2024 № 1 Системний аналіз, управління та інформаційні технології
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/79886
Переглянути
17 результатів
Результати пошуку
Документ Аналіз типів блокчейнів та їх придатності для сховищ зображень(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Терещенко, Гліб Юрійович; Писаренко, Єлизавета МихайлівнаДосліджено різні типи блокчейнів та їх можливе використання для створення сховища зображень. Метою дослідження було оцінити переваги та обмеження різних типів блокчейнів з точки зору зберігання зображень. Застосовано методи обробки даних для аналізу технічних характеристик різних типів блокчейнів та порівняльного аналізу параметрів ефективності та надійності. Отримано результати, які дозволили сформулювати принципи вибору типу блокчейну для створення сховища зображень та ідентифікувати переваги та обмеження кожного типу з точки зору зберігання зображень у залежності від пріоритетів програмного продукту. Висновок полягає в тому, що використання блокчейну забезпечує високий рівень безпеки та цілісності зображень, деякі типи блокчейнів проявляють високу швидкість та масштабованість. Проте, важливо розуміти, що процес збереження може залишатися централізованим, тому потрібно проводити додаткові дослідження для оптимального використання та розвитку цих технологій. Майбутні дослідження можуть включати аналіз можливостей забезпечення конфіденційності учасників та розвитку стандартів для обміну мультимедійним контентом через блокчейн. Важливо враховувати, що використання блокчейну може сприяти підвищенню прозорості та довіри у процесі зберігання та обміну мультимедійним контентом, що є важливим для розвитку цифрової економіки. Однак для досягнення повного потенціалу блокчейну у сфері мультимедіа, необхідно розробляти ефективні стратегії для вирішення проблем конфіденційності, масштабованості та централізації, що виникають при впровадженні цих технологій. Такий комплексний підхід дозволить забезпечити стабільну та ефективну інфраструктуру для управління мультимедійним контентом у цифровому середовищі.Документ Побудова можливісних причинно-наслідкових залежностей між класами еквівалентності даних в інтелектуальній інформаційній системі(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Чалий, Сергій Федорович; Лещинський, Володимир ОлександровичПредметом дослідження є процеси формування пояснень щодо прийняття рішень в системі штучного інтелекту. Пояснення в таких системах дають можливість зробити прозорим та зрозумілим процес формування рішень для користувача і, як наслідок, підвищити довіру користувача до отриманих результатів. Мета роботи полягає у розробці підходу до побудови ймовірнісної каузальної моделі пояснення з урахуванням класів еквівалентності вхідних, проміжних і результуючих даних. Вирішення цієї задачі створює умови для побудови пояснень у формі причинно-наслідкових залежностей на основі доступної інформації про властивості вхідних даних, а також про властивості отриманих у системі штучного інтелекту результатів. Для досягнення мети вирішуються такі задачі: розробка моделі каузальної залежності між класами еквівалентності вхідних та вихідних даних; розробка методів побудови класів еквівалентності даних процесу прийняття рішень та методу побудови причинно-наслідкового представлення пояснення. Запропоновано ймовірнісну модель каузальної залежності, що містить причиннонаслідковий зв’язок між класами еквівалентності вхідних або проміжних та результуючих даних, отриманих у процесі прийняття рішень в системі штучного інтелекту. Цей зв’язок враховує оцінки можливості і необхідності такої залежності. Модель створює умови для пояснення можливих причин отриманого рішення. Запропоновано комплекс методів побудови класів еквівалентності даних процесу прийняття рішень та побудови причинно-наслідкового представлення пояснення, що встановлює каузальний зв’язок між класами еквівалентності. При побудові класів еквівалентності встановлюються відношення обов’язкового і необов’язкового уточнення даних, вимоги або виключення даних, а також кон’юнкції даних. При побудові причинно-наслідкового представлення пояснення розраховується можливість та обмеження необхідності такої залежності, що дає можливість побудувати пояснення на основі доступної інформації про отримані рішення та вхідні і проміжні дані, які були використані для формування цих рішень.