Современное состояние научных исследований и технологий в промышленности
Not a member yet
490 research outputs found
Sort by
Розширення набору даних ImageNET для мультимодального навчання з текстом та зображеннями
Get PDFSubject matter: image processing methods for classification and other computer vision tasks using multimodal data, including text descriptions of classes and images. Goal: development of a multimodal dataset for image classification using textual meta-information analysis. The resulting dataset should consist of image data, image classes, namely 1000 classes of objects depicted in photos from the ImageNet set, textual descriptions of individual images, and textual descriptions of image classes as a whole. Tasks: 1) based on the images of the ImageNet dataset, compile a dataset for training classifier models with text descriptions of image classes and individual images; 2) based on the obtained dataset, conduct an experiment on training a language neural network to confirm the effectiveness of using this approach to solve the classification problem. Methods: compilation of datasets manually, training of speech neural networks based on the RoBERTa architecture. The neural network training was carried out using the fine-tuning method, namely, adding a neural network layer to an existing model to obtain a new machine learning model capable of performing the selected task. Results: the result of the work is the creation of a dataset that combines image data with text data. The resulting dataset is useful for establishing a connection between the information that a machine learning model is able to extract from photos and the information that the model can extract from text data. The multimodal approach can be used to solve a wide range of problems, as demonstrated by the example of training a language neural network. The trained language model processes the descriptions of images contained in the dataset and predicts the class of the image to which this description is associated. The model is designed to filter out irrelevant text metadata, improving the quality of the dataset. Conclusions: data sets that combine multiple types of data can provide a broader context for solving problems that are typically associated with only one type of data, allowing for more effective application of machine learning methods.Предмет дослідження: методи оброблення зображень для класифікації та інших завдань комп’ютерного зору з використанням мультимодальної інформації, зокрема текстових описів класів і зображень. Мета статті – розроблення мультимодального набору даних для класифікації зображень за допомогою аналізу текстової метаінформації. Отриманий набір має містити: дані зображень, класи зображень, а саме 1000 класів об’єктів, поданих на фото з набору ImageNet, текстові описи окремих зображень і текстові описи класів зображень загалом. Завдання: 1) на основі зображень набору ImageNet скомпілювати набір даних для навчання моделей-класифікаторів із текстовими описами класів зображень та окремих зображень; 2) на основі отриманого набору даних провести експеримент з навчання мовної нейронної мережі для підтвердження ефективності використання запропонованого підходу для виконання завдання класифікації. Методи: компіляція наборів даних вручну, навчання мовних нейронних мереж на основі архітектури RoBERTa. Навчання нейронної мережі проводилось за методом донавчання (fine-tuning), а саме надбудови шару нейронної мережі на наявну модель для отримання нової моделі машинного навчання, здатної виконувати обране завдання. Результати дослідження. Створено набір даних, що комбінує дані зображень з текстовою інформацією. Отриманий набір даних є корисним для встановлення зв’язку між інформацією, яку модель машинного навчання здатна виокремити з фото, та інформацією, яку модель може виокремити з текстових даних. Мультимодальний підхід може застосовуватись у розв’язанні широкого спектра завдань, що продемонстровано на прикладі навчання мовної нейронної мережі. Навчена мовна модель обробляє опис зображень, що містяться в наборі даних, та прогнозує клас зображення, з яким пов’язаний цей опис. Модель покликана відфільтрувати нерелевантну текстову метаінформацію, покращуючи якість набору. Висновки: набори даних, які комбінують в собі декілька видів інформації, здатні надавати ширший контекст для розв’язання завдань, що, як правило, асоціюються лише з одним типом даних. Це дає змогу більш ефективно застосовувати методи машинного навчання
Порівняльна система для аналізу метрик відстані у високовимірному просторі
No full textSubject of the research – developing a comprehensive framework to measure and analyze the relationships between different distance metrics in high-dimensional spaces. Aim of the research – to create a comparative framework that quantifies the "distance" between various distance metrics in high-dimensional settings. This framework aims to provide deeper insights into the interrelationships of these metrics and to guide practitioners in selecting the most appropriate metric for specific data analysis tasks. The research tasks include a theoretical formulation of methods to measure the "distance between distances", enabling a systematic comparison of different metrics. We conduct a thorough analysis of how these relationships evolve with increasing dimensionality. This involves developing mathematical models and employing visualization techniques to illustrate and interpret the relationships between metrics like the Manhattan distance, Euclidean distance, and others in high-dimensional spaces. A series of experiments are conducted on synthetic datasets to validate the theoretical findings and demonstrate the practical utility of the proposed framework. These datasets are carefully selected to cover a wide range of dimensionalities and data characteristics, ensuring a comprehensive evaluation of the framework's effectiveness. The methodology includes statistical analyses and visualization methods such as multidimensional scaling and heatmaps to represent the relationships