Комп’ютерне моделювання та інформаційні технології

Adaptive Consensus Mechanisms for Smart Contract Optimization

Yurii Tsudzenko — 2026-01-07

The paper proposes an adaptive hybrid consensus model for a social platform blockchain system that integrates PoS, DPoS, and PoA. The model provides dynamic adjustment of consensus modes depending on the Download network and transaction type, and also takes into account the reputation of validators to increase the reliability of verifications. This approach will help to increase throughput, reduce transaction processing time, and optimize energy consumption with classical mecha nisms. The approach allows for an effective combination of performance and security of blockchain systems, and promising areas for further research include the use of machine learning for load forecasting and integration into hybrid blockchains with cross-chain smart contracts.

Застосування мультифрактального аналізу для виявлення порушення цілісності кісткової тканини

Квітослава-Ольга Яцина — 2026-01-07

Досліджено застосування мультифрактального аналізу для автоматизованої диференціації інтактної та травмованої кісткової тканини на рентгенографічних зображеннях шляхом обчислення узагальнених фрактальних розмірностей та побудови класифікаційної моделі на основі виявлених спектральних характеристик. Встановлено, що параметри великомасштабної структурної організації демонструють найвищу дискримінантну здатність класифікації, що підтверджує перспективність методу для створення допо міжних систем ренгенологічної діагностики порушень цілісності скелета.

Моделі топології і динаміки поширення фейкових повідомлень в соціальних мережах

Тарас Смірнов — 2026-01-07

Розглянуто поширення неправдивої інформації (фейкових повідомлень) у соціальних мережах. Запропоновано підхід до моделювання поширення інформації на основі топологічних моделей соціальних графів і динамічних процесів (зараження–поширення–усунення). Проведено порівняльний аналіз різних структур мереж (регулярної, випадкової, масштабу «світ-маленької» та реальних даних соцмереж) і оцінено вплив ключових параметрів (рівень активності, ступінь зв’язності, ймовірність передавання, швидкість «видалення» або «спростування»). Отримані результати демонструють, що тонка зміна топологічних характеристик (наприклад, гамма-розподіл степенів, кластеризація) значно впливає на темпи і розміри поширення фейків. Практичне значення полягає у тому, що моделі можуть допомогти в оцінці ризиків інформаційних кампаній та розробці стратегій протидії.

Моделювання процесу сушіння з використанням фізично-обґрунтованих нейронних мереж

Ігор Капран — 2026-01-07

У роботі представлено підхід фізично-інформованого машинного навчання (PIML) для моделювання масоперенесення під час сушіння. Запропонована модель поєднує глибокі нейронні мережі з фізичними рівняннями, зокрема другим законом дифузії Фіка та граничними умовами, що дозволяє під вищити точність прогнозування навіть за обмеженої кількості даних.

Стохастичне моделювання гідродинамічних систем

Ольга Дмитрієва — 2026-01-07

Запропоновано числові підходи до реалізації стохастичних моделей, що описуються системами звичайних диференційних рівнянь в формі Іто. Стохастичний характер досліджуваних процесів, величезна кількість симуляцій і жорсткі вимоги щодо точності отриманих результатів вимагають адаптації кроку інтегрування. Для вирішення цієї проблеми в роботі пропонується використання інтеграторів, побудованих на багатокрокових блокових методах з застосуванням інтерполяційних багаточленів Ерміта з кратними
вузлами. На прикладі трикамерної моделі водойми наведено результати програмних реалізацій з оцінюванням локальних похибок і показників динаміки зміни кроків інтегрування.

Прогнозування динаміки продажів супермаркету за допомогою алгоритмів машинного навчання

Олександр Рудниченко — 2026-01-07

В роботі розроблено інтелектуальну систему прогнозування динаміки продажів у супермаркетах на основі алгоритмів машинного навчання. У ній досліджуються сучасні підходи до прогнозування у роздрібній торгівлі, аналізується ринок та цільова аудиторія українських підприємств. Розроблено структуру моделі та архітектуру системи, яка враховує сезонність, маркетингові акції та поведінку споживачів. Проект має на меті підвищити точність та адаптивність прогнозів, що дозволить оптимізувати запаси, зменшити втрати та покращити управлінські процеси у торгівлі.

Інтелектуальна система автоматичного розпізнавання номерних знаків із використанням методів глибокого навчання

Ростислав Приступа — 2026-01-07

Робота присвячена розробці програми для автоматичної ідентифікації номерних знаків автомобілів. Основною метою роботи є створення програмного забезпечення, що забезпечує високу точність розпізнавання номерних знаків. Для досягнення цього використано мову програмування Python та бібліотеки OpenCV і Tesseract OCR. В процесі роботи було проаналізовано існуючі системи ідентифікації, обрано оптимальні технологічні рішення та реалізовано програму з інтуїтивно зрозумілим інтерфейсом. Тестування показало високу ефективність та надійність розробленої системи.

