсяги даних у реальному часі. Збої в роботі окремих компонентів або некоректна обробка даних можуть призводити до масштабних відмов, втрати даних та значних фінансових збитків. У цьому контексті особливої актуальності набувають методи потокового аналізу, які дозволяють у режимі реального часу відстежувати стан інфраструктури, виявляти аномалії та своєчасно реагувати на загрози. Застосування машинного навчання (ML) у потоковому аналізі суттєво підвищує точність прогнозування збоїв та оптимізації ресурсів. Метою дослідження є аналіз сучасних методів обробки та аналізу потокових даних для забезпечення безперебійної роботи та відмовостійкості інфраструктур розподілених систем, а також визначення практичних підходів до впровадження таких методів у реальних умовах. Методологія дослідження базується на аналізі наукових публікацій та технічної документації, порівняльному аналізі сучасних платформ потокової обробки даних, методах математичного моделювання для створення моделей моніторингу та прогнозування відмов, а також емпіричних методах для дослідження продуктивності РС. Детально проаналізовано такі платформи, як Apache Kafka, Apache Flink та Apache Spark Streaming. Оцінено роль методів машинного навчання, зокрема, у контексті виявлення аномалій та адаптації до «дрейфу концепцій» (concept drift). У результаті дослідження систематизовано методи потокового аналізу для підвищення відмовостійкості РС. Визначено ключові архітектурні відмінності провідних інструментів: Apache Kafka як розподілена платформа збереження та передавання подій (принцип «журналу змін»); Apache Flink як інструмент для обробки потоків з мінімальною затримкою та підтримкою станоутримуючих обчислень (stateful computations) і контрольних точок (checkpointing); Apache Spark Streaming, що реалізує підхід міні-пакетної обробки (micro-batching). Розглянуто роль інструментів оркестрації, зокрема Kubernetes, у автоматизації розгортання, масштабування та самовідновлення потокових конвеєрів. Обґрунтовано доцільність застосування ML для прогнозування відмов у режимі реального часу. Деталізовано практичні методи забезпечення безперебійної роботи, включаючи резервне копіювання (знімки Velero у Kubernetes), кластеризацію , моніторинг (Prometheus, Grafana) та тестування відмовостійкості, зокрема, із застосуванням підходів "chaos engineering" (наприклад, Chaos Mesh). Практична значущість дослідження полягає у підготовці рекомендацій для впровадження методів потокового аналізу та систем забезпечення відмовостійкості у реальних інформаційних системах, зокрема у хмарних платформах, IoT-системах та критичних ІТ-інфраструктурах.

Ключові слова: комп’ютерна мережа, потокові дані, обробка в реальному часі, Apache Kafka, Apache Flink, машинне навчання, виявлення аномалій, Kubernetes, chaos engineering.

АВТОМАТИЗОВАНА ГЕНЕРАЦІЯ ТЕСТОВИХ ВИПАДКІВ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ВЕЛИКИХ МОВНИХ МОДЕЛЕЙ З ВИКОРИСТАННЯМ ПРОМПТ-ІНЖИНІРІНГУ