between distance metrics clearly. The findings of the research are significant, revealing that the relationships between different distance metrics change notably as dimensionality increases. The results show patterns of convergence or divergence among certain metrics, providing valuable insights into their behavior in high-dimensional spaces. These insights are crucial for improving the accuracy and efficiency of data analysis techniques that rely on distance computations. The conclusions indicate that the proposed framework successfully quantifies the relationships between various distance metrics in high-dimensional spaces. By enhancing the understanding of how these metrics relate to one another, the research offers a valuable tool for selecting appropriate distance measures in high-dimensional data analysis. This contributes to more accurate and efficient analytical processes across various fields, including machine learning, data mining, and pattern recognition.Предмет дослідження – розроблення комплексної рамкової методології для вимірювання та аналізу взаємозв’язків між різними метриками відстані у багатовимірних просторах. Мета дослідження – створити порівняльну методологію, яка кількісно оцінює "відстань" між різними метриками відстані в умовах високої розмірності. Ця методологія має на меті надати глибше розуміння взаємозв’язків між зазначеними метриками та допомогти фахівцям у виборі найбільш відповідної метрики для конкретних завдань аналізу даних. Завдання дослідження охоплюють теоретичне формулювання методів вимірювання "відстані між відстанями", що дає змогу систематично порівнювати різні метрики. Необхідно ґрунтовно проаналізувати зміни цих взаємозв'язків залежно від зростання розмірності. Для цього передбачено розробити математичні моделі та застосувати методи візуалізації з метою ілюстрації та інтерпретації взаємозв’язків між такими метриками, як манхеттенська відстань, евклідова відстань та інші у високорозмірних просторах. Серію експериментів заплановано провести на синтетичних наборах даних для верифікації теоретичних висновків і демонстрації практичної корисності запропонованої методології. Ці набори даних ретельно обрано таким чином, щоб охопити широкий спектр розмірностей і характеристик даних, що забезпечує всебічну оцінку ефективності методології. У межах дослідження застосовано статистичні аналізи та методи візуалізації (зокрема багатовимірне шкалювання і теплові карти), які дають змогу чітко подати взаємозв’язки між метриками відстані. Досягнуті результати свідчать про те, що взаємозв’язки між різними метриками відстані суттєво змінюються зі зростанням розмірності. Спостерігаються як збіги, так і розбіжності між окремими метриками, що дає важливі знання про їх поведінку у високорозмірних просторах. Ці висновки мають вирішальне значення для підвищення точності й ефективності методів аналізу даних, заснованих на обчисленні відстані. Висновки демонструють, що запропонована рамкова методологія успішно дає кількісну оцінку взаємозв’язків між різними метриками відстані у високорозмірних просторах. Розширене розуміння того, як ці метрики взаємопов’язані, дає змогу обґрунтовано обрати потрібну метрику у високорозмірному аналізі даних, сприяючи більш точним і ефективним аналітичним процедурам у сферах машинного навчання, інтелектуального аналізу даних та розпізнавання образів
Розроблення методу підвищення точності локалізації бездротових сенсорних мереж
Get PDFзастосунків. Це знижує енергоспоживання завдяки меншій потребі у вимірюваннях. Подальші дослідження можуть зосередитися на адаптації до складніших умов, як-от міські середовища чи внутрішні простори.
Ключові слова: локалізація; бездротові сенсорні мережі; налаштування потужності передачі сигналу; точність локалізації; багатокрокова оптимізація; IoT; прогнозування місця розташування; енергоефективність.
DEVELOPMENT OF THE METHOD FOR INCREASING THE ACCURACY OF LOCALIZATION OF WIRELESS SENSOR NETWORKS
The subject of the study in the article is methods for increasing the localization accuracy in wireless sensor networks in open environments. Particular attention is paid to methods for adjusting the signal transmission power to determine the communication ranges between reference and unknown nodes, as well as methods for optimizing localization through multi-step narrowing of the search area of possible node locations. The purpose of the work is to develop an effective method that increases the localization accuracy of wireless sensor network nodes by adjusting the signal transmission power to gradually narrow the search area, using multi-round measurement to improve localization results, and statistical analysis to predict the location of nodes. The following tasks are solved in the article: 1) development of a method for adaptively adjusting the signal power; 2) development of an algorithm for multi-round narrowing the search area; 3) use of statistical methods for predicting node positions. Methods used in the study: adaptive signal power adjustment method; algorithm for multi-round narrowing the search area; statistical analysis for predicting the location of a node. Results. A method is proposed that allows to significantly increase the localization accuracy in wireless sensor networks. As a result of experiments, it was shown that, compared to traditional methods, the new approach reduces positioning errors by 30–40%, which is a significant achievement for networks operating in open environments. In some cases, the method allows to accurately determine the location of a node already at a late stage of measurements. This allows to reduce energy consumption, since the number of necessary measurements and checks is significantly reduced. The developed approach demonstrates its effectiveness even in cases where signals are subject to significant interference, thanks to adaptive adjustment of the signal transmission power. Conclusions. The use of the method increases the localization accuracy in wireless sensor networks, which is important for IoT applications. This reduces energy consumption due to the lower need for measurements. Further research may focus on adaptation to more complex conditions, such as urban environments or indoor spaces.