Scientific Bulletin of UNFU

Вебплатформа для персоналізованих рекомендацій товарів на основі семантичного аналізу пошукових запитів засобами штучного інтелекту

М. І. Бовтач — 2026-08-24

Досліджено проблему незадовільної якості процесу пошуку товарів і відсутності персоналізованих їх рекомендацій в українському сегменті електронної комерції, де провідні агрегатори цін (Hotline.ua, E-Katalog, Price.ua) реалізують переважно лексичне зіставлення назв товарів без семантичного розуміння запитів. Запропоновано архітектуру вебплатформи, що поєднує трансформерну модель Sentence-BERT для семантичного аналізу природномовних запитів з контентною та колаборативною фільтрацією інтересів покупця в єдиній композитній моделі ранжування товарів, у якій підсумкову релевантність пошуку товару визначають як зважену комбінацію семантичної, контентної та колаборативної компонент. Розроблено композитну математичну модель оцінювання релевантності пошуку товару у системі персоналізованих їх рекомендацій товару, яка інтегрує результати семантичного аналізу пошукових запитів, контентні характеристики товарів і дані про попередню взаємодію користувача із системою. Особливістю запропонованої моделі є адаптивне налаштування вагових коефіцієнтів окремих складових релевантності пошуку товару залежно від обсягу накопиченої історії взаємодії користувача. Систему реалізовано на трирівневій архітектурі: клієнтський рівень (Next.js/TypeScript), серверний рівень (FastAPI/Python), інтелектуальний рівень (sentence-transformers, implicit). Для зберігання 384-вимірних векторних подань товарів використано базу даних PostgreSQL 16 з розширенням pgvector, що забезпечує наближений пошук методом найближчих сусідів. Реалізовано механізм пояснюваності рекомендацій товару через декомпозицію підсумкового рейтингу аналогічних товарів за внесками семантичної, контентної та колаборативної компонент із текстовими поясненнями у користувацькому інтерфейсі. Реалізовано конекторну архітектуру агрегації даних із зовнішніх джерел з паралельним асинхронним їх опитуванням і обробленням відмов у режимі graceful degradation, що забезпечує відкритість системи щодо нових джерел даних без зміни її ядра. Підтверджено offline-оцінюванням на напівсинтетичному наборі даних перевагу адаптивного зважування компонент ранжування товарів над фіксованим їх вагомостями (приріст за метрикою NDCG@10 +0,095 при |H|=0 та +0,059 при |H|=50) і відсутність стрибків якості ранжування товарів, властивих дискретному перемиканню алгоритмів. Окреслено перспективи подальших етапів дослідження: online A/B-оцінювання якості ранжування товарів на реальному трафіку, баєсівська оптимізація гіперпараметрів моделі.

Методи мінімізації помилок у квантових нейронних мережах та їх вплив на збіжність методу градієнтного спуску

О. А. Зарічковий — 2026-09-24

Проаналізовано сучасні стратегії мінімізації помилок у варіаційних квантових алгоритмах за умов функціонування апаратного забезпечення епохи NISQ (англ. Noisy Intermediate-Scale Quantum – шумний квантовий комп'ютер проміжного масштабу). Досліджено вплив апаратного шуму, який діє як глобальний деполяризуючий канал на поглиблення ефекту "безплідних плато" та критичну деградацію процесу збіжності градієнтного спуску. Застосовано спеціалізовані симулятори шуму на базі фреймворку Qiskit Aer для точного моделювання поведінки реальних квантових пристроїв. Оцінено безпосередню ефективність методів екстраполяції нульового шуму ZNE (англ. Zero Net Energy), імовірнісного скасування помилок PEC (англ. Probabilistic Error Cancellation), корекції помилок зчитування REM (англ. Readout Error Mitigation) та регресії даних Кліффорда CDR (англ. Clifford Data Regression). З'ясовано, що інтеграція вказаних методів дає можливість системі успішно відновити справжній напрямок вектора градієнта шляхом математичної компенсації затухання амплітуди, спричиненого апаратною декогеренцією. Виявлено, що процес відновлення геометрії ландшафту функції втрат неминуче супроводжується значним зростанням дисперсії статистичних оцінок, що, водночас, вимагає експоненційного або лінійного збільшення розміру вибірки вимірювань для запобігання осциляціям. Встановлено, що корекція методу REM виступає обов'язковим базовим етапом класичного оброблення градієнтів, який не потребує додаткових квантових ресурсів, тоді як практична придатність методу ZNE жорстко обмежується неглибокими квантовими ланцюгами через ризик накопичення критичних неточностей екстраполяції на пізніх епохах оптимізації нейромереж. Доведено, що попри здатність алгоритму PEC формувати ідеально незміщені оцінки градієнта, його експоненційні накладні витрати на вибірку роблять метод PEC апаратно непридатним для глибоких архітектур, виводячи на перший план метод CDR як найбільш масштабовану гібридну альтернативу. Розроблено інноваційну методологію динамічної оркестрації методів мінімізації шумів, яка стратегічно поєднує методи ZNE, CDR та PEC упродовж усього циклу навчання нейромереж для забезпечення стабільної збіжності за одночасної мінімізації споживання обчислювальних ресурсів квантового співпроцесора. Сформовано надійне теоретичне та інженерне підґрунтя для проєктування архітектури апаратно-стійких гібридних квантово-класичних моделей машинного навчання та їх подальшої інтеграції у сучасні виробничі конвеєри MLOps (англ. Machine Learning Operations).

Вебплатформа для замовлень кондитерських виробів із функцією персоналізованих рекомендацій споживачу та фільтрацією інгредієнтів