Інтелектуальна система прогнозування продажів лікарських засобів

Ростислав Петрик — 2026-01-07

В роботі розроблено та реалізовано інтелектуальну систему для прогнозування продажів лікарських засобів. В результаті виконання роботи було досліджено два методи, аналіз часових рядів та випадковий ліс, проаналізовано можливості робити прогнозування та особливості їх процесу роботи у прогнозуванні. В даній роботі всі дослідження і експерименти проводилися з набором реальних даних для досягнення максимальної ефективності в задачі прогнозування продажів товарів.

Розпізнавання тварин у природних середовищах методами глибокого навчання

Андрій Кухар — 2026-01-07

В роботі досліджено методи розпізнавання тварин у природних середовищах із використанням технологій глибокого навчання. Проект охоплює огляд літератури з теми, аналіз існуючих інформаційних систем та розробку програмної моделі. Основним об’єктом дослідження є набір зображень тварин, що використовуються для навчання моделі. Розроблено інформаційну систему, яка здатна ідентифікувати тварин на основі їх зображень. Вона демонструє високу точність розпізнавання, що підтверджується успішними результатами тестування.

Комплексне використання штучного інтелекту для автоматизації створення та перевірки кросвордів

Роман Янчишин — 2026-01-07

У статті представлено підхід до комплексного використання засобів штучного інтелекту (ШІ) для автоматизації процесів створення, перевірки та оцінки кросвордів. Розглянуто основні етапи роботи – підбір слів за шаблоном, генерацію підказок і перевірку лінгвістичної відповідності. Проведено аналіз ефективності класичних алгоритмів та сучасних підходів із використанням мовної моделі OpenAI GPT-4o-mini через API-інтерфейс. На прикладі гри Crosswordium показано, що ШІ значно прискорює підготовку кросвордів, особливо на етапах створення підказок і перевірки контенту, тоді як підбір слів потребує комбінованих рішень через складність шаблонних колізій.

Інтелектуальна система бронювання локацій для подій на платформі Salesforce з використанням AI Agentforce Agent

Павло Шавель — 2026-01-07

Розроблено AI-рішення Skyline Romance на базі Salesforce Agentforce для автоматизації процесу організації весіль. Система включає два агенти: Customer Agent для взаємодії з парами та Manager Agent для управління майданчиками. Використання Apex, LWC, Flow, REST API та Hybiscus API дозволяє автоматизувати обробку замовлень, генерування PDF документів та управління календарем подій. Результати демонструють підвищену ефективність управління замовленнями, покращений користувацький досвід та можливість масштабування системи.

Visualizing and Validating Multilingual Thematic Structures in Knowledge Graphs

Mykola Stasiuk — 2026-01-07

This study presents an extended methodological framework for exploring and validating thematic structures within multilingual cybersecurity discourse. Building upon bilingual knowledge graphs that integrate entities and relations extracted from English and Ukrainian texts, the work introduces a structural validation and visualization layer based on Association Rule Mining and analytics based on graphs. The objective is to expose statistically meaningful relationships between thematic clusters and to visualize these dependencies in a transparent, interpretable manner.

Порівняння одноетапних та двоетапних моделей комп’ютерного зору для автоматизованого обліку водних біоресурсів

Олег Служала — 2026-01-07

Здійснено порівняння підходів візуального розпізнання. Було порівняно два основні підходи для аналізу зображення та виявлено їхні переваги та недоліки. Результати цього дослідження можуть бути використані при створенні інформаційних систем, орієнтованих на візуальний аналіз біоресурсів.

Ієрархічний підхід до організації системи виявлення БПЛА на основі глибоких згорткових мереж

Роман Скаліш — 2026-01-07

У роботі розглянуто теоретичні засади побудови багаторівневої інтелектуальної системи виявлення безпілотних літальних апаратів (БПЛА) із використанням згорткових нейронних мереж (CNN). Запропоновано ієрархічну структуру з трьома рівнями: локального обчислення (детекція об’єктів у відеопотоці), стратегічного аналізу (ідентифікація патернів загрози) та глобального реагування (формування сигналу тривоги). Визначено ключові переваги такої моделі в умовах обмежених обчислювальних ресурсів, змінного середовища та відсутності стабільного каналу зв’язку. Формалізовано узагальнену функцію якості системи, що враховує точність, повноту, швидкодію та енергоспоживання. Результати можуть бути використані для розробки автономних мобільних платформ спостереження та охорони об’єктів критичної інфраструктури.

Інформаційна система для транскрибування аудіозаписів

Сергій Сергієнко — 2026-01-07

Інформаційна система призначена для автоматичного перетворення мовлення на текст. Вона реалізована мовою програмування Python з використанням бібліотек Tkinter для графічного інтерфейсу та SpeechRecognition для розпізнавання. Ключовим функціоналом є можливість транскрибування з локальних аудіо/відео файлів, живого запису з мікрофона та аудіодоріжок YouTube відео. Розроблена система є ефективним інструментом, що підвищує продуктивність роботи з мультимедійним контентом, мінімізуючи ручне введення даних.