Mon, 29 Dec 2025 18:42:29 +0000

Тестування програмного забезпечення є критично важливою фазою життєвого циклу розробки, що забезпечує надійність та коректність програмних систем. Традиційна генерація тестових випадків може бути трудомісткою та трудомісткою, часто вимагаючи значних ручних зусиль. Зі швидким розвитком генеративного штучного інтелекту, такі інструменти, як великі мовні моделі, пропонують нові можливості для автоматизації цього процесу. У цій статті досліджується застосування цих інструментів на основі штучного інтелекту для генерації тестових випадків, оцінюючи їхню ефективність у досягненні повного покриття коду для різноманітних програмних задач, в тому числі задач обробки даних. У цій статті досліджується застосування різних великих мовних моделей, для автоматизації генерації програмного кода і тестових випадків при створенні програмного забезпечення. Встановлено, що розмір LLM-моделі суттєво впливає на якість згенерованих коду та тестів, тому моделі Gemma3:12B та GPT-5.1 та Gemini показують найкращі результати. Малі моделі (Gemma3:1B, Gemma2:7B) більш схильні до помилок і гірше покривають граничні випадкі у порівнянні з великими. Встановлено, що покриття тестів і якість коду для задач обробки даних значно підвищують Test-Driven-Development та Data-analysis промпти. Показано, що надійність чисельних обчислень також корелює з розміром LLM.. Ці результати підкреслюють потенціал генеративного ШІ для оптимізації робочих процесів тестування програмного забезпечення, звільняючи розробників від необхідності зосередитися на вирішенні проблем вищого порядку. Однак дослідження також підкреслює необхідність подальшого вдосконалення цих інструментів для підвищення їхньої надійності та стійкості. Ця робота є фундаментальним кроком до використання генеративного ШІ для трансформації практик розробки та тестування програмного забезпечення.

Ключові слова: Автоматизована генерація тестових випадків, Тестування програмного забезпечення за допомогою ШІ, Генеративний ШІ для тестування, Автоматизація тестування на базі ШІ, Генерація тестових випадків на основі ШІ

ОБРОБКА ВЕЛИКИХ ДАНИХ У СИСТЕМАХ КІБЕРЗАХИСТУ З ВИКОРИСТАННЯМ ХМАРНИХ ТЕХНОЛОГІЙ

Mon, 29 Dec 2025 18:52:08 +0000

У статті розглянуто тенденції використання технологій обробки великих даних у системах кіберзахисту з акцентом на хмарні архітектури та розподілені обчислення. Показано, що різке зростання обсягів телеметрії, логів і подій ІТ-інфраструктури робить традиційні системи SIEM малоефективними, оскільки вони не забезпечують необхідної продуктивності для виявлення загроз у режимі реального часу. На основі аналізу сучасних рішень продемонстровано роль таких фреймворків, як Apache Hadoop та Apache Spark, у побудові масштабованих платформ аналітики безпеки із підтримкою пакетної та потокової обробки. Окремо розглянуто переваги хмарних SIEM-систем, які забезпечують еластичне масштабування, скорочення капітальних витрат та можливість обробки петабайтних масивів даних із затримкою менше 100 мілісекунд.

Проаналізовано підходи до інтеграції машинного навчання й алгоритмів виявлення аномалій, що дозволяють автоматизувати кореляцію подій, зменшувати кількість хибнопозитивних спрацювань та підвищувати якість реагування на інциденти. Розглянуто безпекові виклики впровадження хмарних рішень: конфіденційність, відповідність регуляторним вимогам, ризики vendor lock-in та специфічні загрози cloud-native середовищ. Сформульовано практичні рекомендації щодо поетапного впровадження хмарних SIEM, оптимізації інжестії даних, розробки гібридних моделей зберігання та використання SOAR-платформ для автоматизації реагування на інциденти.

Стаття окреслює перспективи подальших досліджень: впровадження quantum-safe криптографії, використання federated learning для тренування моделей на розподілених конфіденційних даних, стандартизацію multi-cloud інтеграції та застосування edge-аналітики для попередньої обробки критичних телеметричних потоків..

Ключові слова: великі дані, кібербезпека, хмарні обчислення, SIEM, розподілені системи, Apache Spark, аналітика безпеки, реальний час.

