2026
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд 2026 за Назва
Зараз показуємо 1 - 20 з 26
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Analysis of the electromagnetic processes in converter with eight zoned regulations of the voltage(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Mykhailenko, V.; Chunyak, J.; Bragynets, M.The article deals withelectromagnetic processes in electric circuits with semiconductor switches. A mathematical model of a semiconductor converter with eight-zone output voltage control has been created so as to analyse electromagnetic processes in semiconductor converters with pulse-width control. The graphs showing electromagnetic processes in electric circuits are givenДокумент Відкритий доступ Automated Control System for a Robotic Manipulator Based on ESP32 and Flutter(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Pustovoit, Y.; Batrak, Ye.; Tsopa, N.This article presents an automated control system for a robotic manipulator utilizing ESP32 and Flutter. The proposed solution provides real-time control, modularity, and mobile accessibility. The developed system addresses the main issues observed in existing educational and prototyping platforms, offering a modern, intuitive, and scalable design.Документ Відкритий доступ Automated system based on a delta robot for operations in constrained space(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Topchiy, O.; Batrak, Ye.; Tsopa, N.This article outlines the development of an automated delta robot system to improve manipulative tasks in confined workspaces by optimizing kinematics, control methods, and workspace positioning. The results may support future research and the creation ofsimilar systems for automating production in limited environments.Документ Відкритий доступ Combined method for forecasting the valuable assets price based on financial data(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Terentiev, H.This paper presents a combined method for forecasting the value of securities based on financial statistical data. The proposed method allows to increase the accuracy of forecasts in conditions of high volatility of financial markets.Документ Відкритий доступ Comparative Evaluation of Modern Computer Vision Models for Grasp Type Determination in Bionic Prostheses(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Oliinyk, V.; Verkhovska, A.This research presents a comprehensive evaluation of some of the modern computer vision models for grasp type determination in bionic prostheses. The study leverages pretrained models, including CLIP and ResNet, with zero-shot and few-shot learning strategies to classify grasp types from object images. Several classification approaches, including Matching Networks, Prototypical Networks, and K-Nearest Neighbors, were evaluated in terms of top-1 and top-3 accuracy, as well as their inference time. The developed solution demonstrates promising results in limited-data settings and offers practical value for integration into modern intelligent prosthetic devices. We demonstrated the effectiveness of zero-shot and few-shot approaches for grasp type recognition. The simple zero-shot CLIP model in combination with K-Nearest Neighbors algorithm achieved the highest top-3 accuracy of 85%, exhibiting strong adaptability to previously unseen objects. This makes it particularly suitable for deployment in real-time, dynamic environments.Документ Відкритий доступ Comparative evaluation of task distribution algorithms in multi-robot systems(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Rudiakov, I.; Batrak, Ye.; Tsopa, N.This article presents a comparative analysis of severaltask distribution algorithms applied in multi-robot systems. A set of classical, heuristic, and metaheuristic strategies was evaluated using simulation on randomly generated task sets with varying complexity and priority. Performance metricssuch as ETA, robots queue size, and assignment time were analyzed to identify the most effective methods under different conditions.Документ Відкритий доступ Experimental evaluation of RAG Components and Their Impact on the Performance of Customer Support Chatbots(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Oliinyk, V.; Ponochovnyy, P.This paper presents an experimental study of the components of RetrievalAugmented Generation (RAG) systems aimed at developing an intelligent support chatbot capable of processing complex textual documents. The research focuses on evaluating various frameworks, vector databases, and text-chunking strategies to identify the optimal configuration that ensures high accuracy, contextual completeness, and computational efficiency. Experimental results demonstrate that the LangChain framework provides superior accuracy and context coverage compared to LlamaIndex, while FAISS outperforms other vector stores in answer relevancy, faithfulness, and processing speed. Additionally, a chunk size of 1000 and chunk overlap of 50 achieve the most balanced performance in terms of precision, recall, and response time. The combination of LangChain, FAISS, and the 1000/50 chunking configuration forms an effective foundation for implementing a high-performance RAG-based support chatbot, capable of delivering accurate, faithful, and contextually relevant responses across various domains.