Browsing by Author "Гнатушенко, Володимир Володимирович"

Now showing 1 - 20 of 20

Аналіз використання модернових embedding-моделей для автоматичного пошуку підсанкційних осіб на прикладі санкційного списку OFAC SDN
(Видавничий дім «Гельветика», 2025) Павленко, Єгор Вікторович; Гнатушенко, Володимир Володимирович
UKR: У статті досліджується ефективність використання сучасних текстових ембединґів і варіацій їх навчання для «наївного» автоматичного пошуку підсанкційних осіб у фінансових транзакціях на прикладі санкційного списку OFAC SDN. Зростання вимог до комплаєнс-процедур та недоліки традиційних методів скринінгу (низька точність, обмежена масштабованість, фрагментарність даних) підкреслюють актуальність дослідження. Авторами запропоновано архітектуру системи, яка інтегрує векторні бази даних з API для Google Embeddings та Gemini API, використовуючи «наївний» підхід до обробки даних без складних процедур попередньої підготовки даних. Проведено експериментальну валідацію із застосуванням чотирьох стратегій векторизації (Stringified JSON, Stringified Non-Empty, Flattened Key-Value, Flattened Non-Empty) та різних типів завдань для ембединґ-моделей. Було порівняно результати з існуючими системами скринінгу, включаючи власну реалізацію OFAC. Отримані дані свідчать, що хоча «наївний» підхід забезпечує впевнені результати для подальшої обробки людиною або LLM (у рамках RAG-систем), але для повністю автоматизованих транзакційних систем, що працюють за пороговим значенням, потрібна більш складна попередня підготовка даних. Показано, що традиційні fuzzy-matching-алгоритми (Soundex, Jaro-Winkler), які застосовані у пошуку на сайті OFAC, забезпечують високу точність для імен, що точно збігаються із записами у санкційному списку. Проте їх ефективність знижується за транслітерації та варіацій у транслітерації, при цьому діапазони показників для істинно позитивних і хибнопозитивних результатів перекриваються, що ускладнює визначення єдиного граничного значення. Дослідження підкреслює потенціал модернових ембединґів для підвищення точності та масштабованості санкційного скринінгу, але вказує на необхідність подальшої оптимізації.
Аналіз настроїв користувачів Twitter на основі текстових даних з використанням згорткової нейронної мережі
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Гнатушенко, Володимир Володимирович; Каштан, В. Ю.; Овчаренко, М. А.; Іванько, А. М.
UKR: Розглянуто застосування згорткових нейронних мереж (CNN) для аналізу настроїв користувачів на основі текстових даних соціальної мережі Twitter. Актуальність роботи зумовлена зростаючим обсягом неструктурованих текстових даних у соціальних мережах та необхідністю їх ефективної обробки для розуміння громадської думки. Запропонована модель CNN включає представлення текстових даних у векторному просторі, згорткові та пулінгові шари для вилучення релевантних ознак, а також повністю зв'язані шари для класифікації настроїв на позитивні та негативні. Для запобігання перенавчанню застосовано шари випадкового виключення нейронів (Dropout). Експериментальна оцінка моделі проводилася на спеціально підготовленому наборі даних із Twitter. Результати тестування демонструють перспективність використання CNN для автоматизованого аналізу настроїв користувачів соціальних мереж.