С. А. Кірєєва — 2026-09-24

Досліджено проблему відсутності процесу фільтрації кондитерських виробів за складом інгредієнтів та алергенами, а також проблему відсутності персоналізованих рекомендацій споживачу згідно з його харчовими обмеженнями у сегменті електронної комерції сфери кондитерських магазинів, пекарень та закладів громадського харчування. Провідні системи автоматизації діяльності таких закладів (Poster POS, ChoiceQR, Skyservice.pro, Magnolia Bakery, Bakery World) реалізують можливість створення вітрини продукції з її описом та необов'язковим переліком алергенів. Запропоновано архітектуру вебплатформи для оформлення замовлень кондитерських виробів, що містить модулі багатокритеріальної атрибутивної їх фільтрації за інгредієнтами та алергенами і персоналізованих рекомендацій споживачу, реалізований на основі гібридної моделі багатокритеріального прийняття рішень. Новизна запропонованого підходу до формування рекомендацій кондитерських виробів базується на інтеграції аналізу історії замовлень споживача, його харчових уподобань та індивідуальних обмежень щодо інгредієнтів. Також здійснено поєднання фільтрації кондитерських виробів з урахуванням поведінкових характеристик споживача, що відображають частоту вибору окремих категорій товарів і закономірності взаємодії з вебплатформою. Систему реалізовано на трирівневій архітектурі: клієнтський рівень (HTML, CSS, JavaScript), серверний рівень (Node.js, REST API), рівень бази даних (MySQL). Використано реляційну базу даних MySQL 8.0 для зберігання про продукцію, користувачів, замовлення та їх характеристики. Реалізовано модуль багатокритеріальної атрибутивної фільтрації кондитерських виробів, який забезпечує відбір товарів за складом інгредієнтів та наявністю алергенів відповідно до заданих користувачем критеріїв. Розроблено окремий модуль персоналізованих рекомендацій споживачу, що використовує гібридну модель багатокритеріального прийняття рішень на основі методів TOPSIS, VIKOR та ELECTRE для комплексного оцінювання та ранжування виробів з урахуванням індивідуальних уподобань споживача, історії замовлень та характеристик товарів. Реалізовано адміністративну панель, що забезпечує керування асортиментом продукції, користувачами та замовленнями. Підтверджено ефективність використання багатокритеріального підходу для формування персоналізованих рекомендацій споживачу і відбору продукції відповідно до індивідуальних харчових потреб користувачів. Окреслено перспективи подальшого розвитку системи, зокрема – розширення набору критеріїв рекомендацій потенційному споживачу та вдосконалення моделей персоналізації.

Оцінювання впливу складності розгалужень C#-коду на тривалість підготовки тестів вручну та засобами штучного інтелекту

М. М. Сенів — 2026-09-29

Виявлено практичну потребу в кількісному оцінюванні того, як складність розгалужень програмного коду впливає на трудомісткість підготовки тестів у C#-проєктах. Встановлено, що для такого оцінювання недостатньо враховувати тільки розмір програмного файлу або факт наявності складних тестів, оскільки реальні витрати часу та ресурсів на тестування C#-коду залежать від кількості альтернативних шляхів його виконання, глибини вкладеності умовних конструкцій, кількості методів тестування, обсягу тестового коду та кількості його перевірок. З'ясовано, що складність розгалужень C#-коду безпосередньо пов'язана з кількістю сценаріїв його виконання, які потрібно продумати під час модульного тестування коду: кожна додаткова умова, цикл або вкладений блок збільшує кількість ситуацій, для яких потрібно підібрати вхідні дані, визначити очікуваний результат і сформулювати перевірку. Оцінено тривалість підготовки тестів за двома підходами: ручним написанням і створенням тестів із використанням інструментів штучного інтелекту (ШІ). Охарактеризовано модель підготовки тестів вручну, згідно з яким тривалість їх розроблення залежить від кількості методів тестування, рядків тестового коду та вартості підготовки одного тесту. Охарактеризовано модель використання засобів ШІ, що додатково враховує тривалість формулювання запиту, уточнення контексту, генерування тестового коду, рев'ю, пошук граничних випадків і виправлення некоректних його перевірок. Встановлено, що перехід від низького до дуже високого рівня розгалуженості програмного коду супроводжується збільшенням орієнтовної тривалості ручної підготовки тестів приблизно від 20 до 159 хв, тобто майже у вісім разів. Виявлено, що застосування засобів ШІ скорочує тривалість підготовки тестів у всіх групах складності програмного коду, однак цей ефект зменшується зі зростанням складності коду: для простого коду економія часу становить близько 60 %, а для дуже складного – близько 35 %. З'ясовано, що причина такого зменшення часу полягає в перенесенні частини роботи з підготовки тестів на перевірку логіки C#-коду, коректності його тестових перевірок, відповідності бізнес-правилам і повноти сценаріїв його виконання. Практична цінність проведеного дослідження полягає в тому, що показники складності розгалужень C#-коду можна використовувати для планування процесу його тестування, оцінювання QA-завдань, пріоритезації рефакторингу програмного коду та визначення його ділянок, де ШІ є корисним допоміжним інструментом, але не може замінити експертне оцінювання розробника.

Гібридна архітектура attention U-Net з глибинно-розділюваними згортками для сегментації зображень

Є. Ю. Столярчук — 2026-09-24

Розроблено асиметричну архітектуру нейромережі типу U-Net, оптимізовану для функціонування в умовах суворих обмежень на апаратні ресурси оперативної та відеопам'яті обчислювальних систем. Наведено схему вибіркової модифікації структурних компонентів, яка передбачає збереження повнорозмірних стандартних згорткових операцій на етапі стиснення просторових ознак в енкодері для максимального вилучення низькорівневих геометричних особливостей та інтеграцію полегшених глибинно-розділюваних згорткових операцій на етапі відновлення роздільної здатності в шарах декодера. Введено блоки адитивної м'якої уваги для проміжних карт ознак у структурі пропущених зв'язків задля спрямованої стабілізації процесу навчання та повної компенсації можливої втрати точності цифрової сегментації зображень через полегшення внутрішньої архітектури шарів декодера. Проведено серію ідентичних експериментальних запусків процесу навчання моделі з варіативним набором початкових випадкових вагомостей шарів для забезпечення високої статистичної достовірності й об'єктивності порівняльного аналізу. Досліджено поведінку запропонованого гібридного підходу до побудови архітектури нейромережі на спеціалізованому біологічному наборі даних низькоконтрастних об'єктів Kvasir-SEG, що містить одну тисячу цифрових зображень із високою текстурною неоднорідністю навколишнього фону. З'ясовано, що запропонована архітектура нейромережі забезпечує середній показник точності за метрикою Dice на рівні 0,819, демонструючи практичну еквівалентність за якістю сегментації меж зображення порівняно зі стандартним прототипом нейромережі U-Net. При цьому загальну кількість научуваних параметрів нейромережі було успішно зменшено на 14,6 % від базового обсягу. Встановлено трикратне зниження амплітуди коливань валідаційної метрики під час тренування моделі та зменшення стандартного відхилення результатів до 0,004, що чітко вказує на підвищену стійкість сформованої системи до умов початкової ініціалізації вагомостей шарів. Підтверджено ефективність застосування комбінованого функціоналу втрат на основі попіксельної бінарної крос-ентропії та просторового перекриття масок у пропорції 0,3 до 0,7 для надійного пригнічення хибнопозитивних артефактів на тлі текстурних неоднорідностей. Проаналізовано швидкісні характеристики моделі на графічному пришвидшувачі NVIDIA T4 та доведено збереження низької латентності інференсу на рівні 26,41 мс на одне зображення.