Предметом дослідження в статті є методи підвищення точності локалізації в бездротових сенсорних мережах в умовах відкритого середовища. Особливу увагу приділено методам налаштування потужності передачі сигналу для визначення діапазонів зв’язку між опорними й невідомими вузлами, а також методам оптимізації локалізації за допомогою багатокрокового звуження зони пошуку можливих місць розташування вузлів. Мета роботи – розроблення ефективного методу, що підвищує точність локалізації вузлів бездротових сенсорних мереж унаслідок налаштування потужності передачі сигналів для поступового звуження зони пошуку, використання багатораундового вимірювання для покращення результатів локалізації та статистичного аналізу для прогнозування місця розташування вузлів. У статті розв’язуються такі завдання: 1) розроблення методу адаптивного налаштування потужності сигналу; 2) створення алгоритму багатораундового звуження зони пошуку; 3) використання статистичних методів для прогнозування позицій вузлів. Методи, що застосовуються в дослідженні: адаптивне налаштування потужності сигналу; алгоритм багатораундового звуження зони пошуку; статистичний аналіз для прогнозування місця розташування вузла. Досягнуті результати. Запропоновано метод, що дає змогу значно підвищити точність локалізації в бездротових сенсорних мережах. У процесі експериментів було показано, що, на відміну від традиційних методів, новий підхід знижує похибки позиціювання на 30–40 %, що є значним досягненням для мереж, які працюють в умовах відкритого середовища. У деяких випадках метод допомагає точно визначити місце розташування вузла вже на пізньому етапі вимірювань. Це сприяє зменшенню витрат енергії, оскільки кількість необхідних вимірювань і перевірок істотно скорочується. Розроблений підхід демонструє ефективність (навіть у ситуаціях, коли сигнали зазнають значних перешкод) завдяки адаптивному налаштуванню потужності передачі сигналу. Висновки. Застосування методу підвищує точність локалізації в бездротових сенсорних мережах, що важливо для IoT-застосунків. Це знижує енергоспоживання завдяки меншій потребі у вимірюваннях. Подальші дослідження можуть зосередитися на адаптації до складніших умов, як-от міські середовища чи внутрішні простори
Математична модель адаптивного ієрархічного високорівневого керування триланкового колаборативного робота-маніпулятора
Get PDFIn the context of the development of the Industry 5.0 concept, which envisages close interaction between humans and intelligent automated systems, research into mechanisms for flexible and safe control of collaborative robot manipulators is becoming particularly important. The objective of this study is to construct a mathematical model of hierarchical high-level control for a three-link collaborative robot that allows the manipulator's behavior to be adapted to dynamic changes in the production environment and the presence of humans in the work area. The purpose of this article is to develop a mathematical model that combines the classical approach to modeling dynamics with the following methods: using Euler-Lagrange equations and modern adaptive control algorithms implemented through fuzzy logic, which allows optimizing the speed and trajectory of the executive bodies under variable load and partial uncertainty of the environment. The proposed model implements a multi-level control architecture that takes into account not only the physical parameters of the manipulator, but also the cognitive aspects of interaction with the operator and the environment by constructing a Fuzzy-Rule-based controller. The article presents the formalization of mathematical expressions, describes all levels of the control system, their purpose and interconnection, and performs numerical modeling using Python and PyCharm. The results of the modeling confirmed the effectiveness of the proposed system in the presence of humans, ensuring a safe distance, adaptation to the load, and compliance with the specified production parameters. Conclusions indicate that the proposed model can significantly improve the quality of manipulator control in Industry 5.0 conditions, especially when working in hybrid environments. The developed model can be adapted to different types of collaborative robots, which opens up prospects for its further improvement, in particular through integration with neural network approaches, deep learning, and multi-agent systems within the framework of distributed intelligent manufacturing.У контексті розвитку концепції Індустрія 5.0, яка передбачає тісну взаємодію між людиною та інтелектуальними автоматизованими системами, особливого значення набуває дослідження механізмів гнучкого й безпечного управління колаборативними роботами-маніпуляторами. Дослідження спрямовано на побудову математичної моделі ієрархічного високорівневого керування для триланкового колаборативного робота, що дає змогу адаптувати поведінку маніпулятора до динамічних змін у виробничому середовищі та наявності людини в робочій зоні. Мета статті – розроблення математичної моделі, що поєднує класичний підхід моделювання динаміки з такими методами: рівняння Ейлера – Лагранжа та сучасні адаптивні алгоритми регулювання, реалізовані за допомогою нечіткої логіки, що дає змогу оптимізувати швидкість і траєкторію руху виконавчих органів в умовах змінного навантаження та часткової невизначеності середовища. Запропонована модель реалізує багаторівневу архітектуру управління, що бере до уваги не лише фізичні параметри маніпулятора, а й когнітивні аспекти взаємодії з оператором та оточенням, шляхом побудови контролера на базі Fuzzy Rule. У статті запропоновано формалізацію математичних виразів, описано всі рівні системи керування, їх призначення та взаємозв’язок, а також проведено чисельне моделювання за допомогою Python і PyCharm. Результати моделювання підтвердили ефективність запропонованої системи в умовах присутності людини, забезпечення безпечної відстані, адаптацію до навантаження та відповідність до заданих виробничих параметрів. Висновки. Запропонована модель здатна суттєво покращити якість управління маніпулятором в умовах Індустрії 5.0, особливо під час роботи в гібридних середовищах. Модель можна адаптувати до різних типів колаборативних роботів, що відкриває перспективи для її подальшого вдосконалення, зокрема завдяки інтеграції з нейромережевими підходами, глибоким навчанням та мультиагентними системами в межах розподіленого інтелектуального виробництва