Розпізнавання і класифікація рослин за допомогою згорткових нейронних мереж

Богдан Свистун — 2026-01-07

В даній роботі розроблено інформаційну систему для класифікації та розпізнавання бур’янів за допомогою згорткових нейронних мереж. Проведено огляд сучасних підходів та аналіз існуючих систем у галузі розпізнавання рослин. Визначено математичну модель системи та реалізовано алгоритми з використанням методів глибокого навчання для розпізнавання зображень. Проведено тестування та оцінку ефективності розробленої моделі, що показали її високу точність. Запропоновані результати сприяють автоматизації процесів у сільському господарстві та підвищенню ефективності боротьби з бур’янами.

Інтелектуальна система аналізу та прогнозування ринку криптовалют

Станіслав Романко — 2026-01-07

Розглянуто проблему прогнозування вартості криптовалют, що характеризуються високою волатильністю та нелінійними залежностями. Запропоновано підхід до створення прототипу інтелектуальної системи на основі нейронних мереж LSTM та їх модифікацій. Для дослідження використано погодинні дані Bitcoin (BTC-USD) за останні 60 днів, отримані з CoinGecko. Побудовано кілька архітектур моделей, серед яких LSTM (просте розбиття train/test), LSTM (walk-forward), CNN-LSTM та LSTM+Attention. Експерименти
показали, що найкращі результати забезпечує класична LSTM (MAE ≈ 453 USD, RMSE ≈ 645 USD), що становить близько 1% від середньої ціни активу у вибраному періоді. Реалізовано прототип системи з інтерфейсом, який дозволяє візуалізувати результати прогнозування у режимі, наближеному до реальногочасу.

Автоматизація оцінювання якості 3D-моделей за допомогою нейронних мереж: підвищення об’єктивності та ефективності роботи викладача

Юрій Прусак — 2026-01-07

В умовах війни в Україні підвищення ефективності викладання 3D-моделювання для студентів Комп’ютерних наук є критичним, що вирішується шляхом автоматизації оцінювання за допомогою нейронних мереж. Цей підхід усуває суб’єктивність і трудомісткість ручної перевірки, зосереджуючись на строгих технічних стандартах 3D-моделей (топологія, UV-розгортки, оптимізація). Спеціалізовані архітектури нейромереж ідентифікують та локалізують артефакти, надаючи миттєвий, конструктивний зворотний зв’язок і забезпечуючи об’єктивність оцінювання. Таким чином, викладач звільняється від рутинної технічної перевірки, концентруючись на концептуальних та дизайнерських аспектах роботи.

Інтелектуальний асистент для автоматизації контент-маркетингу

Ігор Пронько — 2026-01-07

У роботі розглянуто підхід до створення інтелектуального асистента, призначеного для автоматизації процесів контент-маркетингу за допомогою сучасних методів обробки природної мови (NLP), машинного навчання та генеративних моделей штучного інтелекту. Запропонована система поєднує семантичний аналіз контенту, кластеризацію цільової аудиторії, автоматичну генерацію текстів і динамічну оптимізацію ефективності публікацій. Розроблений асистент дозволяє скоротити витрати часу на створення матеріалів, підвищити релевантність і персоналізацію контенту, а також забезпечити гнучку адаптацію до змін ринкових тенденцій.

Інформаційна система персоналізованих медичних рекомендацій на основі методів машинного навчання

Андрій Паньків — 2026-01-07

Розроблено інформаційну систему персоналізованих медичних рекомендацій на основі методів машинного навчання. Проведено аналіз сучасних підходів у сфері персоналізованої медицини та зібрано вимоги до функціоналу системи. Створено математичну модель та алгоритм, що дозволяють формувати рекомендації на основі індивідуальних медичних показників користувача. Реалізовано програмне забезпечення зі зручним графічним інтерфейсом для збору даних та виведення рекомендацій.

Персоналізовані гібридні системи: методології оцінювання та сфери застосування

Олег Масюк — 2026-01-07

Розглянуто сучасні підходи до оцінювання персоналізованих гібридних систем та їх сфер застосування. Описано методи інтеграції моделей, включаючи ранню, пізню та змішану гібридизацію, а також механізм позиційного голосування (метод Борда). Систематизовано критерії оцінювання гібридних алгоритмів та наведено приклади їх використання в реальних задачах. На основі аналізу сформовано узагальнені рекомендації щодо вибору підходів до побудови гібридних систем і оцінювання їх ефективності.

Функціональна структуризація монолітних інформаційних систем для забезпечення оптимізованого синтезу процесу їх автоматизованого тестування

Віктор Кухар — 2026-01-07

У роботі запропоновано оригінальний підхід до виділення функціональної архітектури монолітних інформаційних систем із метою підвищення ефективності планування і проведення процесів їх автоматизованого тестування. В основі підходу лежить метод визначення функціональної архітектури на основі аналізу залежностей між компонентами системи та оцінювання їх функціональної когерентності. Отримані результати сприяють оптимізації процесу тестування інформаційних систем, зменшенню надлишковості процедур перевірок і створюють основу для подальшої трансформації монолітних систем у модульні архітектури.

