Факультет інформатики

Permanent URI for this collection

https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/18174

Browse

Now showing 1 - 20 of 60

Система для автоматизації процесу нормалізації баз даних
(2024) Яремко, Соломія; Новак, Володимир
У 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.
Алгоритмічний підхід до аналізу метрик у галузі розроблення відеоігор з відкритим світом
(2024) Касьяненко, Максим; Нагірна, Алла
Статтю 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.
Автоматизована локалізація застосунків у мікросервісній архітектурі
(2024) Верета, Владислав; Ткаченко, Владислав
У цій статті проведено аналіз різних інструментів і сервісів для здійснення локалізації (перекладу) вебзастосунків, методів і підходів до їх інтеграції та масштабування. Розглянуто наявні рішення для управління локалізаціями вебсервісів. Описано розроблену архітектуру, яка дає змогу швидко адаптувати сервіс під потреби різних користувачів і різних проєктів та ефективно інтегруватися з різними платформами з урахуванням простого масштабування сервісу. На базі цієї архітектури реалізовано вебсервіс EchoLocal. Він покращує взаємодію учасників процесу локалізації вебзастосунків, а також дає змогу оптимально інтегрувати цей процес у розподілену мікросервісну архітектуру сучасних застосунків і просто розгортати у своїй закритій екосистемі. EchoLocal надає можливість своїм користувачам інтегрувати та управляти локалізаціями своїх продуктів в одному місці в реальному часі. EchoLocal допоможе знизити витрати на локалізацію, спростити процес адаптації контенту під різні мовні ринки та підвищити ефективність комунікації між усіма учасниками процесу локалізації.
Структурований оптимізований пошук у неструктурованих даних для задачі аналізу меню
(2024) Смиш, Олег; Чижова, Анастасія
У статті представлено розроблення пошукової системи для цифрових меню закладів харчування Києва українською мовою. Проєкт реалізовано з використанням сучасних методів обробки природної української мови, зокрема для завдань лематизації, класифікації текстів і фільтрації даних. Основну увагу приділено розробленню алгоритмів, які забезпечують пошук інформації про складники страв, харчові обмеження, алергени та інші ключові характеристики. У рамках дослідження здійснено аналіз цифрових меню київських закладів, що надало змогу сформувати цілісну картину сучасного стану ресторанного бізнесу в Україні. Результати роботи демонструють можливість структурованого та оптимізованого пошуку в неструктурованих даних меню українською мовою, що дає змогу користувачам легко обирати страви, які розміщено ресторанами.
Узагальнений агент штучного інтелекту SIMA
(2024) Глибовець, Микола; Бачинський, Назарій
Стаття 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.
Фреймворк управління загрозами та реагування на інциденти IoT системи
(2024) Щербина, Сергій; Бабич, Трохим
У 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.
Вразливості безпеки та рішення для захисту в системах Інтернету речей
(2024) Глибовець, Андрій; Щербина, Сергій; Кирієнко, Оксана
У 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.
Оброблення природної мови за допомоги великих мовних моделей і методів машинного навчання
(2024) Глибовець, Микола; Задохін, Дмитро; Дехтяр, Богдан-Ярема; Пєчкурова, Олена
У 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.
Візуалізація когнітивних станів на основі Raspberry Pi для біологічного зворотного зв’язку в реальному часі за допомогою нейро-комп’ютерного інтерфейсу
(2024) Волинець, Євген; Хмель, Світлана; Пєчкурова, Олена
Нейрокомп’ютерний інтерфейс на основі ЕЕГ (Electroencephalography, електроенцефалографія) — це технологія, яка дає змогу встановлювати взаємодію між мозком людини і зовнішніми пристроями, такими як комп’ютери чи робототехніка. Основні принципи такого інтерфейсу: 1. Зчитування електричної активності мозку за допомогою електродів, розміщених на поверхні скальпа. Ці сигнали ЕЕГ відображають коливання потенціалів нейронів. 2. Оброблення та аналіз ЕЕГ-сигналів за допомогою алгоритмів машинного навчання, щоб визначити певні патерни, пов’язані з конкретними розумовими станами чи намірами користувача. 