Моделі вибору раціональної структури постачання комплектовання для виробництва БПЛА в умовах ризику, обмежених логістичних витрат і часу
Get PDFThe subject of this paper is logistics structures used to ensure the supply of components for the production of unmanned aerial vehicles (UAVs). The goal of the article is to improve the efficiency of supply of components for UAV production through the selection of a rational logistics structure. The following tasks are addressed: to analyze the peculiarities of the formation of the logistic structure of supply of components of the UAV production; to form a set of logistics supply structures options and criteria for their evaluation; and to developement mathematical models for the multicriteria selection of a logistics structure. The methods used include data analysis and generalization, structural variant synthesis and the main criterion method. The following results were obtained according to the objectives. The main types of component elements were generalized for different UAV classes. The analysis of potential component suppliers revealed a variety of choices, which determines the diversity and heterogeneity of possible supply structures. The formation and analysis of the main types of logistics structures made it possible to define a set of criteria for evaluation their advantages and disadvantages. A comparative analysis of various logistics structures of the enterprise is conducted, highlighting their key characteristics based on the main criteria such as minimal risk, cost efficiency, delivery speed, scalability, and flexibility in crisis conditions. A decision tree for the selection of logistics structure, considering the strategic goals of the enterprise (such as minimizing cost, delivery time, or logistics risks), was developed. A generalized multicriteria decision-making problem was formulated using the main criterion method. Three formalized models of the problem of selecting a rational logistics structure were discussed. Conclusions: The results of the study can be applied to improve logistics strategies in the field of UAV manufacturing, particularly in reducing delivery time (according to the established production rhythm) and minimizing risks during wartime conditions. Further research will focus on developing optimization models for combined supply and distribution structures.Предметом дослідження є логістичні структури для забезпечення постачання комплектовання для виробництва БПЛА. Мета статті – підвищення ефективності постачання ресурсів для виробництва БПЛА внаслідок вибору раціональної логістичної структури. Окреслено такі завдання: аналіз особливостей формування логістичної структури постачання деталей для виробництва БПЛА; формування множини варіантів логістичних структур постачання та критеріїв для їх оцінювання; розроблення математичних моделей багатокритеріального вибору логістичної структури. Упроваджено такі методи: аналіз та узагальнення інформації, структурний варіантний синтез, метод основного критерію. Досягнуті результати. Для різних класів БПЛА узагальнено основні види комплектувальних елементів. Аналіз можливих постачальників комплектовання продемонстрував варіантність вибору, а звідси й множину та різнорідність імовірних структур постачання. Формування та аналіз основних видів логістичних структур дав змогу визначити низку критеріїв для оцінення їх недоліків і переваг. Порівняння різних логістичних структур підприємства розкриває їх особливості в контексті ключових критеріїв, таких як мінімальний ризик, мінімальні витрати, швидкість постачання, масштабованість і гнучкість у кризових ситуаціях. Сформовано дерево вибору логістичної структури з огляду на стратегічні цілі підприємства (зниження вартості, часу доправлення вантажу або логістичних ризиків). Сформульовано узагальнену задачу багатокритеріального вибору логістичної структури із застосуванням методу основного критерію. Розглянуто три варіанти формалізованої моделі задачі вибору раціональної структури. Висновки: результати дослідження можуть бути використані для вдосконалення логістичних стратегій у сфері виробництва БПЛА, зокрема щодо зниження часу доправлення (відповідно до визначеного ритму виробництва) й мінімізації ризиків в умовах воєнного періоду. Напрямом подальших досліджень є розроблення моделей оптимізації на комбінованих структурах постачання та збуту
Розроблення методу управління мобільною платформою з чотирма керованими колесами
No full textThe subject matter is a method for determining the robot trajectory with four steering wheels to reach a given point on a terrain map. The research goal is to develop a method for determining the orientation of the wheels depending on the trajectory of the mobile platform to increase the maneuverability of an autonomous robotic vehicle in a limited production space. Tasks to be solved: to analyze similar solutions, describe the proposed design of the steering unit mechanism for a mobile robotic cart, describe the kinematics of a mobile robot with four steerable wheels, develop an algorithm for the steering unit control module, propose a method for controlling a mobile platform with four steerable wheels, and perform experimental studies on the application of the proposed method. Scientific novelty: a method for determining the orientation of the wheels to reach a given point on the terrain plan has been proposed. An algorithm for performing calculations using a software tool has been developed. A mathematical justification for the method of