Документ Відкритий доступ Product-oriented assessment of the competitiveness of cryptocurrencies based on exchange data(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Gavrilenko, O.; Myagkyi, M.The article presents a product-oriented assessment of the competitiveness of cryptocurrencies. Digital assets are viewed as products with interaction funnels, behavioral indicators, and network effects. The study develops an assessment methodologybased on user behavior and network dynamics.Документ Відкритий доступ Service discovery at scale: limitations of centralized models and decentralized alternatives(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Lavrov, A.; Lytvynenko, M.; Syrota, O.; Rodionov, P.; Humeniuk, A.Service discovery is a critical component in cloud-native and microservice-based architecture, enabling dynamic service registration and resolution. While centralized service discovery systems such as Consul, Eureka, and Kubernetes DNS are widely adopted,they introduce scalability limitations, single points of failure, and operational complexity when deployed at scale. This paper investigates the inherent challenges of centralized service discovery models in large-scale, distributed environments and evaluates decentralized alternatives. The aim of the research is to show how decentralizedservice discovery model can improve system availability and make alarge-scale distributed system more resilient and resistant to failureДокумент Відкритий доступ Software development cost prediction method(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Stelmashenko, M.; Deveciogullari, A.The task of accurate software development cost estimation is especially relevant in the context of a dynamic IT market and growing demand for effective project management. Traditional methods often lack flexibility and are labor-intensive, especially at early stages marked by high uncertainty. This article presents a software cost prediction method based on fuzzy logic, which accounts for uncertainty in input parameters, expert judgments, and domain-specific features without requiring strict mathematical formalization. The proposed model performs a full cycle of fuzzy inference, resulting in an interpretable interval forecast. Experimental evaluation shows that the method produces realistic estimates with error-aware intervals, supporting budget planning, risk assessment, and informed decision-making in IT project managementДокумент Відкритий доступ Аналіз впливу соціально-економічних показників на результати ЗНО та НМТ(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Шевчук, В.; Ліхоузова, Т.; Олійник, Ю.Робота зосередженана комплексному аналізі факторів, що впливають на результати ЗНО/НМТ, з акцентом на взаємозв'язок між соціально-економічними показниками регіонів та індивідуальними характеристиками учнів. Метою дослідження є не лише виявлення статистичних зв'язків, але й надання глибшого розуміння механізмів, за допомогою яких ці фактори можуть впливати на освітні досягнення.Документ Відкритий доступ Аналіз рівня кіберризиків в країнах світу(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Матуляк, І.; Ліхоузова, Т.; Олійник, Ю.Робота присвячена кластеризації та класифікації країн за рівнем кіберризиків на основі відібраних індексів кібербезпеки, економічних та технологічних факторів. Результати роботи можуть бути корисними для організацій, що займаються моніторингом кіберзагроз, формуванням політик у сфері кібербезпеки, технологічних компаній, а також для аналітичних центрів, які оцінюють рівень кіберризиків різних країн з урахуванням економічних та технологічних факторівДокумент Відкритий доступ Емпіричний аналіз енергоспоживання послідовних та асоціативних контейнерів у C++ Standard Template Library(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Куземський, М.; Лісовиченко, O.Досліджено енергоефективність C++ STL. Розроблено методику вимірювання (AMD PMC). Доведено критичний вплив кеш-локальності, який нівелює асимптотичну оцінку. Надано рекомендації для Green ITДокумент Відкритий доступ Метод підвищення точності рекомендацій через об’єднання трансформерних і графових моделей у єдиній архітектурі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Жигорін, Д.; Олійник, В.У статті проаналізовано сучасні підходи до підвищення точності рекомендаційних систем шляхом поєднання графових нейронних мереж і трансфор-мерів. Обґрунтовано гібридний підхід, зокрема інтеграцію LightGCN і послідовних трансформерів, що дає відчутне покращення якості рекомендацій.Документ Відкритий доступ Метод та програмний засіб формування Skyline-вибірок з багатовимірних даних(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Кривоносюк, В.; Стеценко, І.У роботі розглянуто методи формування Skyline-вибірок з багато-вимірних даних, описано специфіку їх використання та вказано їх обмеження. Вперше запропоновано метод формування Skyline-вибірок з багатовимірних даних, який використовує кластеризацію для подолання проблеми «прокляття розмірності» (CoD).У поєднанні з метриками відстані у багатовимірному просторі, такий підхід дає змогу користувачам інтерактивно досліджувати Парето-фронт. Розроблено архітектуру програмного засобу, який використовує пакетну обробку та кешування для формування Skyline-множин з великих об’ємів багатовимірних даних.Документ Відкритий доступ Метод та програмні засоби відеомоніторингу характеристик автомобільного транспортного потоку(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Проценко, Р.; Стеценко, І.