ГЕНЕРАТОР ХАОТИЧНИХ ЧИСЕЛ ІЗ НЕЧІТКИМ КЕРУВАННЯМ ДЛЯ КРИПТОГРАФІЧНИХ СИСТЕМ ІЗ ДИНАМІЧНОЮ ДОВІРОЮ

Mon, 29 Dec 2025 18:56:17 +0000

У статті запропоновано модель генератора хаотичних чисел (Chaotic Random Number Generator, CRNG) з елементами нечіткого керування, орієнтовану на адаптивне регулювання параметрів хаотичної карти залежно від динамічного рівня довіри системи. Такий підхід дає змогу поєднати криптографічну стійкість хаотичних процесів із гнучкістю нечітких регуляторів, що підвищує ентропійність і стійкість генератора до атак відновлення стану. Запропоновано математичну модель на основі карти Чебишева другого роду, у якій коефіцієнт хаотичності та збурення визначаються нечітким регулятором типу Мамдані залежно від поточного рівня довіри (trust score). Формалізовано процедуру фазифікації, побудовано базу правил і дефазифікації з урахуванням поведінкових і контекстних параметрів. Проведено моделювання роботи генератора, яке показало здатність системи самостійно коригувати рівень хаотичності при зміні довіри та підтримувати високу ентропію вихідної послідовності. Для підтвердження ефективності проведено тестування за методиками NIST SP 800-22 та Dieharder, що засвідчило проходження понад 98 % тестів та підвищення ентропії на 2–3 % порівняно з класичними CSPRNG. Результати доводять доцільність використання нечіткої логіки для регулювання параметрів хаотичних генераторів у криптосистемах із динамічною довірою, Zero Trust-архітектурах та системах багатофакторної аутентифікації. Отримані висновки свідчать про перспективність подальшої апаратної реалізації моделі на FPGA та інтеграції у засоби адаптивного управління безпекою.

Ключові слова: хаотичний генератор випадкових чисел, нечітка логіка, криптографічна стійкість, динамічна довіра, керування ентропією, криптографічні системи, Zero Trust, адаптивна безпека, карта Чебишева.

ВПЛИВ ВІЗУАЛЬНОГО ОФОРМЛЕННЯ НА КОРИСТУВАЦЬКИЙ ДОСВІД (UX) У ВІДЕОІГРАХ

Mon, 29 Dec 2025 19:13:49 +0000

У статті здійснено комплексне дослідження впливу візуального оформлення відеоігор на користувацький досвід (UX), орієнтоване на формалізацію оцінювання стилістичних, естетичних та когнітивних аспектів взаємодії гравця з ігровим середовищем. Показано, що візуальний дизайн виконує подвійну функцію — художню та навігаційну, формуючи емоційний фон, пізнаваність і водночас забезпечуючи передачу функціональних сигналів. Представлено адаптовані математичні моделі кількісного вимірювання UX на основі інтегральної методики HEART, яка поєднує суб’єктивні показники задоволеності та залученості з об’єктивними метриками прийняття, утримання та успішності виконання завдань.

Особливу увагу приділено аналізу дизайну кольорових схем, контрасту, геометричних маркерів, рівнів освітлення та способів підказок, що впливають на швидкість обробки інформації, когнітивне навантаження та емоційну взаємодію. Наведено приклади використання стилізованої графіки (pixel art, low-poly, ретроестетика), яка, попри технічну простоту, здатна генерувати високий емоційний відгук завдяки стимуляції уяви, ностальгії та ефекту персоналізованого сприйняття. Доведено, що оптимальний UX формується не шляхом максимізації фотореалізму або деталізації, а завдяки збалансованості естетики та читабельності, адаптованої під платформу, жанр та цільову аудиторію.

Окреслено ризики спотворення художнього стилю під час застосування нейромережевих алгоритмів апскейлу для ремастерингу старих ігор — надмірне згладжування, артефакти та втрата композиційної автентичності. Наголошено, що невдале або перенасичене візуальне середовище може ускладнювати навігацію, викликати «візуальний шум» і знижувати емоційну залученість. Результати підтверджують актуальність математичного інструментарію для прийняття дизайн-рішень та впровадження UX-тестування на різних етапах розробки.

Ключові слова: користувацький досвід, візуальний дизайн, HEART framework, стилізована графіка, ігровий інтерфейс, левелдизайн.