Розпаралелювання розрахунку тривимірних температурних полів у нелінійних анізотропних середовищах методом скінченних елементів

В. І. Яркун — 2026-09-24

Наведено результати розроблення та комплексного дослідження гібридного паралельного алгоритму методу скінченних елементів (МСЕ) для моделювання тривимірних стаціонарних температурних полів у нелінійних анізотропних середовищах. Виявлено, що традиційні реалізації МСЕ, зокрема – мовою Python, мають обчислювальні обмеження ("вузькі місця") в разі застосування густих сіток через особливість інтерпретатора Python обмежувати одночасне виконання декількох потоків коду в одному процесі GIL (англ. Global Interpreter Lock) та через низьку швидкість оброблення операторів циклу. Встановлено, що обмежувачами обчислювальної продуктивності методу у стандартних алгоритмах є етапи формування локальних внесків (assembly) скінченних елементів та їх агрегації (aggregation) у глобальну матрицю жорсткості GSM (англ. Global Stiffness Matrix), які становлять основну частку витрат часу до моменту розв'язання системи лінійних алгебраїчних рівнянь (СЛАР). З'ясовано, що застосування комбінованої моделі обчислень, яка поєднує JIT (англ. Just-in-Time) компіляцію Numba та багатопроцесорного оброблення даних засобами бібліотеки Joblib, дає змогу ефективно паралелізувати процес Assembly та пришвидшити генерування СЛАР. Оцінено вплив структури зберігання розріджених матриць на загальну тривалість розрахунку тривимірних температурних полів: доведено, що використання формату COO (англ. Coordinate List) усуває проблему "перегонів даних" (data race), даючи можливість кожному процесу генерувати внески в матрицю жорсткості та вектора нев'язок незалежно. Охарактеризовано закономірності масштабованості запропонованого алгоритму, який забезпечує значне пришвидшення етапу агрегації елементів матриці жорсткості (до 337 разів) завдяки заміні повільного поелементного додавання даних у розріджені матриці на ефективне групове об'єднання COO-масивів із подальшим швидким перетворенням у CSR-формат. Виявлено, що після оптимізації етапів формування матриці основне обчислювальне навантаження переходить на етап розв'язання СЛАР (Solver). Оцінено практичну значущість запропонованого програмного забезпечення, яке забезпечує зменшення тривалості генерування СЛАР порівняно з еталонним кодом до 5,93 раза. Наведено наукову новизну роботи, яка полягає в розробленій методиці паралельного формування глобальної матриці жорсткості та вектора нев'язок МСЕ для моделювання тривимірних температурних полів у нелінійних анізотропних середовищах.

Визначення внеску інтеграції даних з відкритих державних реєстрів та системи Prozorro у багатокритеріальне оцінювання учасників публічних закупівель

Н. О. Бакуха — 2026-09-24

Електронні системи публічних закупівель оприлюднюють великі обсяги відкритих даних, а рекомендаційні компоненти систем електронного урядування дедалі частіше спираються на багатокритеріальне оцінювання учасників закупівель, тож фактична доступність потрібних атрибутів у відкритих джерелах потребує прямої емпіричної перевірки. Розроблено відтворюваний обчислювальний конвеєр, який зводить записи системи Prozorro із двома відкритими державними реєстрами – Єдиним державним реєстром юридичних осіб (ЄДР) та Єдиним реєстром боржників (ЄРБ) – за кодом ЄДРПОУ, формує матрицю рішень і застосовує методи TOPSIS та зваженої суми (WSM) зі схемами вагомостей equal, CRITIC і Gini; статистичне опрацювання отриманих даних ґрунтується на рангових кореляціях з довірчими інтервалами та бутстрепі за учасниками. Експеримент охопив 45 відкритих тендерів 2024 року одного розділу класифікатора (комп'ютерна та офісна техніка) з 50 унікальними учасниками, з яких 36 – юридичні особи і 14 – фізичні особи-підприємці. Встановлено, що відкритий файл ЄДР покриває 100 % юридичних осіб (36 із 36) і, за структурою, жодної фізичної особи-підприємця (0 із 14), а низка теоретично значущих атрибутів на цьому ринку емпірично відсутня: активний борг у ЄРБ і розірвані договори не зафіксовано в жодного учасника, цінові ж пропозиції незіставні між тендерами. Визначено, що ранжування за методами TOPSIS і WSM практично збігаються (кореляція Спірмена 0,996; 95 % довірчий інтервал [0,992; 0,998]; кореляція Кендалла 0,965) і залишаються стійкими до зміни схеми вагомостей (Спірмен 0,887-0,990). Кількісно оцінено, що самі тільки закупівельні дані зводять 36 юридичних осіб до восьми різних рівнів оцінювання, причому 21 учасник поділяє один рівень, тоді як додавання однієї реєстрової ознаки – віку суб'єкта з ЄДР – робить усі 36 оцінок унікальними за помірного переупорядкування ранжування (Спірмен 0,825; 95 % довірчий інтервал [0,682; 0,908]). Встановлено також бутстрепом за учасниками (2000 ресемплів) статистичну стабільність підсумкового ранжування: медіанна рангова кореляція 0,985, 95 % інтервал [0,909; 0,999]. Отримані результати демонструють, що інтеграція реєстрів істотно підвищує розрізнювальну здатність результатів оцінювання учасників на відкритих даних, а оприлюднений конвеєр забезпечує повне відтворення результатів.

Аналіз адаптивних стратегій кешування даних у тактичних інформаційних мережах

Н. Р. Балко — 2026-09-24

З'ясовано, що забезпечення доступності критично важливих даних у тактичних мережах C4ISR за умов впливу засобів радіоелектронної боротьби (РЕБ) залишається невирішеною архітектурною проблемою розподілених систем реального часу. Проведене наше дослідження застосовує систематичний багатокритеріальний аналітичний апарат, заснований на формалізмі CAP-теореми, аналізі PACELC-компромісів та спеціально розробленій системі метрик живучості мілітарних систем – для порівняльного оцінювання трьох класів механізмів кешування даних: класичних алгоритмів витіснення кешованого об'єкта (LRU, LFU, ARC, W-TinyLFU), корпоративних платформ класу IMDG (англ. In-Memory Data Grid) та фреймворків тактичних граничних обчислень для середовищ типу DIL (англ. Disconnected, Interrupted, Low-Bandwidth). Виконаний аналіз алгоритмів витіснення кешованого об'єкта доводить, що класичні алгоритми демонструють системну "семантичну сліпоту" (semantic blindness) – нездатність розрізняти тактичний пріоритет даних спричиняє витіснення бойових наказів на користь фонової телеметрії; це явище формалізовано у роботі як "семантична катастрофа витіснення кешованого об'єкта". Встановлено, що IMDG-системи, що покладаються на протоколи консенсусу Raft та Paxos, функціонально паралізуються внаслідок фрагментації мережі: за рівня втрати пакетів понад 5 % (типовому за умов РЕБ) такі системи витрачають до 40 % пропускної здатності магістральних ліній на службовий трафік виборів лідера, блокуючи всі операції запису на ізольованих вузлах через CP-модель. Як наслідок, обидва підходи до управління пам'яттю не задовольняють вимогу AP-моделі (Availability + Partition Tolerance), аксіоматичну для тактичних командних пунктів. Запропоновано парадигму адаптивного кешування даних на основі динамічної цінності інформації DVoI (англ. Dynamic Value of Information) для подолання виявлених обмежень, а саме: тривимірну скорингову модель, що інтегрує семантичний ранг корисного навантаження (Sem), коефіцієнт деградації РЕБ (EW_factor) та місійний контекст (Mission), керовану чотирирежимним автоматом станів системи без зовнішнього мережевого консенсусу. Практичне значення роботи полягає у можливості застосування формалізованої системи оцінювання кеш-систем як складових мілітарних програм та на архітектурному кресленні DVoI, придатному для інтеграції у перспективні розгортання тактичних мереж C4ISR.