Аналіз неструктурованих даних контакт-центру для підтримки прийняття рішень
(Видавничий дім «Гельветика», 2024) Гнатушенко, Володимир Володимирович; Каштан, Віта Юріївна; Іванько, Артем; Овчаренко, Максим
UKR: Мета – розроблення методу аналізу неструктурованих даних контакт-центру, який забезпечує інтеграцію й ефективне оброблення запитів клієнтів із різних каналів комунікації, зокрема аудіо- і текстових даних. Методи. У дослідженні запропоновано схему оброблення неструктурованих даних в інформаційних системах контакт-центру, яка включає можливості аналізу інформації в аудіо- (Voice Data) та текстовому (Text Data) форматах. Система забезпечує обслуговування запитів, отриманих через різні канали, як-от телефонний зв’язок, системи VoIP, аудіо-конференц-зв’язок, а також текстові повідомлення з онлайн-чатів, месенджерів та вбудованих чатів. Для подальшого оброблення голосові дані конвертуються в текст за допомогою модуля Speech To Text. Інформацію про емоційний фон розмови виділяють та зберігають за допомогою модулів Speech Emotion Recognition та Sentiment Analysis. Для реалізації повнотекстового пошуку, а також пошуку даних за емоціями і тональністю використовуються модулі Full Text Search та Emotion Sentiment Search. Модуль Text Classification дозволяє створювати класифікатори та організовувати пошук відповідно до отриманих моделей. Результати. Дослідження показало, що середній час розмови становив 15 хвилин, з яких 65% часу було активним мовленням, а 35% – часом тиші. Мовлення оператора становило приблизно 60% від загального часу активного мовлення, тоді як мовлення клієнта – 40%. Середня швидкість мовлення оператора становила 150 слів на хвилину, водночас швидкість мовлення клієнта була 130 слів на хвилину. Також визначено кількість перебивань: у середньому фіксувалося 8 перебивань за розмову, з яких 5 належало оператору, а 3 – клієнту. Ці результати дозволяють зробити висновки щодо якості взаємодії під час дзвінків і дотримання стандартів комунікації. Аналіз тональності та емоцій в аудіо– і текстових даних виявив, що 70% розмов мали нейтральний тон, 20% – позитивний, а 10% – негативний. У 30% випадків у мовленні клієнтів спостерігалися ознаки роздратування, тоді як емоційна нейтральність у мовленні операторів відзначалася у 80% випадків. Новизна. У роботі запропоновано новий метод оброблення неструктурованих даних контакт-центру, що дозволяє аналізувати інформацію як в аудіо, так і в текстовому форматах та забезпечує інтеграцію запитів із різних каналів зв’язку. Використання модуля перетворення голосових даних на текст, а також модулів для емоційного аналізу сприяє отриманню більш детальної інформації про психоемоційний стан учасників розмови. Аугментація аудіоданих розширює параметри аналізу взаємодії між операторами та клієнтами, що відкриває нові можливості для підвищення ефективності бізнес-процесів контакт-центрів та вдосконалення клієнтського обслуговування. Цінність. Результати дослідження мають практичну цінність для компаній, що працюють у сфері обслуговування клієнтів, оскільки дозволяють покращити якість обслуговування, швидкість реагування на запити, а також підвищити рівень задоволеності клієнтів. Запропоновані рішення можуть бути адаптовані до різних інформаційних систем контакт-центру, що робить їх універсальними для впровадження в різні організації.
Аналіз систем масового обслуговування при стрибкоподібній зміні інтенсивностей потоків інформації
(Херсонський національний технічний університет, Херсон, 2021) Гнатушенко, Володимир Володимирович; Витовтов, Георгій Костянтинович
UKR: У даній роботі наведено аналітичний підхід до аналізу багатоканальної системи масового обслуговування з втратами без очікування як в перехідному, так і в стаціонарному режимах роботи на прикладі системи М|М|2. Така система описується процесом загибелі та розмноження з трьома станами. Для даної системи складена система рівнянь Колмогорова і знайдена фундаментальна матриця системи для випадку з постійними інтенсивностями потоків та інтенсивностями потоків, що змінюються стрибком в деякий момент часу. Числові розрахунки проведені на прикладі моделі комутатора мережі передачі даних, що пов’язаний з другим комутатором мережі по двом каналам Ethernet. Пропускна здібність кожного каналу складає 100 Мбіт/c. Проаналізовано перехідний режим роботи системи для трьох випадків. У першому випадку інтенсивність надходження пакетів є нижчою за інтенсивність їх обслуговування; у другому випадку інтенсивність надходження пакетів дорівнює інтенсивності їх обслуговування; в третьому випадку інтенсивність надходження більше за інтенсивність обслуговування приладу. Для кожного випадку знайдені імовірності стану системи, у тому числі імовірності втрати пакетів і час перехідного режиму. Ілюстровано, що при збільшенні інтенсивності вхідного трафіка час перехідного процесу зменшується, а імовірність втрати пакетів зростає. Так за збільшенням інтенсивності надходження пакетів до 10 разів імовірність втрати пакетів зростає до 82%, а час перехідного режиму становить 0,0001 с, що в 6 разів менше часу перехідного режиму у нормальному режимі функціонування мережі, коли інтенсивність вхідних потоків 𝜆 є меншою, ніж інтенсивність обслуговування 𝜇. Розраховано імовірності станів системи за умови стрибків інтенсивності вхідного трафіка. Розглядається вплив одного та двох стрибків. За першого стрибка, коли інтенсивність надходження пакетів стрімко збільшується з 𝜆 = 2 ∙ 103 пакетів/с до 𝜆 = 8.3 ∙ 103пакетів/с, імовірність втрати пакетів зростає до 82%. При різкому зменшенні інтенсивності надходження пакетів до початкового значення в наступний момент часу імовірність втрати пакетів знову зменшується до 8%. У роботі показано, що в стаціонарному режимі після відновлення системи ці імовірності визначаються тільки параметрами системи після всіх стрибків.