МЕТОДИКА МОНІТОРИНГУ ВИБУХОВИХ ПОЛІВ ДЛЯ ВЕДЕННЯ ДИСТАНЦІЙНОЇ РОЗВІДКИ НА ОСНОВІ СЕЙСМОАКУСТИЧНОГО АНАЛІЗУ

Ярмолай Ігор Олександрович (Igor Yarmolai) — Mon, 29 Dec 2025 19:21:54 +0000

Сейсмоакустичний моніторинг вибухових полів є ключовим інструментом для ведення дистанційної розвідки, що базується на множині режимних спостережень у специфічних (інфразвуковому та акустичному) частотних діапазонах. Режими моніторингу та спектральні параметри об'єктів залежать від унікальних характеристик цілей дослідження. Підвищення достовірності класифікації вибухових сигналів досягається шляхом інтеграції інформаційних технологій у процес моніторингу. Метою роботи є розробка та обґрунтування вдосконаленої методики сейсмоакустичного моніторингу, яка забезпечує високу достовірність класифікації вибухових сигналів. Ключова ідея методики полягає в переході від складних часових сигналів до їхнього представлення у векторному просторі інформативних параметрів. Процес моніторингу зводиться до оцінки цих параметрів параметричних математичних моделей роздільних та нероздільних сигналів вибухового поля, суперпозиція яких формує саме вибухове поле. Множина цих параметрів формує вектор у $n$-вимірному Евклідовому просторі, що однозначно характеризує сигнал. Таким чином, класифікація сигналів зводиться до класифікації цих векторів.

Для досягнення мети розроблено параметричну математичну модель нероздільного сигналу, що враховує передавальну функцію середовища, параметри завад та природного шумового фону. Запропоновано оптимізовані процедури обробки спостережених даних, які базуються на апріорних статистиках випадкового процесу перешкод та враховують нестабільність параметрів, що дозволяє максимально послабити вплив завад. Також сформульовано та апробовано підхід, за якого класифікація вибухових сигналів (з метою визначення типу джерела вибуху) виконується шляхом класифікації відповідних векторів у n-вимірному Евклідовому просторі. Результати роботи можуть бути використані для визначення місця розташування та типу ворожої зброї у системах дистанційної розвідки.

Ключові слова: сейсмоакустичний аналіз, параметрична сейсмоакустичний сигнал, вибухові поля, сейсмоакустичний моніторинг, математична модель, методика моніторингу вибухових полів

ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ОЦІНЮВАННЯ РИЗИКІВ ЗАТРИМОК У SCRUMПРОЄКТАХ IT-АУТСОРСИНГУ НА ОСНОВІ ЦИФРОВИХ КОМУНІКАЦІЙНИХ ПАТЕРНІВ І МЕТРИК ПРОДУКТИВНОСТІ КОМАНД

Mon, 29 Dec 2025 19:24:48 +0000

Розроблено інформаційну технологію для проактивного виявлення ризиків затримок у Scrumпроєктах IT-аутсорсингу через інтеграцію цифрових комунікаційних патернів з метриками продуктивності команд. Актуальність дослідження обумовлена тим, що 47% розподілених Agile-команд стикаються з істотними затримками, що критично впливає на конкурентоспроможність українського IT-сектору з його експортом понад 7 мільярдів доларів щорічно. Основна проблема полягає у відсутності інтегрованих методів раннього виявлення ризиків, які поєднують аналіз комунікаційних патернів з традиційними метриками продуктивності. Запропоновано композитний індекс ризику, що агрегує чотири домени показників: комунікаційне здоров'я, стабільність швидкості, передбачуваність та залученість команди. Ваги доменів визначено методом аналізу ієрархій на основі експертних оцінок п'яти фахівців з досвідом управління Scrum-проєктами понад п'ять років, що забезпечило коефіцієнт узгодженості CR = 0.044. Реалізовано алгоритм ковзного вікна з адаптацією методу CUSUM для виявлення трендів деградації за 2-3 спринти до критичних подій. Експериментальна верифікація на синтетичних даних підтвердила точність моделі 79% та стійкість до зашумлення даних до 15%. Експертна валідація показала високу інтерпретованість результатів (4.8/5), що є суттєвою перевагою white-box підходу. Технологія орієнтована на українські IT-аутсорсингові компанії та забезпечує низький поріг впровадження через використання стандартних інструментів (Jira, Slack, Git) без потреби у додатковій інфраструктурі. Архітектура системи включає багаторівневу візуалізацію для різних категорій стейкхолдерів та підтримує real-time моніторинг через WebSocket.