3. Переклад цих розпізнаних патернів у команди для управління зовнішніми пристроями, такими як комп’ютер, протези чи інтерфейси віртуальної реальності. Ключові переваги нейрокомп’ютерних інтерфейсів на основі ЕЕГ — це можливість безпосереднього керування пристроями за допомогою думок та намірів, не вдаючись до традиційних методів введення, наприклад клавіатури чи миші. Це відкриває нові перспективи для людей з обмеженими можливостями, а також для інноваційних застосувань у сферах нейрореабілітації, ігор, віртуальної реальності тощо. У статті описано дослідження можливостей використання ЕЕГ пристрою для збору та візуалізації інформації про когнітивний стан користувача пристрою. Дослідження проводили на електроенцефалографічному приладі Emotiv INSIGHT (5-канальна система електроенцефалографії (EEG) із напівсухими полімерними датчиками), та Raspberry Pi 4B. В рамках дослідження було розроблено прототип, що дає можливість візуалізовувати показники про емоційний і ментальний стан користувача за допомогою LED, що під’єднані до Raspberry Pi.
Схема розподiлу секрету, що базується на криптосистемi Голдвассер-Голдрiха-Халевi
(2024) Ліхачов, Артемій; Олійник, Богдана
З розвитком квантових технологiй стає актуальним питання про дослiдження та впровадження криптографiчних примiтивiв, що базуються на складних задачах для квантових обчислень. Такi криптографiчнi примiтиви є стiйкими щодо квантового криптоаналiзу. Прикладом задач, що мають експоненцiйну складнiсть для квантових обчислень, є задачi на решiтках, такi як пошук найкоротшого вектора або пошук найближчого вектора. Однiєю з перших i найвiдомiших квантово-стiйких криптосистем, що в основi свого математичного апарату використовує задачi на решiтках, є криптосистема Голдвасcер-Голдрiха-Халевi. Схема розподiлення секрету є фундаментальним криптографiчним примiтивом, що допускає розподiлення секрету мiж множиною учасникiв, при цьому вiдновлення секрету можливе тiльки при авторизацiї всiх або певної частини учасникiв (порогу учасникiв). Також необхiдною умовою схеми розподiлення секрету є неможливiсть окремих учасникiв, або груп учасникiв, кiлькiсть яких менша за порiг, вiдновити секрет. Варiанти побудови схем розподiлу секрету на рiзних математичних моделях, у тому числi на решiтках, наразi активно дослiджуються, оскiльки вони дозволяють проводити надiйнi багатостороннi обчислення, безпечно поширювати iнформацiю шляхом поширення i розподiлення оригiналу даних мiж рiзними серверами, для побудови компiляторов схем iз захистом вiд витоку тощо. У цiй роботi запропоновано нову квантово-стiйку n-порогову схему розподiлу секрету для n учасникiв, що базується на криптосистемi Голдвасcер-Голдрiха-Халевi.
Вiдновлююче спектральне число графа K4
(2024) Аверкін, Олександр; Тимошкевич, Лариса
Статтю присвячено дослiдженню обернених спектральних задач для зважених графiв. Розглянуто задачу щодо вiдновлення ваг на множинi ребер графа за спектрами його iндукованих пiдграфiв. Завдяки широкому колу застосувань, оберненi спектральнi задачi активно вивчають для рiзних класiв матриць: зазвичай вони зводяться до вiдновлення матрицi (або її частини) за спектром самої матрицi чи її пiдматриць. Наша задача стосується класу нерозкладних симетричних матриць з невiд’ємними елементами та нулями на головнiй дiагоналi — матриць сумiжностi зв’язних зважених графiв. Ключовим поняттям цiєї роботи є вiдновлююче спектральне число графа Srn(G) — мiнiмальна кiлькiсть спектрiв iндукованих пiдграфiв, необхiдних для однозначного вiдновлення всiх ваг ребер графа G. Головним результатом дослiдження є знаходження точного значення Srn(K4) для повного графа на чотирьох вершинах. Одержанi результати та використанi у роботi методи можуть бути застосованi в подальших дослiдженнях, зокрема для визначення точних значень вiдновлюючого спектрального числа iнших графiв.
Fractional calculus and its application in financial mathematics
(2024) Zubritska, Dariia; Shchestyuk, Nataliya; Sluchynskyi, Dmytro