Робота присвячена створенню універсального методу відеомоніторингу дорожнього руху, що поєднує класичні алгоритми комп’ютерного зору та методи глибинного навчання. Розроблено підхід до автоматичного визначення дорожнього полотна на основі геометричного аналізу та сегментації, який дозволяє підвищити точність оцінювання транспортного потоку незалежно від кута камери чи умов освітлення. Запропоновано мультикласовий показник TLCR (Traffic Lane Congestion Ratio), що враховує типи транспортних засобів і дозволяє оцінювати завантаженість смуг у реальному часі. Система може бутиінтегрована в інтелектуальні транспортні комплекси для оптимізації роботи світлофорів, прогнозування заторів і аналітики міського рухуДокумент Відкритий доступ Методи та моделі захисту даних IoT в умовах інформаційної невизначеності на основі функцій штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Швидченко, О.; Пархомей, І.; Цьопа, Н.Швидкий розвиток Інтернету речей (IoT) створює нові виклики в галузі безпеки даних. У роботі досліджуються методи та моделі захисту даних IoT на базі штучного інтелекту (ШІ) для виявлення загроз у реальному часі, адаптивної оцінки ризиків та прийняття рішень. Запропоновано ШІ-структуру, що підвищує стійкість та автономність захисту у ІоТ-системах.Документ Відкритий доступ Модель розпізнавання літальних апаратів за їхніми акустичними сигнатурами(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Булботка, Н.; Шимкович, В.; Шимкович, Л.Швидкий прогрес у сфері безпілотних літальних апаратів і зростання пов’язаних із ними загроз створюють нагальну потребу в розробці ефективних систем для їх своєчасного виявлення та класифікації. В умовах триваючої повномасштабної війни в Україні дрони використовуються для розвідки, коригування артилерійського вогню та для нанесення ударів по критичній інфраструктурі. Це зумовлює необхідність запровадження систем раннього попередження, здатних функціонувати у складних умовах. В даній роботі розглянуто проблему автоматичного розпізнавання літальних апаратів за їхніми акустичними сигнатурами. Розроблено збалансований набір даних з використанням технології Transfer Data.Розроблено архітектуру нейронної мережі, оптимізовану для вилучення часово-частотних ознак акустичних сигналів і класифікації об’єктів за трьома класами: Drone, Airplane, Helicopter. Проведено навчання та тестування моделі, точність на навчальному наборі даних склала 99%, на тестовому 90%. Навчену модель інтегровано до складу системи розпізнавання як окремий модуль нейронної мережі, який здійснює аналіз аудіофайлів та визначає тип літального апарата з вказанням рівня впевненості прогнозу. Запропонована система може бути використана у задачах моніторингу повітряного простору, безпеки та цивільної оборони, а також адаптована для розпізнавання інших типів технічних об’єктів за акустичними ознакамиДокумент Відкритий доступ Моделі балансування навантаження у багатохмарних середовищах та особливості їх застосування(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Бачкала, Б.; Тимошин, Ю.Об’єктом дослідження є моделі балансування навантаження та особливості їх застосування у багатохмарних середовищах. У статті зроблено огляд перспективних підходів при вирішенні задач балансування для багатохмарних обчислювальних ресурсів, які зазвичай функціонують в умовах можливих мережевих, апаратних та програмних збоїв, інших зовнішніх впливів, і мають залишатися працездатними у разі відмови як окремих компонентів, так і цілих вузлів таких систем. Балансування навантаження розглядається на рівні інфраструктури багатохмарного середовища, де розподіл запитів здійснюється між фізичними або віртуальними ресурсами кількох хмарних постачальників. До основних проблем належать недостатня адаптивність до динамічних змін навантаження, затримки у прийнятті рішень щодо розподілу ресурсів, значні накладні витрати на моніторинг та управління, а також ризики погіршення рівня якості обслуговування (QoS) за умов пікового навантаження. Запропоновано впорядкувати програмні алгоритми балансування навантаження у три класи — статичні, реактивні та проактивні — у контексті їх застосування в багатохмарних середовищах. Кожен із цих класів розглядається з точки зору архітектурних особливостей, накладних витрат, ефективності використання ресурсів та здатності адаптуватися до динамічних змін навантаження. Розроблені схеми балансування навантаження на базі статичних, реактивних та проактивних алгоритмів дозволяють проектувати багатохмарні системи з раціональним використанням ресурсів та урахуванням затримок і вартості міжхмарної взаємодії. Визначено особливості їх застосування, узагальнено переваги та обмеження кожного підходу. Показано перспективність використання проактивних алгоритмів балансування.Документ Відкритий доступ Прийняття потенційно кращих рішень в медичних лікувально-діагностичних центрах на основі систем штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Пасько, В.; Дроздович, І.; Корнієнко, Г.; Бовсуновська, К.; Солдатов, В.Запропоновано інтелектуальну систему підтримки прийняття рішень для оцінювання поточного стану пацієнтів медичного закладу. Система базується на онтологічній базі знань, нечіткій ситуаційній мережі та продукційних правилах і дає змогу знаходити потенційно кращі рішення як під час переведення пацієнта з одного штатного поточного стану в інший бажаний, так і в нештатних ситуаціях. Для вибору рішень запропоновано вербально-числовий метод оцінювання альтернатив, що автоматизує та пришвидшує пошуккращого рішення. Також розроблено схему нечіткого логічного виведення з урахуванням ступенів достовірності та важливості знань