Використання історичних даних для підвищення точності виявлення сміттєзвалищ на аерокосмічних знімках
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2026) Литвинов, Єгор В.; Гнатушенко, Володимир Володимирович; Гнатушенко, Вікторія Володимирівна
UKR: У роботі розглянуто можливості використання історичних супутникових даних для підвищення точності виявлення несанкціонованих сміттєзвалищ на аерокосмічних знімках. Показано, що для таких об’єктів часовий контекст має важливе діагностичне значення, оскільки сміттєзвалища формуються поступово та проявляються не лише у спектральних характеристиках поточної сцени, а й у динаміці змін земної поверхні. Проаналізовано підходи satellite image time series, change detection, моделі часових рядів, а також history prior map. Обґрунтовано, що найбільш перспективним є гібридний підхід, у якому первинне виявлення виконується YOLO-подібним детектором, а подальше уточнення здійснюється за допомогою історичних даних, карт змін і агентно-ознакової моделі. Така схема дозволяє підвищити стійкість виявлення, зменшити кількість хибнопозитивних спрацьовувань і забезпечити кращу інтерпретованість результатів екологічного моніторингу.
Геоінформаційна технологія нейромережевої сегментації для картографування земного покриву
(Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», Дніпро, 2024) Каштан, Віта; Гнатушенко, Володимир Володимирович; Лактіонов, Іван; Дяченко, Григорій
UKR: Актуальність розвитку сучасних технологій для сегментації земельного покриву зростає у зв’язку з підвищеними вимогами до точного моніторингу та управління земельними ресурсами, в тому числі, сільськогосподарського призначення. Традиційні методи сегментації часто не забезпечують достатню точність у класифікації складних класів, таких як сільськогосподарські культури, дерева, будівлі та дороги. Мета роботи полягає в розробці геоінформаційної технології для виділення множинних ознак із супутникових знімків Sentinel-2 та їх використання для сегментації земного покриття за допомогою нейронної мережі ResNet. Методологія. У цьому дослідженні використовуються знімки Sentinel-2 для аналізу земного покриття. Спочатку зображення проходять попередню обробку, яка включає атмосферну корекцію, геометричне та радіометричне калібрування. Потім дані нормалізуються для підвищення стабільності навчання нейронної мережі. На наступному етапі зображення обробляються для виділення спектральних, морфологічних і текстурних ознак, які є вхідними даними для моделі ResNet. Модель застосовує конволюційні шари і функцію активації ReLU для автоматичного виділення ознак. Для класифікації використовується повнозв’язний шар з функціями Softmax та Cross-Entropy. Після навчання модель класифікує кожен піксель, створюючи сегментоване зображення, яке відображає різні класи земного покриття, зокрема сільськогосподарські угіддя, будівлі, дерева та дороги. Наукова новизна дослідження полягає в розробці новітньої методології обробки супутникових зображень Sentinel-2, що включає інтеграцію комплексної попередньої обробки, нормалізацію даних, мультимодальне виділення ознак та використання глибоких нейронних мереж для автоматичного виділення та класифікації ознак. Впровадження нових підходів до атмосферної, геометричної та радіометричної корекції, а також застосування ResNet з функціями активації ReLU та повнозв’язних шарів з функціями Softmax і Cross-Entropy, забезпечує підвищення точності класифікації та деталізації сегментації земного покриття. Висновки. Дослідження показало, що запропонована технологія забезпечує суттєве покращення точності і якості класифікації в порівнянні з традиційними методами, такими як IsoData, K-means, SVM, Minimum Distance, Maximum Likelihood та Parallelepiped. Результати демонструють, що технологія на основі ResNet досягає високої точності в сегментації основних класів земного покриву: сільськогосподарські культури, дерева, будівлі та дороги, що є важливим для ефективного моніторингу та управління земельними ресурсами.
Досвід цифрової співпраці та стратегічного партнерства DAAD та УДУНТ в напрямку розвитку відкритих освітніх ресурсів
(Ukrainian State University of Science and Technologies, Dnipro, 2024) Гнатушенко, Володимир Володимирович; Островська, Катерина Юріївна; Селівьорстова, Тетяна Віталіївна; Дмитрієва, Ірина Сергіївна
UKR: Співпраця між Україною та Німеччиною у сфері науки й освіти завжди була важливим елементом міжнародних відносин обох країн. У цьому контексті Німецька служба академічних обмінів (DAAD) виступає як ключовий партнер, що сприяє розвитку академічних зв’язків та підтримує українських науковців і студентів через різноманітні програми. DAAD надає широкі можливості для навчання, досліджень і професійного розвитку, особливо в умовах сучасних викликів, зокрема під час війни. Завдяки цим програмам українські студенти та науковці мають доступ до передових знань, сучасних технологій та дослідницьких можливостей, що є важливим для розвитку наукового потенціалу України і зміцнення її інтеграції в міжнародну наукову спільноту.