Метод графорієнтованої декомпозиції монолітних інформаційних систем для ізоляції релізів і локалізації регресійного тестування

В. В. Кухар — 2026-09-24

Встановлено, що однією з ключових проблем супроводу великих інформаційних систем з монолітною архітектурою є необхідність виконання повного її регресійного тестування системи за будь-яких локальних змін коду, що істотно збільшує тривалість релізного циклу та навантаження на CI/CD-інфраструктуру. Наявні підходи до структурування монолітних систем переважно орієнтовані на повну міграцію до мікросервісної архітектури і не вирішують завдання ізоляції релізів та локалізації автотестів всередині єдиної кодової бази. Отже, є очевидною невирішена методологічна проблема, для вирішення якої розроблено новий метод декомпозиції монолітних систем на основі зваженого графа функціональної відповідальності. Для кожного ребра графа характерні три компоненти: структурна вагомість, яка визначається на основі статичного аналізу коду, доменна вагомість, що відображає спільне використання бізнес-сутностей, та темпоральна вагомість, що обчислюється з git-історії за модифікованим індексом Жаккара для множин комітів. Виявлено, що темпоральна компонента фіксує приховані залежності, які невидимі за статичного аналізу коду. Зокрема, під час аналізу модельної системи із 312 ребрами графа, 41 зв'язок мав ненульову темпоральну вагу за нульових значень структурної та доменної вагомостей. Це свідчить про існування неформальних архітектурних зв'язків, які сформувались упродовж релізної історії системи. У роботі розроблено алгоритм affecteded(v,d), що реалізує обхід в ширину по графу з регульованою глибиною d і забезпечує формально верифіковану повноту відбору тестів для довільної зміни. Оцінено вплив параметрів порогу декомпозиції θ та глибини обходу d на ефективність роботи запропонованого методу граф-орієнтованої декомпозиції. Зокрема, виявлено стійкий діапазон θ Î [0,25, 0,35], у якому алгоритм стабільно виділяє 9-11 компонентів незалежно від точного значення порогу. Охарактеризовано закономірності зміни обсягу вибіркового тестування системи залежно від характеру змін. Сукупно це дало змогу скоротити тривалість регресійного тестування системи від 59,7 до 90,7 % за значення коефіцієнта виявлення дефектів 1,0 в усіх розглянутих сценаріях. З'ясовано, що запропонований метод є незалежним від технологічного стеку та придатним для веборієнтованих систем, реалізованих на основі будь-якої платформи.

Розроблення методу верифікації результатів міграції успадкованого користувацького ABAP-коду в мультиагентній системі інтелектуального реінжинірингу

О. А. Поздняков — 2026-09-24

Одним із актуальних завдань сучасної ІТ-галузі є інтелектуальний реінжиніринг комп'ютерних систем при переході на нові технологічні платформи. Встановлено, що особливістю переходу з SAP ERP 6.0 на SAP S/4HANA є потреба у міграції успадкованого користувацького ABAP-коду, яка становить до 40 % від загального обсягу проєктних робіт та вимагає автоматизації цього процесу. З'ясовано, що застосування великих мовних моделей у закритому корпоративному середовищі надає широкі можливості щодо автоматизованої трансформації коду, але потребує забезпечення якості мігрованого коду без залучення додаткових зовнішніх сервісів і фахівців. Виявлено два системних обмеження розробленої раніше базової одноагентної архітектури системи інтелектуального реінжинірингу для автоматизованої міграції коду: накопичення помилок для семантично складних перетворень та неможливість верифікації функціональної еквівалентності для 25–40 % фрагментів без тестового покриття. Для усунення зазначених обмежень розроблено архітектуру мультиагентної системи інтелектуального реінжинірингу на основі формалізації завдання міграції користувацького ABAP-коду як марківського процесу прийняття рішень. При цьому інтегральну метрику оцінювання якості мігрованого ABAP-коду (IAQS) розширено від бінарного критерію зупинки ітеративного циклу трансформації коду до потрійної керівної функції на основі адаптації великої мовної моделі-розробника, управління ітеративним циклом та формування структурованого діагностичного зворотного зв'язку, що забезпечило цільову трансформацію коду замість повного його регенерування. Удосконалено метод верифікації результатів міграції користувацького коду, що реалізує триетапну послідовну перевірку якості мігрованого коду за принципом ранньої зупинки (статичний аналіз, семантична валідація методом зворотного перекладу та ранжування за категоріями довіри), що формує замкнений контур якості коду без додаткового залучення фахівців. Оцінено вплив кількості агентів і конфігурацій системи на інтегральну метрику оцінювання якості мігрованого ABAP-коду. Абляційне дослідження на 300 реальних ABAP-фрагментах підтвердило, що запропонована конфігурація мультиагентної системи забезпечує поріг прийнятності якості мігрованого коду, досягаючи IAQS = 0,845^±0,031проти 0,718^±0,047для базової одноагентної архітектури. Встановлено практичну ефективність запропонованих рішень за результатами промислової апробації на 3200 ABAP-об'єктах у межах гібридної стратегії розгортання системи інтелектуального реінжинірингу, що загалом відповідає рівню автоматизації процесу міграції коду на рівні 86,5 % та скороченню трудовитрат приблизно на 80 %. Доведено, що запропоновані рішення придатні до узагальнення на інші ERP-платформи.