Fractional calculus extends classical calculus by allowing differentiation and integration of non-integer orders, providing valuable tools for analyzing complex systems. In this part of the paper we demonstrate the main methods of fractional calculus, including Euler’s, Riemann-Liouville, and Caputo approaches. The behavior of functions such as xn, eλx, and sin(x) is analyzed for fractional orders, demonstrating how fractional differentiation results in varying patterns of growth and decay. The second part explores the application of fractal derivatives in financial mathematics. We present the use of the Riemann-Liouville derivative to model stock prices in illiquid markets, where the price of an asset may remain unchanged for some time. For this, subdiffusion processes and a fractal integrodifferential equation with the Riemann-Liouville derivative are used. The idea of subdiffusion models is to replace the calendar time t in the risk-free bond motion and classical GBM by some stochastic process Ht, which represents a hitting time, which is interpreted as the first time at which Gt hits the barrier t. Next, we focus on the pricing of a European option when the underlying asset is illiquid. The option price is found as a solution to a fractal Dupire integro-differential equation, in which the time derivative is replaced by the Dzerbayshan–Caputo (D-K) derivative. The D–K derivative is a generalization of the Caputo approach. The form of the D–K derivative depends on a random process Gt, called the subordinate. We take a standard inverse Gaussian process with parameters (1,1) as the subordinate Gt and formulate the Proposition about the form of the fractal Dupire equation for the chosen subordinate. These approaches provide tools that allow the investor to take into account the illiquidity of the financial markets.
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.
Комп'ютерний зір як проблема семантичного розпізнавання об'єктів
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Риженко, Артем
Матеріали доповiді учасника 15 міжнародної науково-практичної конференції "Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем", Київ, 23-24 грудня 2024 р.
Обробка природної мови за допомогою великих мовних моделей
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Задохін, Дмитро; Глибовець, Микола
Матеріали доповiді учасника 15 міжнародної науково-практичної конференції "Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем", Київ, 23-24 грудня 2024 р.
Галюцинації у великих мовних моделях
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Джос, Олексій
Матеріали доповiді учасника 15 міжнародної науково-практичної конференції "Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем", Київ, 23-24 грудня 2024 р.
Вирішення задач обробки зображень за допомогою згорткових нейронних мереж
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Леонов, Микита
Матеріали доповiді учасника 15 міжнародної науково-практичної конференції "Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем", Київ, 23-24 грудня 2024 р.
Застосування нейронних мереж глибокого навчання при розробці рекомендаційної системи
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Ракітенко, Дмитрій; Гуминський, Віктор
Матеріали доповiді учасників 15 міжнародної науково-практичної конференції "Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем", Київ, 23-24 грудня 2024 р.
Методи регуляризації моделей машинного навчання
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Гордуз, Олександр
В доповіді розглянута проблема перенавчання, коли модель машинного навчання вивчає шум тренувальної вибірки та погано узагальнюється на тестову вибірку. Її можна вирішити або збагативши датасет, або змінивши тренувальний пайплайн та/або гіперпараметри моделі. Важливо зазначити, що різні моделі потребують різних методів регуляризації, тому перед їх застосуванням варто дослідити переваги та недоліки кожного з них.
Аналіз патернів проєктування у веб розробці та їх застосування у розробці вебзастосунку для автоматизації створення розкладу навчального закладу
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2024) Борозенний, Сергій; Мисько, Юрій
У цій роботі аналізуються патерни проектування, які можна використовувати для створення веб-додатку. Також досліджується, як різні патерни можуть вирішити конкретні технічні проблеми, з якими стикаються розробники у своїй роботі. Результат – веб-додаток для створення шкільного розкладу.

Browse

Recent Submissions