Кафедра комп'ютерних інтелектуальних технологій та систем (КІТС)
Постійний URI для цієї колекції
Перегляд
Останні подання
Публікація Методологія chaos engineering у devops як засіб моделювання відмов у ci/cd для підвищення надійності систем(ХНУРЕ, 2025) Матвєєв, М. С.The present paper explores the potential of Chaos Engineering as a methodology for enhancing the reliability of software systems within the DevOps environment. Chaos Engineering facilitates the emulation of arbitrary failures within Continuous Integration/Continuous Delivery processes, thereby aiding in the identification of latent vulnerabilities prior to their actualisation. The paper delves into the foundational tenets of Chaos Engineering, examines prevalent instruments (Gremlin, LitmusChaos, Chaos Monkey), and investigates their implementation in cloud and containerised environments.Публікація Особливості управління великими даними через мультитенантні хмарні системи(ХНУРЕ, 2025) Сердюк, Н. М.; Вольгуст, М. С.Modern intelligent manufacturing systems face challenges related to processing large volumes of data in real-time. One of the promising approaches is the use of a multitenant cloud architecture, which ensures high performance, reliability, and adaptability to variable workloads. This paper proposes an architectural model that integrates containerization (Docker), orchestration (Kubernetes), and intelligent data analysis. The proposed system has been tested, and its effectiveness has been proven in the context of cyber-physical manufacturing environments.Публікація Обробка зображень та розпізнавання об'єктів у ROS(ХНУРЕ, 2025) Руцька, С. П.This work considers the use of object recognition and image processing in ROS systems for environment analysis, navigation improvement, and use in autonomous navigation systems. Such system design should be able to respond to changes in the environment. Additionally, these technologies enable obstacle detection, object tracking, and scene segmentation, contributing to better decision-making and real-time adaptability. Implementing these methods enhances robot perception, making interactions with dynamic environments more efficient and reliable.Публікація Вирішення задачі комівояжера за допомогою графових нейромереж(ХНУРЕ, 2025) Погорєлова, Л. А.; Сердюк, Н. М.This article provides a general overview of the traveling salesman problem (TSP), discussing its complexity and the challenges associated with solving it. It also reviews traditional methods for tackling the TSP, highlighting their limitations and areas of application. A brief introduction to heuristic algorithms is provided. The article explores the concepts of graphs and graph neural networks (GNNs), along with their applications. Additionally, it examines how GNNs can be utilized to solve the traveling salesman problem, detailing their operational principles and advantages over classical methods.Публікація Особливості прискорення розробки програмного забезпечення у виробничих системах за допомогою DevOps(ХНУРЕ, 2025) Спицина, Ю. А.As software becomes more important in products and processes, companies need to deliver high-quality software features quickly and continuously. DevOps is a proven way to do this, but it’s mostly been used by tech companies. To bring these benefits to manufacturing, a DevOps approach was designed specifically for industrial settings, based on best practices and the needs of the industry. This approach was tested through real development cycles, and experts confirmed that it works well for improving software development in manufacturing systems.Публікація Створення реалістичних світлових ефектів у 3D-системах через використання нейронних мереж для фотонного відображення(ХНУРЕ, 2025) Могилевський, Д. І.The creation of realistic lighting effects in 3D systems is crucial for enhancing visual authenticity. This study explores the application of neural networks for photon-based rendering. By leveraging deep learning techniques, the proposed approach improves light simulation accuracy and computational efficiency. Neural networks enable adaptive light propagation, enhancing reflections, refractions, and global illumination. The research demonstrates how AI-driven methods optimize rendering pipelines in real-time environments. The findings contribute to the development of more immersive and visually accurate 3D graphics.Публікація Використання методів штучного інтелекту для управління кліматичними системами в закритому агровиробництві(ХНУРЕ, 2025) Шеліхов, Ю. О.; Аксак, Н. Г.The purpose of this study is to implement climate control systems in closed agricultural production using artificial intelligence. The research focuses on analyzing modern AI technologies for microclimate management in greenhouses and vertical farms, evaluating their efficiency, advantages, and challenges of implementation. Additionally, practical examples of AI applications in the agricultural sector are examined, along with the prospects for the development of automated agrotechnologies. These innovations aim to enhance crop yields, optimize resource utilization, and ensure production stability in the face of climate change.