Ключові слова: Scrum, управління ризиками, IT-аутсорсинг, цифрові комунікації, композитний індекс, предиктивна аналітика.

МЕТОД ПРОГНОЗУВАННЯ НАВАНТАЖЕННЯ ТА ЕНЕРГОСПОЖИВАННЯ У СИСТЕМАХ РОЗУМНОГО БУДИНКУ НА ОСНОВІ ЧАСОВИХ РЯДІВ IOT–ДАНИХ

Волощук Олена Борисівна (Voloshchuk Olena) — Mon, 29 Dec 2025 19:29:03 +0000

Метою дослідження є підвищення точності короткострокового прогнозування електричного навантаження та енергоспоживання в системах "розумний будинок" для забезпечення ефективного проактивного керування енергоресурсами, розробка гібридного методу, здатного ефективно обробляти зашумлені дані IoT–сенсорів та враховувати контекстні часові залежності.

Запропоновано гібридну архітектуру глибокого навчання, яка поєднує згорткові нейронні мережі (CNN) для виділення локальних патернів, мережі довгої короткострокової пам’яті (LSTM) для аналізу часових залежностей та механізм уваги (Attention) для адаптивного зважування важливості вхідних даних. Особливістю методу є блок злиття контексту (Context Fusion), що інтегрує циклічні часові ознаки (час доби, день тижня) безпосередньо у повнозв'язні шари моделі. Валідацію проведено методом перехресної перевірки на часових рядах (Time Series Cross–Validation) на 5 етапах.

Порівняльний експеримент на синтетичних збалансованих даних продемонстрував перевагу запропонованого підходу над базовою моделлю CNN–LSTM. Зокрема, досягнуто зниження середньоквадратичної помилки (RMSE) на 6,19% та середньої абсолютної помилки (MAE) на 7,26%. Середня абсолютна помилка у відсотках (MAPE) склала менше 20%, що є прийнятним показником для систем автоматичного керування побутовими приладами. Аналіз розподілу залишків підтвердив вищу стійкість моделі до випадкових викидів та шумів у даних сенсорів.

Набуло подальшого розвитку застосування гібридних нейронних мереж для задач енергоменеджменту шляхом удосконалення механізму інтеграції різнорідних даних. Вперше для даного класу задач поєднано механізм уваги з роздільною обробкою часових рядів та контекстних метаданих, що дозволило підвищити точність прогнозування в точках пікового навантаження без збільшення обчислювальної складності інференсу.

Ключові слова: Інтернет речей, розумний будинок, прогнозування, гібридні нейронні мережі, механізм уваги..

МЕТОД ОПТИМІЗАЦІЇ ПРОЦЕСІВ ПЛАНУВАННЯ Й КОНТРОЛЮ В СИСТЕМАХ МОБІЛЬНОГО ЗВ’ЯЗКУ

Mon, 29 Dec 2025 19:41:10 +0000

У статті розглянуто проблему оптимізації процесів планування й контролю радіоресурсів у системах мобільного зв’язку п’ятого покоління та перспективних мережах 6G в умовах зростання навантаження, різноманітності сервісів і жорстких вимог до якості обслуговування. Показано обмеженість класичних алгоритмів планування, орієнтованих переважно на показники QoS та максимізацію пропускної здатності, які не забезпечують стабільної роботи сервісів реального часу за високого навантаження.

Запропоновано QoE-орієнтований метод оптимізації планування радіоресурсів, що базується на інтегральному критерії QoS/QoE та поєднує евристичний розподіл ресурсу з подальшим градієнтним уточненням. Розроблено математичну модель радіоресурсів і навантаження, яка враховує фізичні обмеження радіоканалу, статистику трафіка та сервісні вимоги різних класів користувачів. Уперше на рівні алгоритму планування функцію корисності безпосередньо пов’язано з показниками якості користувацького досвіду, такими як затримка, джиттер і втрати пакетів.