controlling individual wheel blocks of a mobile platform has been provided. Methods of the study: modeling methods and automatic control theory, methods for describing linear dynamic systems, analytical modeling methods, computer modeling in the Matlab/Simulink environment. Results and conclusions: The mobile platform movement principle using four independent steering wheels is considered. A method for determining the orientation of the steering wheels depending on the trajectory of movement is proposed, which is based on the geometric analysis of the position of the platform and the target point, which allows calculating the angle of rotation of each wheel in such a way as to ensure movement to a given point without lateral slippage. A mathematical model of the control system is built, a structural and functional diagram is developed, an algorithm for processing commands, calculating the angles of rotation is described, and a three-level control system is implemented: linear speed, wheel orientation angle and angular speed of the entire platform. The developed mock-up sample of the mechatronic steering wheel assembly is described. The simulation conducted in the Simulink environment confirmed the operability of the proposed system.Предметом вивчення є метод визначення траєкторії руху робота з чотирма керованими колесами для досягнення заданої точки на карті місцевості. Мета дослідження – розробити метод визначення орієнтації коліс відповідно до траєкторії руху мобільної платформи для підвищення маневреності автономного роботизованого транспортного засобу в обмеженому виробничому просторі. Завдання, які необхідно виконати: проаналізувати аналогічні рішення; описати запропоновану конструкцію механізму рульового керування мобільного роботизованого візка; подати кінематику мобільного робота з чотирма керованими колесами; розробити алгоритм модуля управління рульовим керуванням; запропонувати метод управління мобільною платформою з чотирма керованими колесами; експериментально дослідити ефективність запропонованого методу. Наукова новизна: запропоновано метод визначення орієнтації коліс для досягнення заданої точки на плані місцевості; розроблено алгоритм розрахунків за допомогою програмного засобу; математично обґрунтовано метод керування окремими колісними блоками мобільної платформи. Методи дослідження: моделювання й теорія автоматичного керування, опис лінійних динамічних систем, аналітичні методи моделювання, комп’ютерне моделювання в середовищі Matlab/Simulink. Досягнуті результати й висновки. Розглянуто принцип руху мобільної платформи за допомогою чотирьох незалежних керованих коліс. Запропоновано метод визначення орієнтації керованих коліс відповідно до траєкторії руху, основаного на геометричному аналізі положення платформи й цільової точки, що дає змогу розрахувати кут повороту кожного колеса таким чином, щоб забезпечити рух до заданої точки без бокового прослизання. Побудовано математичну модель системи керування, розроблено структурно-функціональну схему, описано алгоритм оброблення команд, обчислення кутів повороту, а також реалізовано трирівневу систему керування: лінійною швидкістю, кутом орієнтації коліс і кутовою швидкістю всієї платформи. Описано розроблений макетний зразок мехатронного вузла керма. Моделювання, проведене в середовищі Simulink, підтвердило працездатність запропонованої системи
Інтегрована модель управління ризиками інформаційної безпеки на основі ahp та байєсових мереж
Get PDFThe subject of the study is information security risk management in a modern digital environment, where the integration of strategic and tactical approaches is necessary to ensure adaptive protection. The purpose of the work is to develop a hybrid model of cyber risk management by combining methodological analysis, expert assessments, probabilistic modeling and technical monitoring. The objectives of the study are: (1) analysis of the complementarity of the CRAMM methodology and SIEM systems; (2) construction of a procedure for quantitative prioritization of threats and vulnerabilities based on the analytical hierarchy process (AHP); (3) integration of the obtained estimates into Bayesian networks (BN) for probabilistic risk forecasting; (4) implementation of the proposed approach using modern automation tools. The methods used in the work include: CRAMM methodology for identifying assets, threats and vulnerabilities; Thomas Saati's AHP for quantitative assessment of priorities based on expert judgments with measurement of consistency using the Kendall concordance coefficient; mathematical modeling of causal relationships using Bayesian networks (BN); and the use of SIEM-class systems for operational monitoring of security events. The practical implementation of the approach was carried out using Python, in particular the Numpy, SciPy, pgmpy libraries, and the Streamlit web interface. Results. An integrated approach was developed that combines CRAMM, AHP, BN, and SIEM into a single adaptive risk management system. It is shown that AHP allows you to transform subjective expert assessments into objective weighting factors, which increases the reliability of the analysis. Based on these data, a Bayesian network was built to assess the risk of financial losses, which takes into account the presence of a threat, vulnerability, and a possible incident. The model is implemented programmatically, demonstrating the process of factoring the joint distribution and marginalizing latent variables to obtain posterior probabilities. The web interface based on Streamlit ensures the ease of use of the tool by non-professional users. Conclusions. The proposed hybrid approach allows for the effective combination of strategic planning (CRAMM), expert assessments (AHP), probabilistic modeling (BN) and operational monitoring (SIEM), forming a proactive, scientifically sound risk management system. Such integration provides a high level of adaptability and accuracy in a dynamic threat landscape, which makes the model practically applicable for organizations of various levels.