Документ Екстерналізація неявних знань в ментальній моделі користувача системи штучного інтелекту(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Чалий, Сергій Федорович; Лещинська, Ірина ОлександрівнаПредметом дослідження є процеси формування ментальної моделі користувача в системах штучного інтелекту. Побудова такої моделі пов'язана з вирішенням проблеми непрозорості та незрозумілості процесу прийняття рішень в таких системах для кінцевих користувачів. Щоб вирішити цю проблему, користувач системи має отримати пояснення щодо отриманого рішення. Пояснення повинно враховувати сприйняття рішення та процесу його прийняття користувачем, що формалізується в рамках ментальної моделі користувача. Ментальна модель враховує використання користувачем явних та неявних знань, останні з яких зазвичай не мають формального представлення. Екстерналізація таких знань забезпечує їх перетворення у формальну форму. Метою роботи є розробка підходу до екстерналізації неявних знань на основі виділення патернів та каузальних залежностей для процесу прийняття рішень в інтелектуальній системі при побудові ментальної моделі користувача. Для досягнення мети вирішуються такі завдання: розробка ментальної моделі користувача системи штучного інтелекту, яка враховує як явні, так і неявні знання, та розробка підходу до екстерналізації неявних знань користувача системи штучного інтелекту. Запропоновано ментальну модель користувача системи штучного інтелекту, яка враховує як явні, так і неявні знання користувача. Модель враховує зв'язки між явними та неявними знаннями користувача щодо системи штучного інтелекту, процесу прийняття рішень, способу використання рішень та загальної концепції інтелектуальної системи. Це створює умови для екстерналізації неявних знань користувача та подальшого використання цих знань при формуванні пояснень щодо процесу прийняття рішень у системі штучного інтелекту. Запропоновано підхід до екстерналізації знань зі статистичного та семантичного шарів ментальної моделі користувача. У практичному плані підхід дозволяє перевести в явну форму умови та обмеження щодо формування та використання рішень у системі штучного інтелекту.Документ Розробка архітектури програмного забезпечення для моделювання систем масового обслуговування під імплементацію мовою програмування Go(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Гольдінер, Денис ІгоровичПредметом дослідження статті є – методи та підходи до організації архітектури програмної реалізації, призначеної для моделювання поведінки систем масового обслуговування. Мета роботи – спроєктувати архітектуру програмного забезпечення під реалізацію мовою Go, призначену для відтворення поведінки систем масового обслуговування різних типів, без урахування виходу з ладу окремих каналів обслуговування, з використанням паралельних обчислень. У статті вирішуються наступні завдання: розглянути підстави для проєктування архітектури та зробити висновок про її доцільність; розробити вимоги до майбутнього програмного продукту задля більш ефективного використання ресурсів та чіткого визначення успішного завершення роботи; провести аналіз підходів до організації архітектури програмного забезпечення й прийняття обґрунтованого рішення щодо застосування одного з них; спроєктувати загальну схему алгоритму з урахуванням всіх вимог; визначити компоненти системи, що моделюється, та їхні взаємодії; побудувати процесні діаграми з урахуванням особливостей мови програмування Go; визначити спосіб та контракти взаємодії з програмним забезпеченням. Для досягнення поставлених цілей дослідження використовуватимуться такі методи: мова програмування Go, конкаренсі, архітектурні UML діаграми, C4 діаграми, процесні діаграми. Було здобуто такі результати: визначено вимоги до програмного забезпечення моделювання СМО; розглянуто поширені підходи до організації архітектури та проведено для них порівняльний аналіз; розроблено структуру майбутньої програми на необхідних рівнях абстракції; вперше запропоновано архітектуру програмного продукту для моделювання різноманітних систем масового обслуговування із застосуванням паралельних обчислень та підходу конкаренсі під реалізацію мовою програмування Go.Документ Optimization of the development process of monolithic multi-module projects in Java(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Veres, Maksym Dmytrovych; Golian, Natalia ViktorivnaIn recent years, there has been an increase in the complexity of Java software development and a change in the scope of projects, including an increase in the number of modules in projects. The multi-modularity of projects, although it improves manageability to a certain extent, but often creates a number of problems that can complicate development and, a problem that will appear in the future, require more resources to support. This article will analyze the main problems of monolithic multi-module Java projects and will