Класифікація методів інтеграції дискретних перетворень класу Фур'є у згорткові нейронні мережі

Р. В. Рикмас — 2026-09-24

Проаналізовано наявні підходи до інтеграції дискретних ортогональних перетворень класу Фур'є у згорткові нейронні мережі (ЗНМ) та з'ясовано, що такі підходи описано в літературі фрагментарно і без уніфікованих критеріїв зіставлення. Систематизовано наукові публікації 2014-2025 років за функціональною роллю перетворення у моделі, обчислювальному графі, навчальному процесі або процедурі підготовки даних. Запропоновано класифікаційну схему методів інтеграції дискретного перетворення Фур'є (ДПФ), дискретного косинусного перетворення (ДКП) та дискретного перетворення Хартлі (ДПХ) у ЗНМ, що поділяє підходи на три парадигми. Виокремлено обчислювальну парадигму, у якій перетворення трактовано як алгоритмічний засіб пришвидшення згорток і зворотного поширення похибки. Описано спектрально-адаптивну парадигму, у якій перетворення класу Фур'є застосовано для керування частотним складом даних, ознак і градієнтів у задачах субдискретизації, регуляризації та доменної адаптації. Введено архітектурну парадигму, у якій перетворення класу Фур'є подано як явний блок мережі, що формує дуальні просторово-частотні або повністю спектральні моделі. Застосовано запропоновану класифікаційну схему методів до ДПФ, ДКП і ДПХ та зіставлено їхні характерні переваги й обмеження. Показано, що ДПФ слугує базовим стандартом інтеграції перетворень класу Фур'є у ЗНМ завдяки розвиненій інфраструктурі швидких алгоритмів; з'ясовано, що ДКП найтісніше пов'язане зі спектрально-адаптивними задачами та областю JPEG; встановлено, що ДПХ перспективне для дійснозначних реалізацій, але залишається нішевим напрямом досліджень через слабшу програмно-апаратну підтримку. Виявлено, що застосування спектральних блоків у ЗНМ обмежене проблемами нелінійностей у частотній області, фазової узгодженості, енергетичної стабільності та залежності від програмно-апаратної інфраструктури. Обґрунтовано, що повний перехід ЗНМ у частотну область стикається з методологічною суперечністю між лінійністю спектральних операцій і нелінійною природою функцій активації ЗНМ. Окреслено перспективні напрями подальших етапів дослідження: проєктування нелінійностей, узгоджених із властивостями перетворень; забезпечення енергетичної стабільності спектральних шарів; побудова гібридних моделей, що поєднують елементи різних парадигм.

Розроблення адаптивної функції втрат для покращення детекції малорозмірних безпілотних літальних апаратів

Р. Д. Скаліш — 2026-09-24

Виявлення малорозмірних безпілотних літальних апаратів (БПЛА) за реальних умов спостереження залишається актуальною проблемою систем автоматичного моніторингу повітряного простору. Досліджено вплив зміни функції втрат на якість виявлення малорозмірних об'єктів одностадійними детекторами сімейства моделей YOLO (англ. You Only Look Once – ти дивишся тільки раз). Встановлено, що стандартна функція втрат не розрізняє об'єкти за масштабом, унаслідок чого великі та малі цілі роблять порівнянний внесок у сумарний loss, а оптимізація моделі природно зміщується в бік більших об'єктів і простіших для локалізації цілей. Запропоновано адаптивну функцію втрат, у якій ваговий коефіцієнт кожного анкера визначається обернено пропорційно до площі bounding box відповідного об'єкта. Розроблено механізм boost-only-модифікації target_scores (цільові бали) в алгоритмі TaskAlignedAssigner, який підсилює градієнтний сигнал від малих цілей без пригнічення процесу виявлення великих об'єктів. Запропонований метод адаптивної функції втрат інтегровано в реалізації детекторів YOLOv8s та YOLOv11s у середовищі PyTorch й апробовано на спеціалізованому наборі даних виявлення БПЛА, що містить 17 697 анотованих зображень із 12 246 об'єктами, розподілених за чотирма розмірними категоріями. Оцінено приріст метрик Precision, Recall, F1, mAP@0,5 та mAP@0,5:0.95 щодо базової конфігурації моделей. Виявлено, що запропонована функція втрат стабільно покращує повноту виявлення (Recall) та F1-міру для обох досліджуваних архітектур детекторів об'єктів у всіх розмірних групах, з найвиразнішим ефектом на дуже малих і малих цілях. Загальні інтегральні метрики (mAP@0,5 та mAP@0,5:0,95) також зростають, тоді як якість виявлення великих об'єктів зберігається на рівні базової моделі. Охарактеризовано закономірності впливу адаптивного вагового коефіцієнта анкера на якість виявлення об'єктів різних масштабів. Принципово, що великі об'єкти не постраждали – Recall для них збережено на рівні базової моделі. Встановлено, що запропонований підхід до модифікації функції втрат не збільшує кількість параметрів моделі та не впливає на швидкодію інференсу. Перспективою подальших етапів дослідження є комбінування адаптивної функції втрат з модифікованою функцією втрат Focal Loss та метрикою оцінювання якості локалізації GIoU (англ. Generalized Intersection over Union), а також адаптація підходу до багатокласових сценаріїв і edge-розгортання.

Контрольована реконструкція LLM-згенерованих синтетичних поведінкових даних для прогнозування повторної покупки клієнтом у CRM-системах

К. О. Тєлєгін — 2026-09-24

Проаналізовано можливості використання синтетичних даних, згенерованих великими мовними моделями LLM (англ. Large Language Model), для вирішення завдань прогнозування повторної покупки клієнтом у CRM-системах (англ. Customer Relationship Management – управління взаємовідносинами із клієнтами). Встановлено, що безпосереднє використання сирих LLM-згенерованих транзакційних даних є неприйнятним через явище колапсу на рівні користувачів: у сирих наборах даних фіксується тільки декілька сотень унікальних користувачів замість очікуваних десятків тисяч. Запропоновано методику контрольованої реконструкції LLM-згенерованих синтетичних транзакційних даних, який відокремлює правдоподібність окремих транзакцій від реалістичності поведінки користувачів на агрегованому рівні. Розроблено процедуру реконструкції синтетичних даних, що перепризначає транзакції новим синтетичним користувачам відповідно до емпіричних розподілів кількості транзакцій, отриманих із реальних даних. Досліджено чотири напрями оцінювання синтетичних даних: REAL→REAL, LLM_REBUILT→REAL, REAL→LLM_REBUILT та REAL+LLM_REBUILT→REAL – з використанням часового поділу та без витоку даних. Застосовано модель Random Forest як основну модель та моделі XGBoost і LightGBM – для оцінювання робастності отриманих результатів та підтвердження відтворюваності висновків. З'ясовано, що реконструйовані синтетичні дані частково зберігають поведінковий сигнал, проте не відтворюють повністю реальну купівельну поведінку на рівні користувачів. Встановлено, що синтетичні дані краще зберігають монетарні закономірності, ніж часову поведінкову динаміку. Підтверджено, що гібридне навчання моделі на реальних і реконструйованих синтетичних даних покращує якість прогнозування поведінки користувачів порівняно з навчанням моделі тільки на синтетичних даних. Охарактеризовано контрольовану реконструкцію LLM-згенерованих синтетичних даних як перспективну стратегію доповнення реальних поведінкових даних у завданнях CRM-прогнозування, яку, водночас, не можна розглядати як їх повну заміну.