Предмет дослідження — управління ризиками інформаційної безпеки в умовах сучасного цифрового середовища, де необхідна інтеграція стратегічних та тактичних підходів для забезпечення адаптивного захисту. Мета роботи — розробка гібридної моделі управління кіберризиками шляхом поєднання методологічного аналізу, експертних оцінок, ймовірнісного моделювання та технічного моніторингу. Завдання дослідження полягають у: (1) аналізі взаємодоповнюваності методології CRAMM і систем SIEM; (2) побудові процедури кількісної пріоритезації загроз і вразливостей на основі аналітичного методу ієрархій (AHP); (3) інтеграції отриманих оцінок у байєсові мережі (BN) для ймовірнісного прогнозування ризиків; (4) реалізації запропонованого підходу за допомогою сучасних інструментів автоматизації. Методи, використані в роботі, включають: методологію CRAMM для ідентифікації активів, загроз і вразливостей; AHP Томаса Сааті для кількісної оцінки пріоритетів на основі експертних суджень із вимірюванням узгодженості за допомогою коефіцієнта конкордації Кендалла; математичне моделювання причинно-наслідкових зв’язків за допомогою байєсових мереж (BN); а також використання систем класу SIEM для оперативного моніторингу подій безпеки. Практична реалізація підходу здійснювалася за допомогою Python, зокрема бібліотек Numpy, SciPy, pgmpy, та веб-інтерфейсу Streamlit. Результати. Розроблено інтегрований підхід, що об’єднує CRAMM, AHP, BN та SIEM у єдину адаптивну систему управління ризиками. Показано, що AHP дозволяє перетворити суб’єктивні експертні оцінки в об’єктивні вагові коефіцієнти, що підвищує надійність аналізу. На основі цих даних побудовано байєсову мережу для оцінки ризику фінансових збитків, яка враховує наявність загрози, вразливості та можливий інцидент. Модель реалізовано програмно, продемонстровано процес факторизації спільного розподілу та маргіналізації прихованих змінних для отримання апостеріорних ймовірностей. Веб-інтерфейс на базі Streamlit забезпечує зручність використання інструменту непрофесійними користувачами. Висновки. Запропонований гібридний підхід дозволяє ефективно поєднати стратегічне планування (CRAMM), експертні оцінки (AHP), ймовірнісне моделювання (BN) та оперативний моніторинг (SIEM), формуючи проактивну, науково обґрунтовану систему управління ризиками. Така інтеграція забезпечує високий рівень адаптивності та точності в умовах динамічного загрозного ландшафту, що робить модель практично застосовною для організацій різного рівня. 
Дослідження сучасних методів та інструментів онтологічного інжинірингу в контексті створення інтелектуальних систем
Get PDFThe subject of the work is the study of modern methods and tools of ontological engineering in the context of developing intelligent systems. In particular, ontological engineering as a process of creating formalized knowledge bases for intelligent systems. The work analyzes ontological modeling languages (RDF, OWL, SWRL, etc.), the SPARQL query language and tools such as Protégé, Hozo, etc., which allow implementing the specified approach. The purpose of the research is to identify and analyze modern tools and methods of ontological engineering for developing knowledge bases that provide high prediction accuracy and adaptability in complex intelligent systems using artificial intelligence or other prediction algorithms. The objective of this study is to conduct a comprehensive analysis of modern methods and tools of ontology engineering, including a comparative description of their capabilities and limitations when applied in intelligent systems. The study involves studying methods for automating the processes of creating and updating ontologies, in particular using deep learning and natural language processing, as well as evaluating promising languages and tools for modeling ontology. Particular attention is paid to the analysis of the application of ontologies in various subject areas where high forecasting accuracy is required, with further research into methods for optimizing queries to ontological databases. The practical part of the work involves creating a demonstration ontological knowledge base for an intelligent control system for virtual distributed power plants, which will allow assessing the practical value of the study. The research methods include a thorough analysis of the literature and available documentation on the topic, a comparative analysis of the obtained data and further demonstration in practice of the application of selected tools and methods, based on their indicators. Results The issue of the feasibility of ontological engineering in modern intelligent systems is considered. Tools and methods for creating knowledge bases based on ontologies are presented and analyzed. The paper provides comparative statistics of modern tools for creating ontologies. A substantiated vision of the situation around the tools and methods of ontological engineering was put forward. The limitations and unique aspects of each of the considered tools are revealed. Optimal approaches to creating knowledge bases for intelligent systems are determined. The use and features of ontological engineering tools are demonstrated on a practical example in the context of intelligent systems for controlling virtual distributed power plants. In conclusion, the novelty of the study lies in the modernity of the view on the issue of choosing tools for creating knowledge bases using ontological engineering, in particular in terms of their use in intelligent systems, in combination with artificial intelligence.The results of this work can be used in the development of relevant intelligent systems that use knowledge bases. The study provides a wide range of information and comparisons of ontological engineering approaches and tools.