Математична модель топологічної структури міської мережі водопостачання
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Гнатушенко, Володимир Володимирович; Миросенко Дмитро Олексійович
UKR: Для ефективного управління міськими мережами водопостачання комунальним підприємствам, які забезпечують водопостачання та водовідведення (надалі – КП «Водоканал») необхідне вирішення наступних задач: - використання топографічних карт масштабів 1:500, 1:1000, 1:2000, у складі яких є як наземна забудова, так і суміжні підземні комунікації; - гідравлічні розрахунки мережі водопостачання для визначення стану, аналізу та оптимізації структури мережі; - оперативне усунення аварійних ситуацій та відновлення мережі після усунення аварії; - контроль та управління якістю питної води; - наявність приладів контролю тиску, витрати та п’єзометрів; - автоматизоване управління насосними станціями; - економія енергоресурсів; - інвентаризація мережі. Комплексне вирішення цих задач здійснюється із застосуванням геоінформаційних технологій, математичного моделювання мережі водопостачання. В роботі запропоновано математичну модель топологічної структури мережі водопостачання, визначено бази геопросторових даних про об’єкти мережі та взаємозв’язки цих об’єктів з врахуванням топологічної структури цієї мережі для забезпечення геоінформаційного та математичного моделювання гідравлічного стану мережі водопостачання, вирішення задач обробки аварійних ситуацій, контролю якості питної води, оптимізації мережі, енергозбереження.
Методологія використання багатоканальних аерокосмічних зображень у моделі переслідування для корпоративних диференціальних ігор
(Видавничий дім «Гельветика», 2025) Гнатушенко, Володимир Володимирович; Олевський, Віктор Ісаакович; Грищак, Дмитро Дмитрович; Олевська, Юлія Борисівна
UKR: Війна в Україні призвела до значних змін у геополітичному ландшафті, що стимулює розвиток нових технологій, зокрема безпілотних літальних апаратів, дронів та сучасних систем озброєнь. Дослідження математичних моделей переслідування в комбінації з методами корпоративних диференціальних ігор може допомогти в розробленні новітніх систем керування транспортними засобами (СКТЗ) у цивільній та військовій сферах. Мета дослідження полягає в розробленні методології використання даних багатоканальних супутникових знімків у системах керування транспортними засобами, які базуються на моделях переслідування в корпоративних диференціальних іграх. Методологія дослідження полягає в інтеграції даних багатоканальних аерокосмічних зображень у розрахунки параметрів руху літальних апаратів методами теорії ігор і створення сучасної інформаційної технології для запобігання протидії супротивника. Використання аерокосмічних знімків (АКЗ) стало невід’ємною частиною більшості сучасних технологій у СКТЗ і системах дистанційного управління. Хоча не існує надійних СКТЗ, що використовують ці АКЗ, вони поширені в повсякденному житті й відповідають за збереження великої кількості людських життів. Водночас АКЗ схильні до впливу великої кількості факторів збудження, які роблять інформацію на них спотвореною і часто не дозволяють правильно її використовувати безпосередньо для СКТЗ. Це зумовлює актуальність і глобальну значимість завдання створення інтелектуальних СКТЗ нового покоління з включеними в них інформаційними системами оброблення та аналізу АКЗ для моделей переслідування в задачах корпоративних диференціальних ігор. Основним напрямом підвищення точності оброблення та аналізу АКЗ є використання багатоканальних зображень (БКЗ), тобто серій зображень одного і того ж об’єкта, отриманих на різних частотах випромінювання, з різних положень, кутів або за різний час зйомки. У цій техніці реалізуються біонічні принципи оптимального контролю, перевірені еволюцією живої природи. Технологія оброблення БКЗ і вбудовування результатів у моделі СКТЗ ще не до кінця розроблена і вимагає подальшого доопрацювання. Наукова новизна дослідження полягає в розробленні методологічних основ використання даних багатоканальних аерокосмічних зображень у системах керування транспортними засобами та створенні сучасної інформаційної технології оптимального керування літальними апаратами, яка базується на моделях переслідування в корпоративних диференціальних іграх і методах машинного навчання нейронних мереж. Таким чином, у статті розглянуто актуальну проблему створення методології використання даних багатоканальних супутникових знімків у системах керування транспортними засобами, які базуються на моделях переслідування в корпоративних диференціальних іграх. Подальший розвиток цього напряму передбачається шляхом побудови спеціалізованих нейронних мереж згорткового типу для автономної роботи літальних апаратів.