Метод розмітки фрагментів проміжного коду .NET оракулом-обфускатором для адаптивного захисту вихідного коду

І. Г. Головко — 2026-09-24

Проаналізовано наявний спосіб формування навчальних даних для адаптивної обфускації платформи .NET, за якого множину придатних стратегій обфускації коду зіставляють фрагментові проміжного коду експертним судженням або евристичними правилами на зразок "фрагмент містить рядкові константи, отже шифруй його рядки". З'ясовано, що такий спосіб формування навчальних даних не масштабується і не гарантує узгодженості мітки з критерієм, за яким оцінюють остаточний результат, через що моделі навчають прогнозувати одне, а оцінюють результат за іншим критерієм. Розроблено метод розмітки фрагментів проміжного коду, у якому еталонну множину придатних стратегій обфускації фрагмента проміжного коду становлять δ-оптимальні за інтегральною метрикою якості обфускації перетворення, тобто той самий критерій, за яким оцінюють остаточний результат, а мітку подано бінарним вектором належності без згортання до однієї стратегії обфускації коду. Інстанційовано компоненту структурної складності на рівні окремого фрагмента проміжного коду через згладжену насиченість, що зберігає розрізнювальну здатність метрики на коротких фрагментах коду, де пряме відносне нормування приросту складності вироджується. Реалізовано двоступеневий контур верифікації семантичної еквівалентності, який допускає до розмітки тільки коректні перетворення. Проведено перевірку методу оракул-розмітки на корпусі з дев'яти бібліотек .NET з дозвільними ліцензіями: виконано 29 544 вимірювання пар "фрагмент – стратегія" на 9848 фрагментах коду, причому контур відхилив 0,58 % пар. Встановлено, що присутність стратегій обфускації коду в еталонних множинах різко асиметрична: вставляння непрозорих предикатів входить до 96,12 % множин (довірчий інтервал 95,70-96,50 %) проти 3,80 % – для шифрування рядків і 3,41 % – для рефлексивної обфускації коду. Досліджено природу асиметрії присутності стратегій обфускації коду декомпозицією їх застосовності та заслуги і показано, що вона є структурною властивістю простору стратегій обфускації коду, а не перевагою методу: непрозорий предикат спрацьовує на 99,31 % фрагментів коду, тоді як шифрування рядків застосовне тільки до 7,47 %. Підтверджено стійкість домінування непрозорих предикатів за всіх нормалізацій і допусків, а медіана запасу якості 0,1640 у кілька разів перевищує допуск. Виявлено, що шифрування рядків потрапляє до еталонної множини у 50,67 % фрагментів коду з рядковими літералами, тож правило на основі наявності конструкції було б там не точнішим за випадкове вгадування. Виявлено також null-клас обсягом 8,2 % фрагментів коду, для якого жодна стратегія обфускації коду не дає виграшу і який має структурний механізм: серед фрагментів переміщення даних він сягає 22,3 %. Показано, що метод оракул-розмітки дає змогу одноразово заплатити обчислювально витратною процедурою вимірювання якості обфускації коду, щоб надалі отримувати її результат прогнозом навченої моделі за мілісекунди.

Удосконалення методу спектрально-візуального та структурного аналізу фото- і відеооб'єктів мережевих ресурсів шляхом збереження походження ознак

Д. О. Денисюк — 2026-09-24

Удосконалено метод спектрально-візуального та структурного аналізу фото- і відеооб'єктів, які опрацьовують мережеві ресурси, шляхом збереження походження кожної ознаки до етапу їх числового поєднання. Встановлено, що рання інтеграція контейнерних і декодованих даних ускладнює відновлення байтової, просторової або часової підстави рішення моделі логістичної регресії та може прирівняти недоступну перевірку до перевірки з нульовим результатом. Сформовано два незалежні подання одного й того самого незмінного об'єкта: структурне подання ознак відображає сигнатуру, граматику контейнера, фізичні й логічні межі, вкладеність елементів, службові поля та невіднесені байтові ділянки, а спектрально-візуальне подання ознак охоплює локальні статистики, високочастотні залишки, дискретно-косинусні, хвилькові й часові характеристики. Розроблено простежуваний опис, який поєднує числові подання ознак з байтовими та просторово-часовими локалізаціями, маскою доступності, контрольною сумою, версіями правил і параметрами декодування. Проведено групово-незалежне оцінювання 200 джерельних груп, розподілених між навчальною, налаштувальною та перевірною частинами до створення похідних об'єктів. Встановлено, що на внутрішній перевірній частині з 80 об'єктів спільне подання ознак забезпечило Accuracy 0,9750, Recall 0,9500, F1 0,9744 і ROC-AUC 0,9869. Оцінено статистичну відмінність парних рішень: точний критерій Мак-Немара підтвердив перевагу над спектрально-візуальним поданням ознак, але не підтвердив перевагу над структурним за рівня значущості 0,05. З'ясовано, що у зовнішній серії з 56 MP4-об'єктів Balanced Accuracy становила 0,8333 – для структурного, 0,7857 – для спільного та 0,5000 – для спектрально-візуального подання ознак, що вказує на залежність реалізованих зорових ознак від пристрою, кодека й попереднього опрацювання. Визначено, що 95 % часу дорівнював 2,136 мс – для структурного і 853,971 мс – для спільного варіанта. Отримані результати підтверджують придатність методу до формування відтворюваного опису контрольовано змінених об'єктів, але не доводять виявлення природно поширеного шкідливого коду або готовності до промислового застосування.

Еволюція V-характеристик великих даних: від класифікації властивостей до концептуального переосмислення