Досліджено можливість інтеграції методів машинного навчання для прогнозування навантаження та параметрів QoS/QoE з метою реалізації превентивного управління радіоресурсами. Результати імітаційного моделювання показали, що запропонований метод забезпечує вищий рівень QoE, кращий контроль затримки та вищу справедливість розподілу ресурсу порівняно з алгоритмами Max C/I та Proportional Fair, особливо в умовах високого навантаження. Отримані результати підтверджують доцільність використання QoE-орієнтованих підходів у сучасних і майбутніх мобільних мережах та можуть бути застосовані в задачах мережевого slicing і Self-Optimizing Networks

Ключові слова: мобільні мережі 5G/6G, планування радіоресурсів, оптимізація, Quality of Service (QoS), Quality of Experience (QoE), пропорційно-справедливий планувальник, затримка, джиттер, втрати пакетів, машинне навчання, прогнозування навантаження, самооптимізуючі мережі, мережеве slicing

РОЗРОБКА АДАПТИВНОЇ КОРПОРАТИВНОЇ ОСВІТНЬОЇ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ З ВИКОРИСТАННЯМ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Mon, 29 Dec 2025 19:44:52 +0000

У статті розглянуто проблему забезпечення функціональної стійкості адаптивних корпоративних освітніх інформаційних систем в умовах динамічних навантажень, змін поведінки користувачів та зростаючих вимог до інформаційної безпеки. Показано, що традиційні підходи до управління освітніми платформами не забезпечують необхідного рівня стабільності та адаптивності, що зумовлює потребу у впровадженні комплексних інформаційних технологій, орієнтованих на моніторинг і прийняття рішень у реальному часі.

Запропоновано інформаційну технологію забезпечення функціональної стійкості освітньої інформаційної системи, розроблену на основі математичної моделі функціональної стійкості. Технологія базується на інтеграції методів статистичного аналізу, машинного навчання, оптимізації інформаційних потоків і ресурсів, а також моделей оцінювання ризиків та інформаційної безпеки. Це дозволяє здійснювати виявлення аномалій, прогнозування змін у системі та автоматичне коригування індивідуальних освітніх траєкторій користувачів.

Ефективність запропонованої інформаційної технології підтверджується результатами моделювання, які демонструють підвищення рівня функціональної стійкості освітньої інформаційної системи, зменшення впливу збурень та покращення стабільності її функціонування у часі. Отримані результати можуть бути використані при проєктуванні та модернізації корпоративних освітніх платформ з підвищеними вимогами до адаптивності, надійності та безпеки.

Отримані результати підтверджують доцільність застосування запропонованої інформаційної технології для забезпечення функціональної стійкості адаптивних корпоративних освітніх інформаційних систем та створюють підґрунтя для подальших досліджень у напрямку підвищення ефективності адаптивного управління освітніми процесами в реальному часі.

Ключові слова: стійкість, адаптація, освітня система, інформаційна технологія, моніторинг, машинне навчання, оптимізація, ризик, інформаційна безпека.

СУЧАСНІ ОПЕРАЦІЙНІ СИСТЕМИ ЯК ПЛАТФОРМА ДЛЯ ІНТЕГРАЦІЇ БЛОКЧЕЙН ТЕХНОЛОГІЙ, NOSQL-СХОВИЩ І МУЛЬТИПАРАДИГМАЛЬНОГО ПРОГРАМУВАННЯ (JAVA, PYTHON)

Mon, 29 Dec 2025 19:52:11 +0000

У статті представлено результати комплексного дослідження ролі сучасної операційної системи (ОС) як фундаментальної платформи для інтеграції гетерогенних технологічних стеків, що охоплюють блокчейн-мережі, NoSQL-сховища та прикладне програмне забезпечення, реалізоване на базі мультипарадигмальних мов програмування (Java, Python). Автором обґрунтовано, що на відміну від традиційних підходів, орієнтованих на прикладний рівень, стратегічний вибір, конфігурація та низькорівневе налаштування параметрів ядра ОС є визначальними чинниками забезпечення високої продуктивності, стабільності та безпеки складних розподілених систем.