Адаптивна система для інтелектуального аналізу результатів автоматизованого тестування

Юрій Кур’ян — 2026-01-07

Розроблено архітектурний підхід та систему для автоматизованого аналізу логів тестування з використанням методів машинного навчання. У зв'язку зі зростанням обсягів даних у сучасних CI/CD процесах, ручнийаналіз стає неефективним. Запропонована система проводить кластеризацію для групування схожих помилок та класифікацію для виявлення аномалій і прогнозування результатів. Підхід дозволяє значно скоротити час на аналіз, підвищити швидкість реакції на збої та ефективність процесу тестування загалом.

Інтелектуальна система класифікації побутових відходів методами глибокого навчання

Віталій Критчак — 2026-01-07

Розроблено та реалізовано інтелектуальну систему класифікації побутових відходів за методами глибокого навчання. Проект включає огляд літератури, аналіз існуючих систем, а також створення математичної та програмної моделей. Система використовує згорткові нейронні мережі для точного розпізнавання різних класів відходів на зображеннях. У результаті дослідження була досягнута висока точність класифікації, що підтверджено тестуванням моделі. Проект має практичне значення для покращення процесів розумного управління відходами.

Децентралізована система виконання великих мовних моделей штучного інтелекту у гетерогенному обчислювальному середовищі

Ілля Карпинець — 2026-01-07

В роботі досліджується застосування сучасних моделей ШІ у середовищі, де користувачі з потужними пристроями отримують винагороду за надання ресурсів тим, хто потребує доступу до моделей без достатньої потужності. Поширення моделей підвищує попит на ресурси, централізовані дата-центри створюють проблеми централізації, втрати приватності, доступу компаній до даних і бар'єрів доступності. Децентралізована система розподілених вузлів виконує запити, вимагаючи маршрутизації завдань до вузлів та захисту приватності без прив'язки транзакцій до ідентифікаторів.

Інтелектуальна система виявлення лісових пожеж з допомогою згорткових нейронних мереж

Олександр Житніков — 2026-01-07

Робота присвячена розробці інтелектуальної системи виявлення лісових пожеж за допомогою згорткових нейронних мереж. У роботі здійснено огляд літератури, що стосується застосування нейронних мереж у сфері моніторингу природних катастроф, зокрема лісових пожеж. Проаналізовано існуючі системи прогнозування та виявлення пожеж, визначені їхні переваги і недоліки. У результаті виконання завдань була розроблена математична модель системи та алгоритм її функціонування, а також реалізована програмна модель, яка забезпечує автоматичне розпізнавання ознак пожежі на основі обробки зображень.

Математична модель інтелектуального аналізу резюме для систем автоматизованого рекрутингу

Микола Губицький — 2026-01-07

У статті представлено математичну модель інтелектуального аналізу резюме, що забезпечує автоматизоване зіставлення кандидатів із вакансіями за допомогою технологій штучного інтелекту, обробки природної мови та хмарних сервісів аналізу документів. Розроблено архітектуру вебсистеми, яка поєднує модулі обробки PDF-документів, семантичного порівняння текстів і ранжування кандидатів. У реалізації використано стек NestJS, React, PostgreSQL, Drizzle ORM, OpenAI API та Azure Document Intelligence. Проведені експерименти підтверджують ефективність запропонованого підходу у підвищенні точності та швидкості рекрутингу.

Багатосферний аналіз позитивних і негативних впливів штучного інтелекту

Андрій Грімнак — 2026-01-07

Здійснено аналіз подвійної природи штучного інтелекту (ШІ), генеративного ШІ (GenAI) та великих мовних моделей (LLM). Були досліджені як позитивні впливи в різних галузях, таких як охорона здоров’я, освіта і наука, так і негативні наслідки, як витіснення робочих місць та значні екологічні витрати, пов’язані зі споживанням електроенергії та води датацентрами. Було зроблено висновок про двоїсту природу ШІ, кінцевий вплив якої буде визначатись людським вибором.

Адаптивна рекомендаційна система для продажу товарів на онлайн платформах

Владислав Василів — 2026-01-07

Здійснено аналіз загальних характеристик та проблематики систем управління товарними запасами в секторі електронної комерції. Визначено, що ключовою перешкодою для малих та мікропідприємств є висока вартість, фінансове навантаження та складність впровадження існуючих комплексних ERP- та CRM-рішень. Для покращення таких рішень та надання доступного інструменту розроблено адаптивний рекомендаційний алгоритм для прогнозування обсягів дозамовлення товарів. Побудована система базується на автоматичному виборі найбільш релевантної математичної моделі (Prophet, SARIMA або LSTM) залежно від обсягу доступних історичних даних для кожної окремої товарної позиції.

Інформаційна система прогнозування попиту на харчові продукти

Юрій Бродзінський — 2026-01-07

Розроблено інформаційну систему прогнозування попиту нахарчові продукти з використанням сучасних методів аналізу даних та машинного навчання. В роботі створено математичну модель, яка враховує трендові та сезонні коливання споживчого попиту, а також реалізовано програмне забезпечення на базі бібліотек Python. Впроваджена система дозволяє автоматизувати процес обробки даних і забезпечує зручний інтерфейс для користувачів. Результати тестування підтверджують високий рівень точності прогнозів, що має значний практичний потенціал.