try to consider a number of possible solutions to overcome the above problems. The article discusses the peculiarities of working with multi-module monolithic projects using Java as the main programming language. The purpose of this article is to identify features and obstacles using the above architectural approach of the software, analysis of the main possible issues of working with the monolithic multi-module Java projects, as well as providing recommendations for eliminating these obstacles or describing the features of the process that could help engineers in supporting this kind of projects. In other word the main goal of this work is to create recommendations, provide modern best practices for working with monolithic multi-modular software architecture and the most popular modern technological solutions used in corporate development. The proposed recommendations allow the team, primarily developers and the engineering side, to avoid possible obstacles that lead to the loss of efficiency of the monolithic software development process. The most important advantage, from the recommendations given in the article, is the optimization of resource costs (time, money and labor) for the development process. As a result of the article, a general list of recommendations was obtained, which allows the developer to better analyze what changes in the project should (if necessary) be made to optimize the development, assembly and deployment processes of a monolithic Java project, as well as advice before designing new software to avoid the main obstacles of monolithic architecture in the future.Документ Застосування нейромережі для визначення типу елементів симетро-компенсувального пристрою несиметричної системи з нульовим проводом(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Ягуп, Катерина Валеріївна; Ягуп, Валерій ГригоровичУ статті досліджується можливість використання нейронних мереж у галузі підвищення енергетичних показників чотирипровідної системи електропостачання з нерівномірним навантаженням у фазах. Нерівномірне навантаження у фазах спричиняє несиметрію струмів у мережі і сприяє зростанню струму в нульовому проводі, що вкрай негативно впливає, як на саму мережу, так і на її споживачів. Для усунення несиметрії і зниження струму в нульовому проводі можна підключити симетро-компенсувальний пристрій. Такий пристрій представляє собою набір реактивних елементів, параметри яких визначаються шляхом пошукової оптимізації. Для визначення типу необхідного елементу виконується перерахунок визначених параметрів. Тобто вирішення такої задачі складається з двох складових підзавдань – структурного та параметричного синтезу. Такий підхід надає високу точність розрахунків, але має суттєвий недолік – обчислення представляються громіздкими і затратними. Задля спрощення вирішення задачі синтезу має сенс визначити тип елементів за допомогою нейронних мереж, що дозволить значно скоротити час та ресурси, що витрачаються на розрахунок величин параметрів симетро-компенсувального пристрою. Предметом дослідження статті є вивчення можливості використання нейромереж з метою прогнозування типів реактивних елементів симетро-компенсувального пристрою. У ході дослідження було визначено параметри і тип нейронної мережі, що забезпечують найточніше прогнозування топології структури симетро-компенсувального пристрою. Вхідні параметри нейромережі формувалися з наборів, що складаються з восьми параметрів – опорів та індуктивностей ліній передач і нульового дроту. Матриця цілей формувалася з множини наборів даних, що складаються з шести елементів, що містять інформацію про типи елементів, що підключаються (0 – конденсатор, 1 – індуктивність) між фазами та між фазами та нульовим проводом. У ході дослідження були отримані результати квазірішення, значення яких виявилися співрозмірними з точними розрахунками визначення структури симетро-компенсувального пристрою системи електропостачання з нульовим проводом. Це свідчить про високу якість роботи розробленої нейромережі. Застосування мінімаксної стратегії до отриманих результатів надає можливість звести отримані значення до 0 та 1, щоб забезпечити наявність отриманих нейромережею результатів.