У межах дослідження систематизовано архітектурні патерни для ефективної взаємодії он-чейн та оф-чейн компонентів, а також розроблено науково-практичні рекомендації щодо оптимізації підсистем ядра Linux, зокрема в частині управління конфліктуючими ресурсами та мережевої взаємодії. Особливу увагу приділено питанням зміцнення безпеки через впровадження механізмів примусового контролю доступу (MAC) та контейнеризації в середовищах оркестрації. Ключовим науковим результатом роботи є запропонована цілісна референтна архітектура, яка інтегрує передові системні практики для проектування надійних і масштабованих ІТ-рішень.

Ключові слова: операційна система, блокчейн, NoSQL, ООП, масштабовані системи, Java, Python, продуктивність, контейнеризація.

МОДЕЛІ ЦИФРОВИХ ПЛАТФОРМ Е-УРЯДУВАННЯ ТА ЇХ АДАПТАЦІЯ ДО РЕІНЖИНІРИНГУ ПОСЛУГ

Mon, 29 Dec 2025 19:59:07 +0000

У статті здійснено порівняльний аналіз моделей цифрових платформ публічних послуг, що застосовуються в електронному урядуванні: централізованої, федеративної, модульної та реєстровоорієнтованої. Показано, що вибір архітектурної моделі визначає не лише технічні характеристики платформи, а й можливості реінжинірингу (глибинного перепроєктування) бізнес-процесів е-послуг, ступінь повторного використання компонентів, гнучкість змін та операційну стійкість. Запропоновано формальну багатокритеріальну модель оцінювання цифрової платформи, яка включає індекс сумісності реєстрів, індекс зрілості програмного інтерфейсу застосунків (Application Programming Interface, API), показник складності інтеграції та інтегральний індекс доцільності реінжинірингу. Розроблено підхід до моделювання переходу між архітектурними моделями в ході реінжинірингу послуг із урахуванням обмежень ресурсів, регуляторних вимог та організаційної готовності. Наведено приклад використання середовища Matlab для візуалізації профілів інтеграційної складності різних моделей платформи, а також псевдокод алгоритму планування переходу між ними. Окреслено основні бар’єри впровадження модернізованих платформ: фрагментованість реєстрів, відсутність єдиних довідників, низька стандартизація API, інерційність бек-офісних процесів, кадрові та інституційні обмеження. Запропоновано шляхи подолання цих бар’єрів: створення національної рамки інтероперабельності, послідовний реінжиніринг критичних процесів, поетапна міграція до реєстровоорієнтованої або модульної платформи, застосування контрактів на рівні сервісів і даних, а також використання аналітики журналів подій для пріоритизації змін. Результати можуть бути використані органами публічної влади під час вибору цільової архітектури е-урядування, планування програм цифрової трансформації та обґрунтування інвестицій у реінжиніринг е-послуг.

Ключові слова: електронне урядування, цифрова платформа, реінжиніринг послуг, централізована модель, федеративна модель, модульна платформа, реєстрово-орієнтована архітектура, інтероперабельність реєстрів, API, бек-офісні процеси, Matlab-візуалізація.

АДАПТАЦІЯ ОСВІТИ ДО РИНКУ 3D-ГРАФІКИ ЗА ДОПОМОГОЮ ШІ

Mon, 29 Dec 2025 20:06:24 +0000

The article examines the application of artificial intelligence and chatbots in the field of career counseling and education, with a focus on the specific challenges of their implementation in the 3D graphics industry. Particular attention is paid to analyzing the information asymmetry between educational programs and the rapidly dynamic labor market, which is driven by the rapid development of 3D modeling, visualization, generative design, and real-time tools. The growing demand for proficiency in tools (Unreal Engine, Unity, Blender), Python automation skills, and integration with LLM models creates significant challenges for students, entry-level professionals, and educators, who require constant access to up-to-date market analytics to adjust professional development and update curricula.