Методологія об’єднання даних багатоканальних зображень
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪ Дніпровський металургійний інститут ≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Гнатушенко, Володимир Володимирович; Грищак, Володимир Володимирович; Олевська, Юлія Борисівна; Олевський, Віктор Ісаакович; Удовик, Ірина Михайлівна
UKR: Актуальність теми дослідження. У сучасних дослідженнях та практичному застосуванні багатоканальних зображень, отриманих з різних джерел, таких як аерокосмічні сенсори та медичні системи візуалізації, виникає необхідність ефективного об’єднання даних. Постановка проблеми. Необхідно розробити методологію об’єднання зображень із різними спектральними характеристиками для отримання більш точної інформації про земну поверхню. Мета та методи дослідження. Мета полягає у розробці методології об’єднання багатоканальних зображень задля покращення точності аналізу, підвищення інформативності та зниження впливу шумів. Запропонована методологія базується на використанні математичних моделей для гармонізації різнорідних даних, включаючи алгоритми попереднього препроцессингу, спектрального аналізу та машинного навчання. Розглянуто адаптацію підходів для специфічних завдань: об’єднання даних дистанційного зондування Землі для картографічного аналізу та злиття зображень різної модальності (наприклад, МРТ, КТ та УЗД) для діагностичних цілей. Результати та ключові висновки. Проведені експерименти демонструють підвищення якості результатів при використанні запропонованого підходу. Отримані результати підтверджують, що інтеграція багатоканальних зображень дозволяє досягти кращої деталізації, зменшити помилки ідентифікації об’єктів та забезпечити більш точну візуалізацію. Розроблена методика є універсальною та може бути застосована в багатьох галузях, включаючи екологічний моніторинг, планування міських територій, медичну діагностику та робототехніку.
Методологія цифрового картографування виникнення можливих затоплень територій із застосуванням напівкерованого машинного навчання
(Хмельницький національний університет, Хмельницький, 2024) Іванов, Денис; Каштан, Віта; Гнатушенко, Володимир Володимирович
UKR: В роботі запропоновано методологію цифрового картографування виникнення можливих затоплень територій, що поєднує напівкероване машинне навчання з геоінформаційною системою QGIS. Методологія включає етапи збору даних, їх попередньої обробки, а також створення моделей, які дозволяють ідентифікувати потенційно небезпечні зони. Використання напівкерованого навчання дозволяє ефективно використовувати як розмічені, так і нерозмічені дані, що значно покращує якість прогнозування та точність картографування виникнення можливих затоплень територій. Окрему увагу приділено інтеграції даних з різних джерел, таких як супутникові зображення, метеорологічні дані та географічні інформаційні системи. Практична значущість методології полягає у підвищенні точності оцінки виникнення можливих затоплень територій та покращенні планування і управління ризиками в умовах змін клімату та урбанізації. Запропоновані методи можуть бути застосовані для моніторингу та управління ризиками затоплень у різних регіонах, що дозволяє зменшити потенційні негативні наслідки для населення та інфраструктури.
Моделювання поведінки неігрових персонажів на основі штучного інтелекту
(Видавничий дім «Гельветика», 2022) Соколова, Наталя Олегівна; Гнатушенко, Володимир Володимирович; Міщенко, Микита Сергійович; Атаманчук, Олександра Анатоліївна
UKR: Комп'ютерні та відеоігри – один з найбільших сегментів індустрії розваг, який стрімко розвивається у останні роки. Навіть пандемія пішла на користь цій галузі. Різноманіття ігор вражає, користувачі бажають отримувати якісний різноманітний контент, важливою частиною якого є неігрові персонажі. Неігровий персонаж – це персонаж, керований програмою або майстром. Неігрові персонажі (доброзичливі або ворожі до гравця) слугують важливим засобом створення ігрової атмосфери, вони мотивують гравців робити ті чи інші дії, є основним джерелом інформації про ігровий світ та сюжет гри. Моделювання дій неігрових персонажів є важливою задачею при розробці ігор для покращення якості гри та більшого задоволення гравців. В сучасній розробці ігор для вирішення цієї задачі використовують алгоритми штучного інтелекту (ШІ), в тому числі машинне навчання, наприклад, для створення «розумних» ботів, які будуть боротися із гравцем. Ігровий ШІ не здатний на мислення чи творчість, його дії зумовлені розробниками, він підлаштовується під ситуацію та змінює поведінку залежно від контексту. Основними підходами у розробці поведінки неігрових персонажів є створення на фундаменті базових концепцій ШІ власних рішень для моделювання поведінки персонажів. Дана робота присвячена моделюванню поведінки неігрових персонажів з використанням алгоритмів штучного інтелекту, зокрема дерева поведінки та алгоритму А* пошуку. Дерево поведінки дозволяє неігровому персонажу приймати рішення в залежності від стану середовища та реагувати на його зміни. Переміщення є важливою частиною поведінки неігрових персонажів, які найчастіше некеровані гравцем, але часто логіка гри вимагає переміщення найкоротшим маршрутом задля динаміки гри. Проведена інтеграція змодельованої поведінки у вже існуючі вільні моделі ігрового рушія Unity, доведена коректна робота пошуку найкоротшого шляху за алгоритмом А*, враховуючи різні кейси оточуючого середовища та самого персонажу, а також працездатність системи навігації між сценами. Розроблені моделі поведінки можна у подальшому або інтегрувати у вже існуючі моделі, або використати при створенні нових ігор та персонажів.