Розробка концепції інтелектуального асистента для тестування програмного забезпечення на основі мовної моделі GPT

Олег Блистів — 2026-01-07

Розглянуто сучасні можливості застосування великих мовних моделей, зокрема GPT, у процесі тестування програмного забезпечення. Проаналізовано функціональність чотирьох популярних інструментів, що вже використовують елементи штучного інтелекту: Testim, Mabl, Functionize та Qase. Розглянуто обмеження у їхній функціональності. Запропоновано концепцію інтелектуального асистента для тестувальників ПЗ з інтеграцією мовної моделі GPT, яка охоплює аналіз вимог, генерацію тест-кейсів, інтерпретацію результатів тестування, автоматичне створення звітів і аналіз логів помилок та має на меті підвищити ефективність тестування, зменшити вплив людського чинника та автоматизувати рутинні процеси, що є актуальним у контексті сучасної практики розробки програмного забезпечення.

Використання методів NLP для розширеного пошуку та аналізу текстових даних у спортивних інформаційних системах

Христина Бабій — 2026-01-07

Досліджено ефективність великих мовних моделей (LLMs) для задачі Text-to-SQL на прикладі україномовних запитів у спортивній інформаційній системі. Проведено порівняльний аналіз шести моделей із використанням стратегії Few-shot Prompting за точністю, повнотою, часом виконання та обчислювальною вартістю генерації SQL-запитів. Результати показали, що GPT-4.1 досягає найвищої повноти (0.95), тоді як Gemini 2.0 Flash є найбільшекономічним рішенням для практичного застосування.

Бізнес-орієнтована платформа для транзакцій між крипто та фіатними валютами

Назарій Лютий — 2026-01-07

У статті досліджується концепція створення бізнес-орієнтованої платформи для транзакцій між криптовалютами та фіатними валютами. Розкрито проблеми існуючих сервісів обміну, які характеризуються високими комісіями, обмеженою інтеграцією з банківськими системами та недостатньою прозорістю бухгалтерського обліку. Запропоновано архітектурну модель, що базується на мікросервісному підході та включає механізми забезпечення безпеки, інструменти ризик-менеджменту та алгоритмічне про гнозування. Показано, що така платформа може знизити транзакційні витрати, підвищити ефективність фінансового менеджменту та стати основою для подальшої інтеграції цифрових активів у традиційну економіку.

Віртуальна клавіатура, керована оком, для людей з обмеженими фізичними можливостями

Олег Щербань — 2026-01-07

Здійснено опис можливостей використання технологій відстеження руху очей (eye-tracking) для створення віртуальної клавіатури, призначеної для людей з обмеженими фізичними можливостями. Розроблено прототип програмного забезпечення, який перетворює координати погляду у вибір клавіш на екрані з використанням алгоритмів фільтрації та механізму dwell time. Проведено аналіз існуючих рішень, окреслено їхні переваги та недоліки, а також обґрунтовано актуальність створення доступного й локалізованого інструменту, що не потребує спеціалізованого обладнання.

Генерація адаптивних діалогів NPC з використанням штучного інтелекту в інтерактивній детективній грі на платформі Unity

Сергій Марущак — 2026-01-07

Описано загальні характеристики та проблеми побудови інтерактивних діалогів у відеоіграх. Запропоновано підхід до генерації адаптивних діалогів з використанням мовних моделей ШІ для покращення реалістичності комунікації між гравцем і NPC. Формалізовано модель діалогу як залежність між станом гравця, характеристиками NPC та контекстом спілкування. Розглянуто механізм оцінки релевантності реплік і роль prompt engineering у формуванні природних відповідей. Досліджено перспективи застосування мовних моделей. Результати можуть бути використані для розробки ігор із динамічними сценаріями та глибшою взаємодією між гравцем і персонажами.

Екологічний маркетплейс для реалізації непроданих страв у закладах харчування

Андрій Нечепуренко — 2026-01-07

Розроблено екологічний маркетплейс E-Market, спрямований на зменшення харчових відходів шляхом реалізації непроданих страв у закладах харчування. Платформа надає зручний інтерфейс для взаємодії між ресторанами та кінцевими споживачами, пропонуючи функціонал для додавання, пошуку та купівлі страв із коротким терміном реалізації. E-Market позиціонується як цифровий інструмент сталого розвитку, що поєднує екологічну відповідальність із сучасними веб-технологіями.

Інтелектуальна система покращення якості зображень з використанням тріангуляції області

Андрій Нечепуренко — 2026-01-07

Розроблено інтелектуальну систему тріангуляції області, спрямовану на підвищення якості зображень шляхом адаптивної фільтрації. На відміну від класичних методів, що розмивають контури, та методів глибокого навчання, які використовують GPU, запропонована система використовує тріангуляцію Делоне для формування адаптивної геометричної сітки, яка зберігає контури об'єктів, відокремлюючи їх від шуму. У ході дослідження використано бібліотеки OpenCV та SciPy для геометричного моделювання, а також фреймворк joblib для паралельної оптимізації CPU-інтенсивних обчис лювальних етапів.