Документ Дворівнева концепція для моделювання єдиної завадостійкої передачі цифрових даних(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Шаров, Владислав Олегович; Нікуліна, Олена МиколаївнаУ статті формалізується, створюється та надається для розглядання концепція єдиного безпечного завадостійкого каналу передачі цифрових даних. У сучасній теорії та практиці з кібербезпеки існує набір рекомендацій по зниженню ризиків для організацій NIST Cybersecurity Framework. Для того, щоб дані високого рівня були безпечними, висуваються вимоги для СІА-тріади, а саме до конфіденційності, цілісності та доступності інформації. Тому, у подальшому доцільність роботи та її результат напряму будуть залежати від задоволення виконання СІАумов. Як відомо, дані високого рівня: як e-mail, візуальні дані у GUI різних додатків, тощо, передаються по каналам зв’язку низького рівня: як кабелі, бездротові канали радіозв’язку та інші. На кожному з рівнів для безпечної передачі інформації існують специфічні шкідники. На високих рівнях основною загрозою для інформації є людина та людський фактор. Чим нижче стає рівень передачі інформації, тим більше починає впливати природа, натуральні перепони і випадкові короткі явища. Для того, щоб користувач міг без загрози для конфіденційності, цілісності та доступності інформації користуватись різноманітними приладами, необхідно активно і безперебійно розробляти, вдосконалювати та покращувати вже існуючі способи захисту, відновлення, передачі та зберігання даних. Кожний аспект у цій боротьбі за безпеку є як і перевагою так і недоліком: надлишкова безпечність не доцільна для масового трафіку, складність не завжди надає відповідну захищеність і так далі. Тому важливим фактором постає оптимальність і доцільність методів, що використовуються для передачі даних. З цих причин, у роботі пропонується відносно простий, але не менш ефективний від того підхід для збереження СІА-вимог.Документ Прогнозування зміни рівня лісистості за допомогою сервісу Global Forest Watch і мови програмування та аналізу даних R(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Мельников, Олександр Юрійович; Денисенко, Вікторія ОлегівнаРозглядається проблема розрахунку рівня лісистості, у тому числі – прогнозування зміни лісистості в окремому лісництві. Наведено, що автори раніше розробили програмне забезпечення для розрахунку лісистості та оброблення інформації про лісові насадження на прикладі селища Співаківка в Ізюмському районі Харківської області. Також було зроблено порівняння лісистості за низку років з використанням ресурсу Global Forest Watch. З цього ресурсу були взяті зображення Придонецького лісництва з нанесеними умовними позначеннями: синім кольором зображені території, де відбувається висадка нових лісових насаджень, а рожевим – де відбувається вирубування. Кожне із завантажених зображень обраного лісництва запропоновано розділити на квадрати, а потім аналізувати дані по кожному квадрату. Було розраховано насиченість рожевим кольором та збережено у таблиці. Зазначено, що прогнозування зміни лісових насаджень на обраній ділянці, тобто зміни відсотка вирубки, можна зробити різними шляхами. По-перше, використати регресійний аналіз – застосувати рівняння регресії окремо до значень кожного квадрату, а також для усього лісництва. По-друге – сформувати перелік вхідних факторів, що містять показники на обраній ділянці у два попередні роки та ці ж показники на сусідніх ділянках. Таким чином, кількість факторів буде дорівнювати 27: 26 вхідних та 1 вихідний (значення на досліджуваному квадраті). Таку задачу прогнозування можна розв’язати або методом багатофакторної лінійної регресії, або методом штучних нейронних мереж. Для проведення розрахунків за обома методами було використано мову програмування та аналізу даних R. Створено скрипт, який виконує розрахунки побудовою ліній регресії та штучної нейронної мережі, а також дозволяє визначити найкращу архітектуру нейронної мережі та більш ефективний метод її навчання для певного набору даних. Наведено розрахунок динаміки вирубки у цілому лісництві (прогноз на останній рік забезпечує похибку в 1 %) та розрахунок динаміки вирубки на обраному квадраті (прогноз на останній рік забезпечує похибку в 3.5 %). Після численних запусків скрипту з’ясовано, що найкращий результат забезпечує персептрон з двома прихованими шарами та двома нейронами у кожному шарі. Результати розрахунків свідчать про високу кореляцію даних для визначення відсотка лісу, який буде вирубуватися на визначеному квадраті. Застосування цього персептрону для прогнозування на останній рік показало похибку в 3 %.