Моделювання стратегії керування комплексом шахтного водовідливу на основі нечіткого прогнозування питомих енерговитрат
(Херсонський національний технічний університет, 2024) Соколова, Наталя Олегівна; Гнатушенко, Володимир Володимирович; Бешта, Л. В.
UKR: Українська промисловість, зокрема вугільні та гірничодобувні підприємства, у воєнний період активно спрямовується на енергозбереження. Загроза блекауту підштовхує уряд до зниження енергоспоживання під час пікових навантажень. Гірничодобувні підприємства є вагомими споживачами електроенергії, але під час застосування сучасних стратегій планування ресурсів такі ланки, як водовідлив, мають великий потенціал для енергозбереження. Одним із рішень для зменшення електроспоживання шахт є регулювання роботи споживачів-регуляторів, що дає змогу балансувати навантаження на енергосистему. Проте передпікове управління комплексом водовідливу вимагає оптимального режиму та врахування тарифних зон. Раціональне управління насосними агрегатами та використання алгоритмів класифікації обладнання комплексу водовідливу можуть мінімізувати негативний вплив і передпікове ввімкнення. Використання нечіткої логіки управління системами водовідливу може допомогти зменшити енергоспоживання та оптимізувати роботу насосних агрегатів. Розроблення системи прийняття рішення щодо оптимальної стратегії роботи на основі нечіткої логіки може забезпечити ефективне управління комплексом водовідливу, ураховуючи навантаження на енергосистему та інші чинники невизначеності. Дана робота присвячена моделюванню стратегії роботи системи шахтного водовідливу на основі нечіткої логіки з використанням експертних даних про групування насосних агрегатів для прогнозування енергетичних витрат із мінімізацією негативного взаємовпливу та можливостей автоматизованого передпікового включення насосних агрегатів. У роботі проведено аналіз методів та інформаційних технологій з енергоефективності шахтного водовідливу та підтримки прийняття рішень. У результаті аналізу шляхів зниження навантаження на енергосистему сформульовано задачу моделювання стратегії енергоефективного процесу шахтного водовідливу. Розроблено схему функціональної структури системи підтримки прийняття рішень. Розроблено нечіткий контролер, що формулює стратегію ввімкнення визначеної групи насосних агрегатів відносно зон навантаження на енергосистему у складі автоматизованої системи підтримки прийняття рішень оператором. База знань нечіткого контролера описує параметри роботи комплексу шахтного водовідливу, такі як тарифні зони, поточний об’єм води у водозбірнику, групи НА за подачею та ефективністю.
Нейромережеве розпізнавання об’єктів забудови на аерофотознімках
(Видавничий дім «Гельветика», 2023) Каштан, Віта; Гнатушенко, Володимир Володимирович; Удовик, Ірина; Шевцова, Ольга
UKR: Автоматизоване розпізнавання об’єктів забудови на аерофотознімках є однією з найбільш складних проблем у комп'ютерному зорі. Це пов'язано як з варіаціями зовнішнього вигляду будівель, так і з їх семантичною характеристикою в міських районах. У даній роботі запропоновано метод автоматизованого розпізнавання об’єктів забудови на цифрових аерофотознімках на основі 2D-CNN. Спочатку завантажуються та обробляються знімки високого просторового розрізнення, отримані з безпілотних літальних апаратів. Потім проводиться класифікація та сегментація зображення на основі архітектури нейронної мережі 2D-CNN з функцією softmax для вихідного шару та використовується випрямлений лінійний блок (ReLu) для решти шарів. Згорткові шари застосовують фільтри до всіх пікселів вхідного зображення, щоб отримати набір абстрактних особливостей високого рівня. Далі, для класифікації кожного пікселя зображення з БПЛА, була проведена сегментація даних, де поле сприйняття (fov) для кожного зображення вважається ковзним вікном розміру 3×3 вхідних даних. Це дозволяє визначати приналежність об’єкту до певного класу. Завершальним етапом є створення бінарної маски розпізнавання об’єктів забудови на основі функції втрат перехресної ентропії. Тренування мережі проводилося на рівні пікселів, що дозволило підвищити точність ідентифікації об'єктів забудови та зменшити кількість неправильно класифікованих зон. Експериментальні результати показали значне покращення точності розпізнавання будівель у загальнодоступному наборі даних. Зокрема, метрики OA, AA та K покращилися на 2,6%, 5,6% та 3,2% відповідно для навчального набору даних і на 1,2%, 1,8% та 1,5% для тестового набору даних.