Предметом статті є сучасні методи та інструменти онтологічного інжинірингу в контексті розроблення інтелектуальних систем, зокрема онтологічний інжиніринг як процес створення формалізованих баз знань для інтелектуальних систем. У статті аналізуються мови онтологічного моделювання (RDF, OWL, SWRL тощо), мова запитів SPARQL та інструментарії, такі як Protégé, Hozo та інші, що дають змогу реалізовувати зазначений підхід. Мета дослідження полягає у визначенні та аналізі сучасних інструментів і методів онтологічного інжинірингу для розроблення баз знань, що забезпечують високу точність прогнозування й адаптивність у складних інтелектуальних системах із використанням штучного інтелекту чи іншого алгоритму передбачення. Завданням цього дослідження є комплексний аналіз сучасних методів та інструментів онтологічного інжинірингу, зокрема порівняльна характеристика їх можливостей та обмежень у застосуванні в інтелектуальних системах. Дослідження передбачає вивчення методів автоматизації процесів створення та поповнення онтологій, зокрема з використанням глибокого навчання та оброблення природної мови, а також оцінювання перспективних мов та інструментів моделювання онтологій. Особлива увага приділяється аналізу застосування онтологій у різних предметних галузях, де потрібна висока точність прогнозування, з подальшим дослідженням методів оптимізації запитів до онтологічних баз даних. Практична частина роботи передбачає створення демонстраційної онтологічної бази знань для інтелектуальної системи управління віртуальними розподіленими електростанціями, що дасть змогу оцінити практичну цінність дослідження. Методи дослідження: ґрунтовний аналіз літератури та доступної документації з теми; порівняльний аналіз досягнутих результатів; подальша демонстрація на практиці застосування обраних інструментів та методів на основі їх показників. Результати. Розглянуто питання доцільності онтологічного інжинірингу в сучасних інтелектуальних системах. Наведено та проаналізовано інструменти та методи створення баз знань на основі онтологій. У роботі виконано порівняльну статистику сучасних інструментаріїв зі створення онтологій. Висунуто обґрунтоване бачення ситуації довкола інструментарію та методів онтологічного інжинірингу. Визначено обмеження та унікальні аспекти кожного з розглянутих інструментів. Виокремлено оптимальні підходи до створення баз знань для інтелектуальних систем. На практиці продемонстровано використання та особливості інструментарію онтологічного інжинірингу в контексті інтелектуальних систем із керування віртуальними розподіленими електростанціями. Висновок. Новизна дослідження полягає в сучасному погляді на питання вибору інструментів для створення баз знань за допомогою онтологічного інжинірингу, зокрема щодо їх використання в інтелектуальних системах, у поєднанні зі штучним інтелектом. Результати цієї роботи можуть бути впроваджені під час розроблення відповідних інтелектуальних систем, що застосовують бази знань. Дослідження надає широкий спектр інформації та порівнянь підходів та інструментаріїв онтологічного інжинірингу
Розроблення алгоритмів оброблення даних у реальному часі для оптимізації трафіку БпЛА
Get PDFSubject matter: UAV traffic management processes, including algorithms for processing large data streams in real time to ensure safety, efficiency, and optimal flight routing. Goal: To development and implementation of real-time data processing algorithms to ensure safe, efficient and automated UAV traffic management in urban and rural environments. Tasks: To analyze existing approaches to UAV traffic management and real-time data processing technologies; to develop a mathematical model that takes into account the specifics of UAV routing, including collision avoidance and route optimization; to create an algorithm for processing input data in real time that integrates dynamic traffic changes, weather conditions, and airspace conditions; to implement and test the proposed algorithm in a simulation environment; to conduct a comparative analysis of UAV simulations with and without the proposed algorithm. Methods: To apply nonlinear optimization methods to construct routes that minimize energy consumption, flight time, and collision risk; to use graph-theoretic models to represent airspace as a network with nodes (route points) and edges (potential trajectories), which allows for effective solution of routing problems; to use genetic algorithms to find optimal solutions in complex multi-factor routing problems; to process data based on Kalman filters; creation of virtual copies of the airspace for conducting experiments and evaluating the effectiveness of algorithms in a safe environment. Results: The developed nonlinear optimization algorithms allowed to minimize the energy consumption for UAV flights and the time of task execution; the effectiveness of the approach was confirmed by testing, which showed a reduction in energy consumption and a decrease in the average flight time compared to the basic algorithms; a graph-theoretical model of the airspace was built, which allows to visualize and analyze possible routes; filtering algorithms showed high accuracy in predicting the position of the UAV even under conditions of instability of GPS signals. The introduction of Kalman filters allowed to reduce the error in determining the position of the UAV, which is critical for avoiding collisions. Conclusions: The developed methods ensure safe airspace management and significantly reduce the risks of UAV collisions, which makes them promising for integration into urban and regional management systems; The use of optimization, clustering and evolutionary algorithms allows to improve routing, reduce energy consumption and task execution time.