Інформаційно-комунікаційна система для голосового та відеозв’язку в багатокористувацьких іграх на основі WebRTC

Орест Варенюк — 2026-01-07

Досліджено можливості побудови системи аудіо- та відео-комунікації на основі технології WebRTC для багатокористувацьких ігрових платформ. Розроблено прототип плагіну для організації багатокористувацьких відеоконференцій. Даний плагін демонструє практичні переваги WebRTC як відкритої технології реального часу, який легко може бути використаний для аудіо- та відеокомунікацій підчас сесій в багатокористувацьких іграх.

Метод структурної нормалізації мікросервісної архітектури інформаційних систем

Маркіян Шестакович — 2026-01-07

Запропоновано метод структурної нормалізації мікросервісної архітектури після автоматизованої декомпозиції моноліту. Підхід виявляє й ізолює міжкластерні залежності: будує граф викликів/ресурсів, обчислює метрику впливу для кожної залежності та ітеративно застосовує дві стратегії – винесення спільних компонентів у сервіс з формалізованим API або контрольоване дублювання логіки в доменах найбільшого використання. Експеримент на застосунку з 86 модулів: зовнішні залежності − 41%, когезія кластерів з 0,64 до
0,79, порівняно з вихідним станом.

Особливості архітектури та безпеки мобільних застосунків у сфері охорони здоров’я

Микола Сало — 2026-01-07

Здійснено опис специфіки проектування та розробки мобільних застосунків у сфері охорони здоров’я (mHealth). Проаналізовано ключові відмінності між комерційним програмним забезпеченням та медичними рішеннями класу SaMD. Основну увагу приділено питанням архітектури безпеки, дотриманню регуляторних норм (GDPR, HIPAA) та проблемам інтероперабельності даних. Результати аналізу можуть бути використані при створенні безпечних медичних інформаційних систем.

Програмно-алгоритмічне забезпечення моделювання поширення лісових пожеж

Максим Чудак — 2026-01-07

У роботі представлено математичну модель поширення лісових пожеж, розроблену на основі диференціальних рівнянь у частинних похідних. Модель враховує основні фізичні фактори, що впливають на динаміку пожежі, такі як вологість середовища, кількість палива, вплив вітру та теплопередача. Алгоритм моделювання реалізовано методом скінченних різниць. Для реалізації моделі використано сучасні наукові бібліотеки Python, зокрема NumPy, Matplotlib, Plotly, а також інтерактивні віджети ipywidgets. Отримані результати дозволяють аналізувати поширення лісових пожеж залежно від заданих параметрів, таких як коефіцієнт дифузії, швидкість вітру та рівень вологості. Інтерактивний інтерфейс забезпечує гнучкість налаштування моделі та відо браження результатів у вигляді двовимірних зрізів і тривимірних графіків.

Розроблення веб-платформи для автоматизованого підбору одягу відповідно до погодних умов із використанням штучного інтелекту

Денис Стасів — 2026-01-07

У роботі представлено розроблення інтелектуального вебзастосунку DressCode, призначеного для автоматизованого підбору одягу відповідно до погодних умов і персональних уподобань користувача. Система поєднує можливості штучного інтелекту, модуль прогнозу погоди та віртуальний гардероб, що дозволяє формувати пояснювані рекомендації. Застосунок реалізовано із використанням сучасного вебстеку: React і TypeScript для фронтенду, Nest.js для бекенду, MongoDB для зберігання даних. OpenWeather API забезпечує
отримання актуальної метеоінформації, а OpenAI API використовується для генерації персоналізованих порад. Авторизацію реалізовано через JWT і bcrypt, що гарантує безпеку користувацьких даних.

Розроблення інтелектуального веб-застосунку управління завданнями на основі Java Spring Boot

Марта-Діана Басішин — 2026-01-07

У роботі розглянуто створення веб-застосунку ToDo List на основі фреймворку Spring Boot із впровадженням елементів інтелектуального аналізу логів. Показано архітектуру системи за моделлю MVC, механізми захисту користувацьких даних із використанням Spring Security та можливості розширення системи за рахунок модулів аналітики. Запропоновано концепцію інтелектуального моніторингу журналів подій на основі карти Кохонена (Self Organizing Map, SOM), яка дозволяє виявляти аномальні шаблони поведінки в роботі застосунку. Визначено, що поєднання архітектурної гнучкості Spring Boot і алгоритмів штучного інтелекту забезпечує високу надійність і масштабованість застосунку.