Огляд тенденцій застосування віртуальної реальності в машинобудуванні
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023) Заболотний Костянтин С.; Гнатушенко, Володимир Володимирович; Селівьорстова, Тетяна Віталіївна; Дмитрієва, Ірина Сергіївна; Шедловська, Яна Ігорівна
UKR: Відомо, що темпи зростання машинобудівної промисловості у світі становлять близько 3% щороку, а лідерами зростання в галузі є автотранспорт, електронні компоненти, комунікаційне обладнання, комп’ютери та периферійне обладнання, літальні апарати. Програма «Індустрія 4.0» – наступний етап цифрової трансформації виробничих підприємств, метою якого є підвищення конкурентоспроможності машинобудівного сектору української економіки. Індустрія 4.0 спрямована на прискорене впровадження цифрових технологій, включаючи промисловий Інтернет речей, аналіз великих даних у реальному часі, штучний інтелект, нове покоління роботів, віртуальну та доповнену реальність тощо. Очікується, що синергія ІТ та технології виробництва призведуть до зміни бізнес-моделей та значного прискорення інноваційного розвитку на всіх етапах від розробки до впровадження у виробництво нової продукції. На базі Національного технічного університету «Дніпровська політехніка» започатковано напрям підготовки студентів за освітньою програмою «Технології віртуальної та доповненої реальності в машинобудуванні» спеціальності 133 «Галузеве машинобудування». Підготовка фахівців з методичними та практичними навичками у сфері сучасних технологій віртуальної та доповненої реальності є надзвичайно важливою для реалізації стратегії «Індустрія 4.0».
Оцінка інформативності контрастних границь яскравості даних дистанційного зондування Землі при вирішенні геологічних задач
(Донецький національний технічний університет (ДонНТУ), Луцьк, 2024) Нікулін, С. Л.; Гнатушенко, Володимир Володимирович; Каштан, В. Ю.; Коробко, О. В.
UKR: Описано підхід до побудови та оцінки інформативності карт складності геологічної будови територій, що ґрунтується на аналізі контрастних границь яскравості, тону або кольору геозображень, до яких відносяться космічні знімкі, цифрові моделі рельєфу та растрові карти фізичних полів. Показано, що запропонований показник складності геологічної будови може ефективно використовуватися для пошуку геологічних об'єктів в якості додаткової пошукової ознаки. Побудовано та проаналізовано карти складності для трьох реальних родовищ корисних копалин.
Розпізнавання та моніторинг водних об’єктів на оптичних супутникових зображеннях із використанням машинного навчання
(Видавничий дім «Гельветика», 2023) Каштан, Віта; Гнатушенко, Володимир Володимирович; Удовик, Ірина; Шевцова, Ольга
UKR: Річки, озера та відкриті водойми є ключовими компонентами для розвитку навколишнього середовища, особливо в міських екосистемах. Точні карти міських поверхневих водних об’єктів на основі супутникових даних є важливою передумовою для кращого та швидшого прийняття рішень щодо моніторингу міських екосистем, впливу міських теплових островів та адаптації до зміни клімату. В роботі запропоновано інформаційну технологію розпізнавання та моніторингу водних об’єктів на оптичних супутникових зображеннях з використанням машинного навчання. Розроблена технологія складається з восьми етапів: завантаження первинних даних; геоприв’язка растрових зображень; попередня обробка даних; сегментація даних для визначення границь водних об’єктів та ділянки землі; оцифрування берегової лінії; створення бінарної маски; картографування контурів водних об’єктів з використанням топографічної карти та аналіз просторово-часових змін. Машинне навчання використовується для сегментації зображень, а метод опорних векторів (SVM) використовується для картографування контурів водних об’єктів. Це дозволяє отримати результати з субпіксельною точністю, забезпечуючи важливу інформацію для подальших досліджень та прийняття рішень. Експерименти проведено на супутникових даних Sentinel-2 для моніторингу водних об’єктів з просторовим розрізненням 10 метрів. Областю дослідження стала берегова лінії Одеської області – Національний природний парк "Тузлівські лимани". Порівняльний кількісний аналіз з існуючими методами, такими як водні індекси та K-means, підтверджує високу точність розробленої технології протягом 2016–2023 років (точність від 96.96% до 97%). Коефіцієнт Каппа, який враховує ступінь узгодженості між реальною та передбачуваною класифікацією, підтверджує високу стабільність та достовірність підходу (0.94). Технологія моніторингу водних об’єктів на оптичних супутникових зображеннях з використанням машинного навчання може бути використана для дослідження змін на прибережних територіях, прийняття рішень в галузі управління прибережними ресурсами та земельним використанням.
