Кафедра інформатики
Permanent URI for this collection
Browse
Recent Submissions
Item Передмова(2024) Глибовець, МиколаУ цьому збірнику розглянуто теоретичні аспекти програмної інженерії, а також практичні застосування програмних технологій у сучасних системах штучного інтелекту та інтелектуальних інформаційних системах.Item Система для автоматизації процесу нормалізації баз даних(2024) Яремко, Соломія; Новак, ВолодимирУ статті розкрито поняття процесу нормалізації баз даних, проведено аналіз наявних інструментів для нормалізації, виділено основні їхні переваги та недоліки. Описано функціонал і реалізацію нової системи для автоматичної нормалізації структури бази даних з урахуванням недоліків наявних систем.Item Алгоритмічний підхід до аналізу метрик у галузі розроблення відеоігор з відкритим світом(2024) Касьяненко, Максим; Нагірна, АллаСтаттю присвячено розгляду наявних метрик у галузі розроблення відеоігор із відкритим світом та побудові алгоритмічного підходу до аналізу цього типу метрик. Для відеоігор із відкритим світом запропоновано низку числових і графічних метрик, що дають змогу аналізувати продукт ще на етапі його розроблення, однак мають низку недоліків. Також представлено програмну реалізацію алгоритмічного підходу, що дає можливість обчислювати й аналізувати метрики для ігор із відкритим світом. Роботу системи було перевірено шляхом аналізу реальної відеогри.Item Узагальнений агент штучного інтелекту SIMA(2024) Глибовець, Микола; Бачинський, НазарійСтаття аналізує проєкт SIMA (Scalable, Instructable, Multiworld Agent) від Google DeepMind, спрямований на створення узагальненого ШІ-агента, здатного виконувати завдання у різноманітних тривимірних середовищах за мовними інструкціями. Розглянуто методи навчання, оцінювання та особливості роботи агента, а також проведено порівняння з іншими проєктами, такими як OpenAI Five і AlphaStar. Попри досягнуті результати, висвітлено ключові виклики, зокрема технічні та етичні аспекти, що залишаються на шляху до створення загального штучного інтелекту.Item Фреймворк управління загрозами та реагування на інциденти IoT системи(2024) Щербина, Сергій; Бабич, ТрохимУ статті розглянуто розроблення та впровадження фреймворку для управління загрозами та реагування на інциденти в системах Інтернету речей (IoT). Запропонований фреймворк поєднує елементи розподіленої архітектури, зокрема Nginx як розподільник навантаження, MQTT брокер HiveMQ, сервер авторизації та збірку сервісів ELK Stack. Це рішення забезпечує безпечну комунікацію IoT пристроїв за допомогою протоколу TLS та механізмів шифрування, автентифікації і авторизації. Особливу увагу надано використанню машинного навчання для виявлення аномалій у реальному часі, що дає змогу ефективно реагувати на потенційні загрози в різних доменах IoT. Фреймворк розроблено з урахуванням обмежених обчислювальних ресурсів IoT пристроїв і вимог до їхньої безпеки.Item Вразливості безпеки та рішення для захисту в системах Інтернету речей(2024) Глибовець, Андрій; Щербина, Сергій; Кирієнко, ОксанаУ статті представлено аналіз розробки комплексного рішення для захисту IoT систем та відомих і новітніх рішень у цій сфері. Спочатку було окреслено шарове представлення архітектури IoT систем, а саме рівні сприйняття, мережі, оброблення даних і застосунку. Кожному з цих рівнів притаманні як спільні вразливості, так і унікальні. Ми уточнили критичні точки вразливості, охарактеризували основні проблеми автентифікації та авторизації. Зазначили, що стандартні облікові дані визначають як найпоширенішу та найпростішу складову вразливість, якою користуються зловмисники. Проаналізовано наукові роботи, присвячені вирішенню проблем у сфері контролю доступу: централізовані центри довіри в TLS протоколі і пропозицію переходу на розподілені центри; випадки застосування IoT пристроїв без традиційних способів контролю доступу. Значну увагу приділено шифруванню. Досліджені такі шифрувальні протоколи та методи, як TLS, DTLS, Novel Tiny Symmetric Encryption Algorithm, Lightweight CA Cipher (LCC) та Functional Encryption (FE), а також їхнє оптимальне застосування в IoT.Item Сучасні підходи до використання баз знань для вирішення проблем великих мовних моделей(2024) Андрощук, МаксимРозглянуто можливості інтеграції великих мовних моделей (ВММ) із базами знань для підвищення точності й надійності їхніх відповідей. Визначено переваги такого поєднання, зокрема зменшення ризику галюцинацій — генерування неправильної або вигаданої інформації. Проаналізовано різні підходи до об’єднання ВММ із базами знань, їхні сильні та слабкі сторони. Обговорено перспективи та виклики у застосуванні цієї технології в різних галузях, зокрема інформаційний пошук, підтримку прийняття рішень та автоматизоване створення контенту. Стаття надає огляд сучасного стану досліджень у цій сфері та окреслює напрями для подальшого вивчення.Item Оброблення природної мови за допомоги великих мовних моделей і методів машинного навчання(2024) Глибовець, Микола; Задохін, Дмитро; Дехтяр, Богдан-Ярема; Пєчкурова, ОленаУ статті представлено аналіз можливостей великих мовних моделей для вирішення задач NLP. Описано особливості архітектури Transformer, що є основою для сучасних моделей з оброблення природної мови. Розглянуто окремі компоненти архітектури, їхню роль і важливість для роботи з людською мовою. Проведено порівняльний аналіз Transformer та інших наявних моделей для завдання машинного перекладу. Проаналізовано фактори, що дали змогу створювати моделі з мільярдами параметрів — великі мовні моделі. Розглянуто сім’ю моделей Llama від Meta як приклад такої моделі. Особливу увагу було приділено моделям порівняно невеликого розміру, що можуть бути потужним і водночас доступним інструментом для оброблення природної мови. Наразі глибинне машинне навчання і згорткові нейронні мережі (CNN) посідають важливе місце у сфері оброблення