Розроблення модуля інтелектуального аналізу та оптимізації навантаження на команду для системи управління стартап-командою

Назар Яворський — 2026-01-07

У роботі представлено підхід до розроблення модуля аналізу та оптимізації навантаження команди для підвищення ефективності управління ІТ-проєктами. Система автоматично збирає, обробляє та аналізує дані про продуктивність учасників, виявляє перевантаження й формує рекомендації щодо оптимального розподілу завдань. Архітектура побудована з використанням.NET (C#), Angular, RabbitMQ, Nginx і Docker, а математичні моделі забезпечують кількісну оцінку навантаження та ефективності команди. Отримані результати можуть бути використані для створення інтелектуальних систем підтримки управлінських рішень.

Система аналізу та оцінки популярності технологій і фреймворків

Данило Клебан — 2026-01-07

У роботі представлені результати дослідження популярності технологій шляхом аналізу даних із GitHub. Була розроблена система GitHub Trend Analyzer, яка використовує нові метрики – Star H-Index та Fork H-Index – для оцінки активності та актуальності фреймворків. На прикладі RPC фреймворків (gRPC, JSON-RPC, SOAP, Thrift, Dubbo) продемонстровано можливості системи, щодо порівняння рівня використання різних технологій.Отримані результати дають змогу об’єктивніше оцінювати тенденції розвитку програмного забезпечення.

Автоматизована система керування сервісом оренди автомобілів засобами Java Spring Boot

Василь Васильчук — 2026-01-07

Представлено процес розроблення автоматизованої системи керування сервісом оренди автомобілів, створеної із застосуванням Java Spring Boot. Система призначена для автоматизації ключових бізнес-процесів компанії - управління автопарком, бронювання, оплат, комунікації з клієнтами та формування звітів. Реалізовано багаторівневу систему автентифікації користувачів із розмежуванням ролей доступу, а також інтеграцію з платіжним шлюзом Stripe для безпечних онлайн-оплат. Для зручності користувачів створено WhatsApp-бот, який забезпечує обмін повідомленнями, нагадуваннями та сповіщеннями про стан замовлень.

Вебплатформа для оренди житла без посередників

Володимир Бучій — 2026-01-07

Розроблено вебплатформу для оренди житла без посередників, яка забезпечує прямий зв'язок між власниками та орендарями. Платформа створена з використанням сучасних вебтехнологій (React [2, 8], TypeScript [3], Firebase [1]) та включає систему реального часу для обміну повідомленнями, управління нерухомістю та інтеграцію з українськими регіонами і містами. Для покращення функціональності пошуку запропоновано алгоритм ранжування результатів на основі евристичної функції, що враховує відстань до локації, ціну, дату публікації та повноту оголошення. Для забезпечення якості контенту розроблено методику виявлення дублікатів на основі алгоритму Jaro-Winkler distance [6] та методів нечіткого порівняння тексту [7]. Результати роботи демонструють ефективність створеної платформи та перспективність застосування запропонованих математичних методів для покращення релевантності пошуку та забезпечення унікальності контенту.

Інтелектуальна система тематичного підбору літератури з використанням ChatGPT

Максим Калашник — 2026-01-07

Розроблено інтелектуальну систему для персоналізованого підбору літератури з використанням чат-бота зі штучним інтелектом ChatGPT. Для досягнення даної мети створено інтуїтивний інтерфейс системи, що дозволяє користувачам отримувати рекомендації книг на основі їхніх уподобань та запитів. У ході розробки реалізовано систему автентифікації користувачів, персоналізовані профілі, історію пошуку та список бажань. Для розробки використано фреймворк Next.js з TypeScript, стилізацію Tailwind CSS та інтеграцію з API OpenAI для генерації рекомендацій. Система підтримує мультимовність (українську та англійську мову) та адаптивну темну тему.

Інфраструктура як код (iac) та ci/cd для хмарних сервісів на базі Azure та Kubernetes

Дмитро Кирьяков — 2026-01-07

У публікації розглянуто практичне застосування підходу Infrastructure as Code (IaC) та практик CI/CD для автоматизованого розгортання контейнерних сервісів у Microsoft Azure. Запропоновано шаблон рішення, який поєднує модульну структуру Terraform, конвеєри Azure DevOps для безперервної інтеграції та розгортання в Azure Kubernetes Service (AKS), а також стек спостережуваності Prometheus / Grafana / Loki. Показано, що використання IaC скорочує час початкового розгортання інфраструктури та зменшує вплив людського фактора, а впровадження DevOps‑метрик (Lead Time, Deployment Frequency, MTTR) дає змогу кількісно оцінювати ефективність процесу постачання змін. Отримані результати демонструють підвищення відтворюваності середовищ і прозорості експлуатації хмарних сервісів.

Локальна трирівнева IoT-система моніторингу мікроклімату із симуляцією сенсорних даних

Володимир Мельоха — 2026-01-07

У роботі представлено прототип трирівневої IoT-системи моніторингу мікроклімату для Smart Campus, реалізований на основі симуляції сенсорних даних. Архітектура включає периферійний, серверний і клієнтський рівні, що забезпечує автономність і масштабованість системи. Використання симульованих даних дозволило протестувати принципи збору, обробки та візуалізації показників без застосування фізичних сенсорів. Результати підтвердили ефективність симуляційного підходу та перспективність розробленої моделі для подальшого підключення реальних IoT-пристроїв у систему.