To address these challenges, a solution based on NLP and machine learning methods is proposed — the prototype of the Telegram assistant AI_Job. Its functionality includes aggregating vacancies from open sources, automatically analyzing skill requirements, identifying qualification gaps (skill gaps), and generating personalized recommendations for users. Thus, the system serves as a career navigator, vacancy aggregator, skill analyst, and teaching assistant. The prototype is implemented using the asynchronous Python framework Aiogram 3+, ensuring high performance, stability, and modular architecture. The bot performs multi-channel vacancy parsing, automatic AI user testing, resume analysis, qualification level classification (Junior/Middle/Senior), and generates personalized daily digests. The system's analytical reports allow educators to track current market trends and timely update the content of educational disciplines in accordance with industry needs.

Pilot testing of the system involving students, young professionals, and educators from the fields of 3D graphics, game design, and digital design demonstrated a positive impact on users' labor market orientation and increased their motivation to build individual educational trajectories. The obtained results confirm the system's potential as a tool for operational labor market monitoring, educational path formation, and enhancing the relevance of educational content in dynamic technological industries.

Keywords: 3D graphics; artificial intelligence; AI tools; career guidance; information system; monitoring; educational trajectories; curriculum adaptation.

СТАТИСТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПАЧКОВОСТІ ТА ПІКОПОДІБНОСТІ КОРЕЛЬОВАНОГО ТРАФІКУ

Mon, 29 Dec 2025 20:09:26 +0000

МАСШТАБУВАННЯ ОБЧИСЛЕНЬ ПІД ЧАС ГЕНЕРАЦІЇ ЯК УНІВЕРСАЛЬНИЙ ПРИНЦИП ДЛЯ ГЕНЕРАТИВНИХ МОДЕЛЕЙ

Mon, 29 Dec 2025 20:12:39 +0000

Протягом останнього десятиліття покращення продуктивності нейронних мереж досягалося переважно через масштабування обчислювальних ресурсів під час навчання. Проте вичерпання доступних даних та зростання енергетичних витрат створюють фундаментальні обмеження для цієї парадигми. Дослідження спрямоване на виявлення спільних принципів альтернативного підходу – масштабування обчислень безпосередньо під час генерації, коли додаткові ресурси виділяються на етапі використання моделі. Роботу присвячено аналізу концептуальних аналогій між ітеративними процесами уточнення в різних архітектурах генеративних моделей. У великих мовних моделях масштабування реалізується через ланцюжок міркувань, де проміжні токени послідовно уточнюють представлення задачі. Дифузійні моделі досягають аналогічного ефекту через багаторазові кроки розшумлення, трансформуючи шум у структуровані дані. Моделі узгодження потоків використовують контроль точності інтегрування траєкторій між розподілами. Всі підходи об'єднує спільний принцип: виділення додаткових обчислень для послідовного уточнення трансформації імовірнісних розподілів. Дослідження встановлює, що за фіксованого бюджету, або обмеженості ресурсів, компактні моделі з додатковими обчисленнями під час генерації можуть перевершувати архітектури на порядок більші. Така стратегія забезпечує адаптивне виділення ресурсів залежно від складності запиту – властивість недосяжна при статичному масштабуванні. Аналіз обчислювальних графів виявляє лінійне масштабування витрат з кількістю ітерацій при степеневому зростанні якості. Результати формують теоретичну основу для розуміння масштабування під час генерації як універсального механізму підвищення продуктивності генеративних систем. Практичне значення полягає у зміщенні парадигми оптимізації від збільшення розміру моделей до інтелектуального розподілу обчислень, що відкриває шляхи для створення ефективніших систем в умовах обмежених ресурсів.

Ключові слова: машинне навчання, генеративні моделі, ланцюжок міркувань, дифузійні моделі, узгодження потоків, великі мовні моделі, масштабування, оптимальний розподіл ресурсів, обчислювальна ефективність.