природної мови (NLP). Тому в статті оцінено ефективність використання його алгоритмів, моделей і методів для вирішення основних задач на прикладі задачі розпізнавання іменованих сутностей (NER). Наведено методи глибинного навчання, які зробили революцію в NER, надавши можливість набагато краще розуміти контекст, фіксувати залежності на великих відстанях і ефективно використовувати великі обсяги даних. Проведено класифікацію моделей на основі трансформерів, що дають найкращі результати на цей момент. Зараз існує багато моделей, розроблених на основі трансформера. Описано результати порівняння двох із найпоширеніших моделей — BERT (гарні результати у широкому спектрі завдань NLP, зокрема відповіді на запитання, класифікація тексту, висновок природною мовою, передбачення лівого і правого контексту слова) і GPT-3 (великі успіхи, як-от мовне моделювання, генерування тексту й відповіді на запитання). Ці моделі проходять попереднє навчання на великих текстових наборах даних, щоб вивчити фундаментальні мовні уявлення. Обидві моделі активно використовують потенціал тонкого налаштування.Item Selection noise in genetic algorithms(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Gulayeva, Nataliya; Borrego-Díaz, Joaquín; Sancho-Caparrini, F.In this study, authors concentrate on the selection noise characteristic of SSs. Recall that genetic drift, a well-known phenomenon in population genetics, is observed in GAs due to the stochastic nature of SSs. In a finite size population, a random selection among individuals of equal fitness leads to a disproportion between the expected and actual number of copies of an individual in the mating pool. We study selection noise of the most popular SSs used in generational GAs.Item Основні виклики створення узагальненого агента ШІ: проєкт SIMA(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Глибовець, Микола; Бачинський, Н.Основною метою проєкту SIMA є створення агента, здатного виконувати мовні інструкції у різноманітних тривимірних середовищах, включаючи комерційні відеоігри та спеціалізовані дослідницькі платформи, використовуючи клавіатуру та мишу. SIMA вирізняється здатністю поєднувати природномовне розуміння з дією, демонструючи високу адаптивність і генералізацію знань у контекстах, що варіюються від реальних симуляцій до міфічних чи науково-фантастичних сценаріїв.Item Обробка природної мови за допомогою великих мовних моделей(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Задохін, Дмитро; Глибовець, МиколаМатеріали доповiді учасника 15 міжнародної науково-практичної конференції "Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем", Київ, 23-24 грудня 2024 р.Item Машинне навчання для візуалізації моделей архітектур програм на мобільних пристроях(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Франків, ОлександрМатеріали доповiді учасника 15 міжнародної науково-практичної конференції "Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем", Київ, 23-24 грудня 2024 р.Item Класи типів у мові програмування Java(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Заколенко, Роман; Нагірна, АллаМатеріали доповiді учасників 15 міжнародної науково-практичної конференції "Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем", Київ, 23-24 грудня 2024 р.Item Алгоритми та методи сингулярного розкладу матриць на графічних процесорах з CUDA(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Сухарський, СергійМатеріали доповiді учасника 15 міжнародної науково-практичної конференції "Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем", Київ, 23-24 грудня 2024 р.Item Обгрунтування вибору фреймворків для розробки клієнтської частини вебзастосунку(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Кирієнко, Оксана; Пєчкурова, ОленаУ статті розглянуто основні критерії вибору фреймворків, порівняно популярні рішення та надано рекомендації щодо їх використання в залежності від специфіки проекту.Item Виявлення та класифікація малих повітряних об'єктів за допомогою інструментів глибинного навчання(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Федюченко, МихайлоМатеріали доповiді учасника 15 міжнародної науково-практичної конференції "Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем", Київ, 23-24 грудня 2024 р.Item Критерії оцінювання квантизації нейронних мереж для задач комп'ютерного зору(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Ткач, НазарійЦе дослідження надає практичний огляд пікового співвідношення похибок до інтервалу співвідношення, як критерій для кількох схем квантування на популярних модулях нейронної мережі.Item Моделювання регуляційних механізмів блокчейну за допомогою мультиагентних систем(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Єщенко, МиколаДана робота присвячена дослідженню моделювання механізмів регулювання блокчейн за допомогою мультиагентних систем, що має бути ефективним засобом проти найпоширеніших видів атак на блокчейн.Item Автоматизовані системи аналізу, виявлення та запобігання зловмисної мережевої активності(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Вознюк, Ярослав; Вознюк, ОксанаМетою дослідження був аналіз безкоштовних та умовно-безкоштовних IDS/IPS рішень, що можуть бути інтегровані із технологіями ML/AI. На основі аналізу публікацій та сучасних практик ми виробили набір рекомендацій щодо впровадження згаданих інструментів та окремих методик виявлення втручань у реальних мережевих середовищах.Item Інтеграція кіберполігонів в освітній процес(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Глибовець, Андрій; Бабич, ТрохимУ статті висвітлено теоретичні основи кіберполігонів, включаючи огляд основних технологій та методів, що використовуються для створення віртуалізованих кіберсередовищ, приклади впровадження кіберполігонів у навчальні програми вищих навчальних закладів, розглянуто їх вплив на мотивацію студентів.