Н. Е. Кунанець — 2026-09-24

Досліджено розвиток наукових уявлень про характеристики великих даних шляхом аналізу їх еволюції від класичної моделі 3V до сучасних розширених моделей, що охоплюють понад 40 характеристик. Актуальність дослідження зумовлена постійним розширенням множини V-характеристик великих даних, що ускладнює їх однозначне трактування та потребує переосмислення наявних підходів до їх систематизації. Виконано системний аналіз фундаментальних і сучасних наукових праць стосовно розвитку концепції великих даних, із застосуванням історико-логічного, порівняльного, семантичного та контент-аналізу. Особливістю запропонованого аналізу є дослідження не тільки кількісного розширення множини характеристик, а і якісної трансформації їх змісту та функціонального призначення. Встановлено, що розвиток концепції великих даних супроводжується поступовим переходом від опису фундаментальних властивостей даних до охоплення характеристик, які відображають процеси їх опрацювання, технологічну інфраструктуру, аналітичні механізми, людиноцентричні чинники та управлінські аспекти функціонування сучасних інформаційних систем. Показано, що сучасні моделі великих даних поєднують поняття різної семантичної природи, унаслідок чого категорія їх V-характеристик втратила первинну однорідність і перестала описувати винятково властивості даних. Запропоновано узагальнену класифікацію V-характеристик великих даних за їх семантичною природою, яка систематизує поняття, сформовані на різних етапах розвитку їхньої концепції, та дає змогу виокремити фундаментальні властивості даних, процеси їх опрацювання, технологічні, аналітичні, людиноцентричні й управлінські характеристики. На відміну від наявних підходів, запропонована класифікація великих даних орієнтована не на розширення переліку характеристик, а на узагальнення закономірностей їх еволюції та змін функціонального призначення. Обґрунтовано, що подальше механічне збільшення кількості V-характеристик великих даних має обмежений методологічний потенціал, оскільки призводить до поєднання понять різної природи в межах єдиної класифікації. Доведено доцільність переходу від класифікаційного опису великих даних до концептуального осмислення сучасних систем роботи з даними, що створює методологічне підґрунтя для розроблення нових пояснювальних моделей розвитку інформаційних технологій та систем, а також можна використати для подальших досліджень у галузі науки про дані, методології створення інформаційних систем та аналізу великих даних.

Захист авторського права PDF-документів з використанням цифрових водяних знаків і електронного підпису

В. І. Сабат — 2026-09-24

Розглянуто проблему захисту авторських прав для електронних документів, які розробляються і поширюються в PDF-форматі. Наявні засоби захисту електронних документів, такі як паролі або стандартне шифрування PDF-файлу, не забезпечують достатнього рівня його стійкості до атак, пов'язаних із видаленням або модифікацією захисних механізмів, що вказують на автентифікацію самого документа. З огляду на це актуальним є розроблення багаторівневих систем захисту електронного документа, які поєднують різні методи приховування та захисту інформації. Значне поширення PDF-документів у практичній діяльності в різних сферах діловодства та правовій сфері, що пов'язана з укладанням та завіренням договорів з використанням електронних документів, зумовлює нагальну потребу їхнього захисту від підробок модифікації чи присвоєння чужих документів з порушенням авторських прав. Це, водночас, ставить завдання для розробників, видавців і поширювачів електронних документів у мережі Інтернет впроваджувати певні механізми захисту таких документів, пов'язаних з їхньою автентифікацією та з дотриманням прав авторства. Розроблено програмну систему багаторівневого захисту PDF-документів на основі вибору та поєднання методів цифрових водяних знаків (ЦВЗ), криптографічного шифрування і стеганографії. Запропоноване програмне забезпечення реалізує декілька незалежних підходів до приховування та захисту інформації: метадані PDF-документа, видимі водяні знаки, приховані анотації, методи частотної області DCT (англ. Discrete Cosine Transform), криптографічне шифрування AES (англ. Advanced Encryption Standard) та стелс-стеганографію. Окремо реалізовано модуль цифрового підпису документів. Програмну реалізацію виконано мовою Python із використанням бібліотек PyPDF2, OpenCV, cryptography та Tkinter. Комплексний захист документів із впровадженням в їхню структуру цифрових водяних знаків дає змогу підвищити їхню стійкість до несанкціонованого доступу, модифікації та порушення авторського права. Охарактеризовано кожен із засобів нанесення цифрових водяних знаків на PDF-документ, їхні переваги та недоліки. Експериментально перевірено стійкість кожного методу захисту та автентифікації документа до зовнішніх атак на виявлення в них цифрових водяних знаків і обґрунтовано використання комбінованих методів захисту залежно від класу документа і його подальшого призначення, що може слугувати базою для розроблення автоматизованої системи захисту авторських прав.

Інформаційно-технологічний підхід до дистанційного зондування пралісів та старовікових лісів Українських Карпат

О. Г. Часковський — 2026-09-24

Обґрунтовано потребу використання та реалізовано інформаційно-технологічну платформу для автоматизованого дешифрування та ретроспективного моніторингу стану пралісів і старовікових лісів Українських Карпат за період 1986-2024 років. Досліджено актуальність створення відтворюваних методів інвентаризації критично важливих лісових екосистем за умов кліматичних змін та антропогенного тиску. Розроблено комплексну систему, що поєднує використання хмарних обчислень та алгоритмів машинного навчання для аналізу великих масивів геопросторових даних. В основі дослідження використано масштабовані обчислювальні процедури в середовищі GEE (англ. Google Earth Engine), що дало змогу забезпечити швидке оброблення терабайтів даних без необхідності залучення локальних потужностей. Сформовано багаточасові медіанні композити Landsat 5/7/8/9, що забезпечують стабільність спектральних характеристик стану пралісів і старовікових лісів Українських Карпат упродовж десятиліть. Проведено глибоку інтеграцію оптичних даних Sentinel-2 із радарними даними Sentinel-1 (SAR), що дало змогу мінімізувати вплив частої хмарності в гірських районах та підвищити точність розрізнення закритих лісових насаджень. Здійснено обчислення нормалізованого диференційного вегетаційного індексу NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index) та компонентів трансформації Tasseled Cap (англ. Brightness, Greenness, Wetness), які є ключовими індикаторами структури крон та вологості біомаси. Побудовано пайплайн машинного навчання моделі на основі алгоритму Random Forest із використанням версіонованих наборів ознак, що містять від 6 до 29 спектральних каналів даних і додаткові метадані. Описано архітектуру зберігання даних у форматах GeoTIFF та CSV, процедуру інтелектуальної підготовки тренувальних вибірок (реплікація, stratified sampling) та методи строгої валідації результатів (k-fold cross-validation, матриці змішування). Особливу увагу приділено концепції відтворюваності результатів попередніх досліджень (Open Science) через публікацію GEE-скриптів та використання Git-репозиторіїв. Отримані результати класифікації даних засвідчили високу точність: загальна точність (OA) класифікації типів лісу становила 0,87 (Kappa = 0,81), а точність карт історії порушень – 0,84 (Kappa = 0,78). Розроблений програмно-аналітичний інструментарій дає змогу створювати динамічні карти лісового покриву та оперативно виявляти зони їх деградації. Сформовано рекомендації щодо виробничого впровадження розробленої системи через CI/CD процеси та API-інтеграцію з державними ГІС-платформами, що забезпечує підтримку прийняття рішень у сфері охорони природи та сталого лісокористування.