Методи і засоби інкрементальної мутації потоку даних в архітектурі розподілених систем

Ігор Цимбалюк — 2026-01-07

Описано принципи подання подій у розподілених системах, як суб’єктів управління станом із застосуванням структури направленого ациклічного графа та ймовірнісних фільтрів. Введено концепцію мета-мутацій для модифікації умов та властивостей середовища в якому відбувається транзит-повідомлень. Проведено оцінку ефективності порівняно з стандартними підходами до вирішення подібних завдань. Результати дослідження можна використати для створення систем з складною ієрархією прав доступу до інформації та керування даними з інтегрованими механізмами контролю версій та політик безпеки на рівні записів.

Розроблення вебплатформи для автоматизованого планування маршрутів подорожей із використанням штучного інтелекту

Ольга Калитин — 2026-01-07

У роботі представлено розроблення інтелектуального вебзастосунку TripTailor, призначеного для персоналізованого планування маршрутів подорожей із використанням штучного інтелекту. Система поєднує можливості AI-генерації маршрутів, інтерактивної карти, а також тревел-щоденника для збереження власних вражень і медіа-матеріалів. Застосунок реалізовано із використанням сучасного вебстека: React [1] i TypeScript [2] для фронтенду, Node.js [3] (NestJS [8]) для бекенду, MongoDB [9] для зберігання
даних. Інтеграція з OpenAI GPT-4 API [4] забезпечує автоматичне створення та пояснення маршрутів, а Mapbox[5]/Leaflet [6] відповідає за візуалізацію подорожей на карті.

Розроблення веб-платформи для систематизації та ефективного управління корпораитвними даними в приватних компаніях

Віталій Кіндрат — 2026-01-07

У статті розглянуто математичну модель для просторового аналізу даних бізнес-активності, побудовану на основі алгоритму кластеризації DBSCAN та формули Гаверсина. Запропоновано підхід для виявлення областей із високою щільністю об’єктів та можливістю аналізувати ступінь насиченості певних районів. Проведено моделювання показало, що використання DBSCAN дає змогу створювати стійкі кластери навіть за нерівномірного розподілу точок.

Розроблення вебплатформи для управління читанням та персональних рекомендацій

Олена Гринько — 2026-01-07

У роботі представлено розроблення вебплатформи «BookVista», яка поєднує функції управління процесом читання, детальної статистики, а також інтелектуальні системи рекомендацій і розпізнавання обкладинок. Застосунок дозволяє користувачам фіксувати прогрес читання та отримувати зведену статистику (графіки часу, жанрові переваги), використовуючи інтерактивні графіки. Ключові особливості включають застосування комп’ютерного зору (TensorFlow.js) для автоматичного розпізнавання обкладинок книг. Для формування персональних рекомендацій та виявлення індивідуальних патернів читання використано алгоритми кластерного аналізу (KMeans). Вебплатформа реалізована з використанням сучасного стеку технологій: React, TypeScript, Nest.js, PostgreSQL та TypeORM.

Фреймворк автоматизованого тестування вебзастосунків з використанням засобів Cypress

Ольга Стецюк — 2026-01-07

У роботі представлено підхід до розроблення фреймворку автоматизованого тестування вебзастосунків із використанням засобів Cypress та інтегрованого AI-модуля генерації тестів. Фреймворк реалізує архітектуруна основі Page Object Model, підтримує централізовані конфігурації, фікстури тестових даних і гнучку систему звітності (Mochawesome). AI-модуль дозволяє автоматично створювати тести за текстовим описом користувача, що значно скорочує час написання сценаріїв і підвищує ефективність тестування.

Інтегрована система автоматизованого проєктування та теплового моделювання у конвективній сушильній камері засобами SolidWorks

Юрій Рубінський — 2026-01-07

У роботі представлено інтегровану систему автоматизованого проєктування та теплового моделювання конвективних сушильних камер у середовищі SolidWorks. Розроблене рішення забезпечує створення 3D моделей камери та штабелів деревини на основі заданих параметрів матеріалу й геометрії, що суттєво скорочує час підготовки до аналізу. Система реалізована мовою C# з використанням Windows Forms, що дозволяє користувачеві зручно задавати вихідні дані та запускати побудову моделі через макроси SolidWorks. Проведене моделювання теплових процесів у SolidWorks Simulation дало змогу визначити розподіл температури та ефективність теплообміну в робочому об’ємі камери.

Проєктування та оптимізація мережевої архітектури в установах публічного сервісу

Юрій Тимчак — 2026-01-07

У дослідженні розглянуто основні вимоги сучасних мереж публічного сервісу з точки зору забезпечення відмовостійкості та ефективності маршрутизації. Проаналізовано роботу протоколу EIGRP, зокрема принципи формування та оцінки метрик маршрутизаторами. Для підтвердження ефективності протоколу проведено симуляцію передачі пакетів даних у мережевому середовищі, що дозволило наочно оцінити адаптивність маршрутизації та здатність мережі підтримувати безперервну роботу в умовах змін топології та навантаження.