Публікація Проблеми переходу розширень Chromium-based браузерів на Manifest V3(ХНУРЕ, 2025) Тяжельников, О. В.This paper examines the challenges associated with the transition of Chromium-based browsers to Manifest V3. While the new standard aims to enhance security and performance, it introduces significant limitations for developers, particularly in content filtering and request management. The paper discusses the impact of restrictions on ad blockers, background processes, and dynamic script execution, highlighting the difficulties faced by developers and users alike. Additionally, the study analyzes responses from various browser vendors and potential future developments in browser extension policies.Публікація Розпізнавання емоцій у мові людини з використанням ШІ та GBTS(ХНУРЕ, 2025) Шабанова, А. А.The focus of this research is to examine the speech emotion recognition technologies and their integration with Generative Pre-Trained Transformers models. Speech emotion recognition systems can be used in education, medicine, marketing and other fields. By capturing subtle emotional nuances, GPT-based systems improve applications in customer service, mental health, and marketing, enabling more empathetic chatbots, psychological analysis, and data-driven strategies. This can facilitate the creation of more personalized systems and enable data-driven strategy adjustments.Публікація Інформаційні технології та системи(«Стиль-іздат», 2020) Бурдаєв, В. П.; Руденко, О. Г.; Олейник, К. О.; Корабльов, М. М.; Лосєв, М. Ю.; Грабовський, Є. М.; Сердюк, Н. М.; Чередніченко, О. Ю.; Безсонов, О. О.; Янголенко, О. В.; Удовенко, С. Г.; Чала, Л. Е.; Пандорін, О. К.; Аксак, Н. Г.; Романюк, О. С.; Фомічов, О. О.; Пушкар, О. І.В монографії розглянуті сучасний стан та перспективи розвитку інформаційних технологій та систем різних видів і різного прикладного характеру. Монографія представляє інтерес як для фахівців, сфера діяльності яких безпосередньо пов’язана з розробкою прикладних інформаційних технологійі систем, так і для більш широкого кола фахівців. Вона буде корисною викладачам, аспірантам і студентам, що спеціалізуються в області інформаційних технологій, і всім, хто серйозно цікавиться проблемами інформаційного суспільства. За достовірність викладених фактів, цитат та інших відомостей відповідальність несе автор.Публікація Використання штучного інтелекту для моніторингу та аналізу ефективності акційних пропозицій(ХНУРЕ, 2024) Боровик, П. К.This work explores the role of AI in improving the effectiveness of promotional offers in both retail and online marketing in the face of growing competition and consumer expectations. Traditional methods of analysis lack accuracy and efficiency, while AI's ability to process large amounts of data allows us to predict the results of promotional campaigns. Today, AI tools play an important role in planning marketing strategies, helping to adapt to consumer preferences and changes in strategy. AI analytical capabilities allow companies to increase the effectiveness of promotional campaigns, introduce product innovations, and attract customers.Публікація Перспективи використання алгоритмів штучного інтелекту для прогнозування та відстеження побічних ефектів лікарських засобів(ХНУРЕ, 2024) Швиденко, А. О.This work studies the use of artificial intelligence (AI) algorithms for predicting and monitoring the side effects of medicinal drugs. The first algorithm considers the use of a Geometric Self Expressive Model (GSEM) with data from the SIDER and OFFSIDES databases. In GSEM, the focus is on a matrix approach to predict the likelihood of drug side effects. It is also proposed to use the AI algorithm in post-clinical observation and in collecting patient data from social networks and forums for discussion. This research demonstrates the potential of AI as a complement to traditional methods with the aim of enhancing the safety of medical treatment.Публікація Удосконалення системи сортування номерів у готельному сервісі(ХНУРЕ, 2024) Чередниченко, І. С.This work is devoted to improving the system of sorting rooms in the hotel service by using genetic algorithms (GA) and neural networks (NN) in order to improve efficiency and convenience for customers.Публікація Паралельні імунні системи для розпізнавання образів(ХНУРЕ, 2024) Дараган, Д. М.The subject of the proposed paper is the use of parallel distributed computing on GPUs to solve the problem of pattern recognition by means of artificial immune systems. The purpose of this work is to review the prospects for the use of modern hardware for the study of areas of artificial intelligence, inhibited by the level of technical development. The relevance of the work lies in the constant growth of data volumes and the need for their processing using advanced methods. The theoretical foundations of the subject were considered, assumptions were made regarding the effectiveness of an approach, and prospects for future research were outlined.