Сценозалежне ансамблеве виявлення об'єктів на аерознімках безпілотників: межі корисності маршрутизації кадрів за сценами

Х. С. Руда — 2026-09-24

Досліджено сценозалежне ансамблеве виявлення об'єктів на аерознімках безпілотних літальних апаратів (БпЛА), у якому класифікатор сцени (день/ніч/дощ) спрямовує кадр до спеціалізованого пер-сценового ансамблю детекторів зі злиттям передбачень методом зваженого злиття рамок WBF (англ. Weighted Boxes Fusion). Проведено ізолювальний аналіз, який відокремлює внесок сценозалежної маршрутизації даних від внеску самого ансамблювання детекторів; нової архітектури детектора не запропоновано. Виявлено та виправлено систематичні дефекти протоколу оцінювання детекторів – використання порогу впевненості розгортання системи замість оцінювального, невідповідність розмітки 10 і 8 класів та обрізання постоброблення за часом, – які спотворюють оцінки окремих моделей на десятки відсотків і роблять порівняння архітектур детекторів ненадійним. Встановлено, що за коректним протоколом ансамбль детекторів WBF трьох детекторів стабільно перевершує найкращу одиночну модель у кожній сцені (близько +0,05 mAP@50) ціною приблизно триразового зниження швидкості інференсу, тобто йдеться про компроміс Парето. З'ясовано, що сценозалежна маршрутизація кадру не перевершує єдиний сценонезалежний ансамбль детекторів тих самих моделей (різниця −0,0006 mAP@50), і цей результат відтворено на гетерогенному пулі з п'яти поколінь YOLO. Показано, що надлишковість передбачень пулу є властивістю навчального розподілу даних, а не архітектури детектора, у межах перевіреного простору публічних донавчених ваг, доступних станом на липень 2026 року. Встановлено, що на другому наборі даних UAVDT (англ. (Unmanned Aerial Vehicle Benchmark: Detection and Tracking) з офіційними мітками умов (день/ніч/туман) маршрутизація кадру вперше дає статистично значущий виграш за фіксованого обчислювального бюджету ансамблю (+0,014 mAP@50), проте злиття всього пулу моделей без відбору знову поглинає цю перевагу. Сформульовано і підтверджено на двох наборах даних уточнену умову корисності маршрутизації даних: сценоспецифічна перевага має бути невідновлюваною злиттям повного пулу. Показано, що практичною нішею маршрутизації даних є жорсткий обчислювальний бюджет за доменного зсуву з екзогенним джерелом знання про сцену, оскільки класифікатор за виглядом кадру розпізнає критичні несприятливі умови (туман) тільки у 32 % випадків.

Комплексна автоматизація технологічного процесу сушіння сировини в конвективних камерних сушарках

В. С. Мельник — 2026-09-24

Розглянуто питання автоматизації технологічного процесу (ТП) сушіння сировини в конвективних камерних сушарках. Запропоновано модель комплексної системи автоматизації таких сушарок, яка поєднує підсистеми керування температурою повітря в камері сушарки, циркуляцією сушильного агента, вологовидаленням із камери сушарки та програмного керування ТП. Технологічна програма сушіння сировини складається із семи кроків, у кожному з яких задаються час переходу від попереднього кроку та остаточні задані значення температури та абсолютної вологості повітря в камері сушарки. Для відпрацювання температурного завдання використовується дворежимне керування температурою повітря в камері сушарки з нейромережевим визначенням моменту перемикання режимів та ініціалізацією ПІД-регулятора. У режимі інтенсивної зміни температури на нагрівач подається максимальний керівний вплив, що забезпечує швидке наближення температури повітря в камері до заданого значення. Перемикання до режиму стабілізації температури повітря виконується з урахуванням інерційного вибігу температури, після чого підтримання заданого значення температури здійснюється ПІД-регулятором. Такий підхід до керування сушаркою забезпечує швидкий перехід між температурними режимами, високу якість стабілізації температури та зменшення або усунення перерегулювання. Для формування завдання швидкості обертання лопатей основного вентилятора застосовано нечітку логіку, що враховує температуру в камері, відносну масу завантаженої сировини від початку процесу її сушіння та завантаженість сушарки відносно номінального значення. Керування витяжним вентилятором здійснюється за допомогою ПІ-регулятора за абсолютною вологістю повітря в камері. Окремо реалізовано механізм технологічних рецептів, автоматичні блокування та сигналізацію. Наявність рецептів і людино-машинного інтерфейсу спрощує налаштування режимів сушіння, зменшує навантаження на оператора та підвищує повторюваність виконання технологічного режиму. Дослідження виконано на побудованій експериментальній конвективній камерній сушарці з мультисенсорною системою вимірювань технологічних параметрів процесу сушіння. Експериментальні дослідження із застосуванням запропонованої комплексної системи автоматизації ТП показали скорочення тривалості сушіння сировини та витрат електроенергії, що свідчить про доцільність її практичного використання для автоматизації процесу сушіння сировини в конвективних камерних сушарках.

Алгоритмічне та програмне забезпечення високоточної локалізації мобільних об'єктів на основі мультимодального злиття даних

М. О. Падій — 2026-09-24

Розглянуто завдання неперервного визначення просторового положення рухомих платформ у середовищах, де сигнали глобальних навігаційних супутникових систем GNSS (англ. Global Navigation Satellite System) ослаблені, спотворені перевідбиттям або відсутні повністю. Запропоновано алгоритмічне ядро, що поєднує помилково-станний розширений фільтр Калмана з 15-вимірним вектором помилок, проміжне злиття геометричних та семантичних ознак й адаптивне зважування спостережень за поточними показниками якості кожної модальності. Розроблено дворівневу архітектуру програмного забезпечення (ПЗ), у якій ресурсомісткі обчислення винесено на бортовий модуль мовою C++, а візуалізацію телеметрії реалізовано крос-платформним клієнтом на фреймворках React Native та TypeScript. Виконано експеримент методом Монте-Карло із 50 реалізацій руху об'єкта вздовж криволінійної траєкторії завдовжки 183,8 м тривалістю 120 с з імітацією похибок інерціального модуля, лазерного сканера і відеокамери. Встановлено, що некоригована інерціальна одометрія втрачає працездатність уже на десятій секунді руху об'єкта, а її остаточна похибка сягає 8376 метрів. З'ясовано, що запропоноване адаптивне злиття даних утримує середньоквадратичну похибку положення на рівні 0,159^±0,052м, що на 45,7 % менше, ніж для візуально-інерціальної одометрії з розв'язаним масштабом, і відповідає відносному дрейфу 0,13 % пройденого шляху. Оцінено вплив деградації сигналу: за туману, коли точність лазерного сканування мобільного об'єкта знижується у 3,5 раза, похибка лідарно-інерціального контуру зростає до 0,715 м, тоді як адаптивне злиття даних утримує 0,337 м, а за 30-секундної втрати лазерного сканера різниця сягає двох порядків. Виявлено, що адаптивне перерахування коваріаційної матриці спостережень дає виграш саме за деградації модальностей, тоді як за номінальних умов його внесок статистично незначущий. Охарактеризовано закономірності накопичення похибки сканування об'єкта та обґрунтовано доцільність застосування комплексу для автономних платформ, які працюють поза зоною впевненого приймання супутникового сигналу.