Розробка методу автентифікації на основі крипто-кодових систем
(Видавничий дім «Гельветика», 2025) Удовик, Ірина; Гнатушенко, Володимир Володимирович; Лактіонов, Іван; Дунаєв, Сергій
UKR: Запропоновано метод автентифікації на основі модифікованого алгоритму UMAC на основі крипто-кодових конструкцій Рао-Нама, який забезпечує можливість використання відповідного вектору помилки в крипто-кодовій конструкції та забезпечує швидкість криптоперетворення на рівні симетричних блокових шифрів та криптостійкість на основі NP-повної задачі – декодування випадкового коду. Метою роботи є розробка методу автентичності у бездротових засобах зв’язку на основі модифікованого алгоритму UMAC на основі крипто-кодових конструкцій Рао-Нама. Такий підхід забезпечує сучасні вимоги щодо швидкості, стійкості та ємності крипто-перетворень під час формування МАС-коду. Методологія забезпечення рішення полягає у використанні теорій захисту інформації, завадостійкого кодування та автентичності. Такий синтез забезпечує формування постквантових алгоритмів автентифікації з мінімальними обчислювальними та ємними потребами. Наукова новизна отриманих у роботі результатів полягає в побудові принципово нового методу автентичності на основі модифікованого алгоритму UMAC на основі крипто-кодових конструкцій Рао-Нама, що дозволяє його використання в постквантовий період, забезпечує відповідні вимоги щодо стійкості, оперативності та обчислювальних ресурсів. Висновки. Застосування запропонованого еволюційного методу пошукової оптимізації до мінімізації тестових функцій у неперервному просторі розмірністю до 20 показало його ефективність у порівнянні з відомими раніше. В подальшому актуальним бачиться застосування викладеного алгоритму для розв’язання задач оптимізації технологічних процесів.
ШІ-підходи пояснення супутникових знімків
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2026) Бубнов, Микола С.; Гнатушенко, Володимир Володимирович; Гнатушенко, Вікторія Володимирівна
UKR: У роботі розглянуто сучасні підходи пояснюваного штучного інтелекту (Explainable Artificial Intelligence, XAI), що застосовуються для інтерпретації та обробки супутникових і аерокосмічних знімків у задачах дистанційного зондування Землі. Проаналізовано основні класи XAI-методів, зокрема атрибуцію ознак, дистиляцію моделей, внутрішньо інтерпретовані підходи та контрастивні пояснення, принципи їх роботи, переваги, обмеження та обчислювальні особливості. Наведено приклади практичного використання XAI для моніторингу природних катастроф, агромоніторингу, оцінки соціально-економічних індикаторів, класифікації землекористування та аналізу мультимодальних даних. Зроблено висновок, що XAI є важливим інструментом для підвищення надійності, прозорості та прийнятності результатів моделей штучного інтелекту у критично важливих прикладних застосуваннях.
Імітаційна модель плаского повітряного сонячного колектора
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Шедловський, Ігор Анатолійович; Гнатушенко, Володимир Володимирович; Шедловська, Яна Ігорівна; Горєв, Вячеслав Миколайович
UKR: Системи опалення, що використовують сонячні теплові колектори регулюють температуру підігрітого в сонячному колекторі повітря тільки зміною швидкості повітря, яке проходить через нього. Використання інформаційно- управляючої системи керування (зокрема в складі IoT) для поточного керування та прогнозних обчислень потребує використовувати узагальнюючу імітаційну модель. Проведені дослідження показали що модель, яка описує залежність температури повітря на виході з повітряного колектора від швидкості його потоку – нелінійна. Динаміка нагріву повітря визначається динамічною ланкою першого порядку. При розробці комп’ютерної системи керування необхідно враховувати використання датчиків температури повітря на вході і на виході сонячного колектора. Також потрібно використовувати дані з датчика поточної потужності сонячного випромінювання.