Предмет дослідження – процеси управління трафіком БпЛА, зокрема алгоритми оброблення великих потоків інформації в реальному часі для забезпечення безпеки, ефективності та оптимального маршруту польотів. Мета роботи – розроблення та впровадження алгоритмів оброблення даних у реальному часі для забезпечення безпечного, ефективного та автоматизованого управління трафіком БпЛА в міських та сільських умовах. Завдання: проаналізувати наявні підходи до управління трафіком БпЛА та технології оброблення інформації в реальному часі; розробити математичну модель, яка бере до уваги особливість маршрутизації БпЛА, зокрема уникнення зіткнень та оптимізацію маршрутів; створити алгоритм оброблення вхідних даних у реальному часі, який інтегрує динамічні зміни трафіку, погодні умови й стан повітряного простору; реалізувати та протестувати запропонований алгоритм у симуляційному середовищі; проаналізувати й порівняти процеси симуляції БпЛА із запропонованим алгоритмом та без. Методи: застосування методів нелінійної оптимізації для побудови маршрутів, що мінімізують витрати енергії, час польоту та ризик зіткнень; використання теоретико-графових моделей для подання повітряного простору як мережі з вузлами (точки маршруту) та ребрами (потенційні траєкторії), що дає змогу ефективно виконувати завдання маршрутизації; використання генетичних алгоритмів для пошуку оптимальних рішень у складних багатофакторних задачах маршрутизації; оброблення інформації на основі фільтрів Калмана; cтворення віртуальних копій повітряного простору для проведення експериментів та оцінювання ефективності алгоритмів у безпечному середовищі. Результати: розроблено алгоритми нелінійної оптимізації, що дали змогу мінімізувати витрати енергії на польоти БпЛА та час виконання завдань; ефективність підходу підтверджено тестуванням, яке показало зменшення середнього часу польоту на 15 %, якщо порівнювати з базовими алгоритмами; побудовано теоретико-графову модель повітряного простору, яка допомагає візуалізувати та аналізувати можливі маршрути; доведено високу точність aлгоритмів фільтрації в прогнозуванні положення БпЛА, навіть за умов нестабільності сигналів GPS; упровадження фільтрів Калмана дало змогу знизити похибку у визначенні місця розташування БпЛА, що є критичним для уникнення зіткнень. Висновки: розроблені методи забезпечують безпечне управління повітряним простором та значно знижують ризики зіткнень БпЛА, що робить їх перспективними для інтеграції в системи міського та регіонального управління; застосування оптимізаційних, кластеризаційних та еволюційних алгоритмів покращує маршрутизацію, знижує витрати енергії та час виконання завдань
Модель ймовірнісно-нечіткого актуатора в контурі м’якого управління автономною безлюдною системою
Get PDFThe subject matter of the article is artificial intelligence methods and models used in autonomous unmanned system control. The goal of the work is to create a new actuator model for autonomous unmanned systems that implements control decisions made by Artificial Intelligence under conditions of uncertainty. The following tasks were solved in the article: a model of a Probabilistic Fuzzy Actuator (PFA) is proposed and the possibility of its application as a universal controller of the actuators in autonomous systems is investigated. The PFA model, borrowed from biological muscle actuators, is formalized as a set of automata-like elements with a probabilistic mechanism for assigning their input variables calculated on the basis of fuzzy characteristics of control decisions obtained from an AI system that supports soft control technology. The following methods are used – fuzzy control, decision-making under uncertainty based on the confidence factor, automata theory, probability theory. The following results were obtained – a model of PFA borrowed from living beings has been proposed and substantiated; a PFA algorithm has been developed that implements control decisions obtained by the soft control method. Conclusions: Probabilistic Fuzzy Actuator, unlike existing methods of implementing decisions in soft control models, opens up the possibility of implementing commands that do not have an absolute advantage among all potentially possible ones when making decisions. This capability of autonomous system actuators is useful in conditions when the system encounters an unfamiliar situation since all reaction prototypes existing in its memory are characterized by low confidence. In these cases, to maintain autonomy, it is important to try different behaviors, not just the one that ranks first. Besides this, the "trial and error" method is still required by the self-learning model in autonomous systems that rely on it. Computer experiments confirmed the possibility of implementing this mechanism using the proposed PFA model.Предметом дослідження статті є методи й моделі штучного інтелекту, що застосовуються в управлінні автономними безлюдними системами. Мета роботи – створення нової моделі актуатора автономних безлюдних систем, що реалізує керівні рішення, прийняті штучним інтелектом в умовах невизначеності. У статті розв’язано такі завдання: запропоновано модель ймовірнісно-нечіткого актуатора (ЙНА) та досліджено можливість її застосування як універсального контролера виконавчих механізмів (ВМ) в автономних системах. Модель ЙНА, що запозичена в біологічних актуаторів м’язів, формалізована у вигляді множини автоматоподібних елементів з імовірнісним механізмом призначення їх вхідних змінних, розрахованих на підставі нечітких характеристик керівних рішень, отриманих від системи ШІ, що підтримує технологію м’якого управління. Упроваджено такі методи: нечітке управління, прийняття рішень в умовах невизначеності на основі фактора впевненості, теорія автоматів, теорія ймовірностей. Досягнуті результати: запропоновано й обґрунтовано модель ЙНА, запозичену у живих істот; розроблено алгоритм ЙНА, що реалізує керівні рішення, отримані методом м’якого управління. Висновки. Ймовірнісно-нечіткий актуатор, на відміну від наявних методів реалізації керівних рішень у моделях м’якого управління, відкриває можливості реалізації команди, що в прийнятті рішень не мали абсолютної переваги з-поміж усіх потенційно можливих. Така здатність актуаторів, що застосовуються в автономних системах, корисна в умовах, коли система стикається з незнайомою ситуацією, оскільки всі наявні в її пам’яті прототипи реакції визначаються незначною впевненістю. У цих випадках для підтримання автономності важливо спробувати різні поведінки, а не тільки ту, що в рейтингу стоїть першою. Крім цього, метод "спроб і помилок" властивий для моделі самонавчання в автономних системах, яка спирається на нього. Комп’ютерні експерименти підтвердили можливість реалізації цього механізму за допомогою запропонованої моделі ЙНА