Документ Дослідження засобів штучного інтелекту для автоматизації процесу тестування програмного забезпечення(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Ворочек, Ольга Григорівна; Соловей, Ілля ВладиславовичПредметом дослідження є засоби штучного інтелекту (ШІ) для автоматизації процесу тестування програмного забезпечення. Швидкий розвиток індустрії розробки програмного забезпечення останніми десятиріччями призвів до значного зростання конкуренції на ринку IT технологій і, як наслідок, жорсткіших вимог до відповідних продуктів та послуг. Автоматизація тестування за допомогою ШІ стає все більш актуальною завдяки своїй здатності вирішувати складні задачі, які раніше вимагали значних людських ресурсів. Мета роботи – дослідження можливостей використання технологій ШІ для автоматизації процесів мануального тестування, що дозволить підвищити ефективність тестування, знизити витрати та покращити якість програмного забезпечення. У статті вирішуються такі завдання: аналіз існуючих інструментів та підходів до автоматизації тестування за допомогою ШІ; розробка концептуальної моделі системи, що інтегрує ШІ у процес тестування; вивчення потенціалу ШІ для автоматизації різних аспектів тестування програмного забезпечення, таких як генерація тестових сценаріїв, виявлення дефектів, прогнозування помилок та автоматичний аналіз результатів тестування. Використовуються такі методи: теоретичний аналіз літератури та існуючих рішень у галузі автоматизації тестування, експериментальне дослідження ефективності запропонованих методів автоматизації тестування. Здобуто такі результати: представлено ідею системи, що інтегрує технології ШІ для автоматизації тестування програмного забезпечення. Виявлено, що використання ШІ дозволяє автоматизувати рутинні завдання тестування, значно знизити кількість людських помилок та покращити якість програмних продуктів та показники ефективності процесів верифікації та валідації. Висновки: Розробка та впровадження систем автоматизації тестування на основі ШІ є надзвичайно актуальними і перспективними. Використання технологій ШІ дозволяє значно підвищити ефективність тестування, знизити витрати на його проведення та покращити якість програмного забезпечення. Запропонований підхід до розробки системи автоматизації тестування на основі ШІ може бути використаний як основа для подальших досліджень та розробок у цій галузі.Документ Моделі дистанційної ідентифікації параметрів динамічних об’єктів з використанням трансформерів виявлення та оптичного потоку(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Нікуліна, Олена Миколаївна; Северин, Валерій Петрович; Кондратов, Олексій Михайлович; Ольховий, Олексій МихайловичЗадачі дистанційної ідентифікації параметрів динамічних об’єктів є важливими для різноманітних галузей, включаючи комп’ютерний зір, робототехніку, автономні транспортні засоби, системи відеоспостереження та багато інших. Традиційні методи розв’язання цих задач стикаються з проблемами недостатньої точності та ефективності визначення динамічних параметрів в умовах швидко змінюваних середовищ та складних динамічних сценаріїв. Розглядаються сучасні методи ідентифікації параметрів динамічних об’єктів з використанням технологій трансформерів виявлення та оптичного потоку. Трансформер виявлення є одним з новітніх підходів у галузі комп’ютерного зору, що використовує архітектуру трансформера для завдань детектування об’єктів. Цей трансформер інтегрує процеси виявлення об’єктів і визначення їхніх меж у єдину модель end-to-end, що значно покращує точність та швидкість обробки. Використання трансформерів дозволяє моделі ефективно обробляти інформацію з усього зображення одночасно, що сприяє кращому розпізнаванню об’єктів навіть у складних умовах. Оптичний потік є методом аналізу руху, що визначає швидкість та напрямок руху пікселів між послідовними кадрами відео. Цей метод дозволяє отримати детальну інформацію про динаміку сцени, що є критично важливим для точного відстеження та ідентифікації параметрів рухомих об’єктів. Пропонується інтеграція трансформерів виявлення та оптичного потоку для підвищення точності ідентифікації параметрів динамічних об’єктів. Комбінація цих двох методів дозволяє використовувати переваги обох підходів: високу точність детектування об’єктів та детальну інформацію про їхній рух. Проведені експерименти показують, що запропонована модель значно перевершує традиційні методи як у точності визначення параметрів об’єктів, так і у швидкості обробки даних. Ключові результати дослідження свідчать про те, що інтеграція трансформерів виявлення та оптичного потоку забезпечує надійне і швидке визначення параметрів рухомих об’єктів у реальному часі, що може бути застосовано у різних практичних сценаріях. Проведені дослідження також показали потенціал для подальшого вдосконалення методів обробки даних та їхнього застосування у складних динамічних середовищах. Отримані результати відкривають нові перспективи для розробки інтелектуальних систем моніторингу та керування, що здатні адаптуватися до швидкозмінних умов навколишнього середовища, підвищуючи ефективність та безпеку їхньої роботи.