Публікація Особливості мови програмування Java та хмарних технологій(ХНУРЕ, 2024) Ілляшенко, І. Б.This article demonstrates the benefits of using cloud computing in Java based software as an important component of modern web development. Cloud computing is considered so revolutionary because it frees companies from maintaining their own servers, paying for a huge IT department and being responsible for cyber security in a rapidly changing security environment. It enables companies to quickly deploy and manage applications, minimizing infrastructure costs and ensuring optimal performance. Cloud computing is another area of the IT market that is the future and where Java is not only used, but often the main language. This paper describes an attempt to predict the future of Java and cloud computing based on the current situation.Публікація Особливості використання Apache Kafka у розподілених системах реального часу(ХНУРЕ, 2024) Погорєлова, Л. А.The article provides a detailed description of distributed systems for real time data analysis and processing. In the modern world, where speed, accuracy, and timeliness of information are becoming key success factors, understanding, and using Big Data and data processing is extremely important. To achieve this goal, it is necessary to use appropriate tools and modern approaches that allow efficient processing, analysis, and use of data. Apache Kafka is one of such tools. It supplies useful methods of communication between producers and consumers. The basic principles of the message broker architecture were considered.Публікація Інтеграція обробки великих даних за допомогою нейромереж у хмарні обчислення(ХНУРЕ, 2024) Сердюк, С. С.The integration of cloud computing and big data processing using neural networks opens wide opportunities for the development and improvement of information analysis. This approach makes it possible to use resources efficiently, speed up data processing, and provide accurate and predictable results thanks to neural networks.Публікація Факторизованные алгоритмы обучения персептрона в задаче построения нелинейной модели(ХНУРЭ, 2020) Бессонов, А. А.; Олейник, К. О.; Романюк, О. С.; Руденко, О. Г.; Сердюк, Н. Н.С целью улучшения вычислительных свойств процедур обучения искусственных нейронных сетей (ИНС), которые, являясь универсальными аппроксиматорами, позволяют восстановить с заданной точностью любую сколь угодно сложную непрерывную нелинейную функцию, разработаны их факторизованные формы, основанные на преобразованиях Холесского, Хаусхолдера и ортогонализации Грамма-Шмидта. Проведенный анализ их свойств показал, что наиболее эффективным способом повышения устойчивости алгоритма обучения является применение преобразования Хаусхолдера.Публікація Пошук працездатних proxy-адресів з використанням нейромережевого підходу(ХНУРЕ, 2022) Корабльов, М. М.; Фомічов, О. О.; Васюк, Д. В.Для підключення користувача до Інтернету можна використовувати proxy-сервери, які забезпечують різні рівні функціональності, безпеки та конфіденційності, і які можна налаштувати як веб-фільтри або брандмауери, що захищають комп’ютер від інтернет-загроз. Під працездатністю proxy-адресів мається на увазі можливість від правляти запити на різні ресурси або сервіси та отримувати відповіді. Якщо запит був відправлений, а відповідь так і не отримана, можна зробити висновок, що proxy-адреса не працездатна. У випадку отримання відповіді можна зробити висновок, що proxy-адреса працездатна. Розглянуті фактори, які можуть впливати на відправлення за питу та отримання відповіді від ресурсу. Аналіз розглянутих факторів показав, що неможливо однозначно зробити висновок про працездатність proxy-адреси, якщо брати до уваги лише факт наявності або відсутності відповіді від ресурсу. Виділені умови для підтвердження або спростування працездатності proxy-адреси, які взяті за вхідні дані моделі, яка пропонується для оцінки працездатності proxy-адреси. В якості моделі використана нейронна мережа у вигляді тришарового персептрону, навчання якої виконується методом зворотного розповсюдження помилки. Створену модель було перевірено на визначення стану працездатності proxy-адресів за допомогою тестових наборів даних. На основі результатів досліджень та проведених експериментів був створений додаток, який виконує пошук в Інтернеті ресурсів з proxy-адресами та перевіряє їх на працездатність.Публікація Багатоагентні системи в Industry 4.0(ХНУРЕ, 2023) Пушко, В. В.Artificial intelligence is actively used m industry. 1 tie definition of Multi Agent systems is given. The relationship between Multi-Agent systems and biological behavior in nature is described. The advantages of Multi-Agent systems are listed. The definition of Industry 4.0 is given. Industry 4.0 has evolved the concept of Cyber Physical Production Systems. The literature is analyzed and examples of the use of Multi-Agent systems and Industry 4.0 are given. Multi Agent systems are actively implemented in Industry 4.0. Their application makes it possible to develop new approaches to the solution of current problems of industry. The use of Multi-Agent systems in Industry 4.0 is a promising area for further research and will contribute to the development of the industry.