Біоніка інтелекту http://bionics.nure.ua/ <p>Заснований Харківським національним університетом радіоелектроніки у 1967 році .</p> <p>Свідоцтво про держреєстрацію <a href="http://bionics.nure.ua/public/site/images/iryna_kyrychenko/bionics-of-intelligence.jpg">КВ № 12072-943 ПР</a> від 07.12.2006.</p> <p>Журнал включено до Переліку наукових фахових видань України, категорія «Б», технічні науки (затверджено <a href="https://mon.gov.ua/ua/npa/pro-zatverdzhennya-rishen-atestacijnoyi-kolegiyi-ministerstva-vid-2-lipnya-2020-roku">наказом МОНУ</a> від 02.07.2020 № 886).</p> <p>Сфера поширення й категорія читачів: загальнодержавна та зарубіжна.</p> <p>Періодичність: журнал виходить 2 рази на рік в липні і грудні.</p> <p>Мови публікацій: англійська, українська, російська.</p> <p>Мета виходу в світ журналу «Біоніка інтелекту» – популяризація й пропаганда в середовищі студентів, аспірантів, інженерів, науковців нових наукових напрямків, технологій, ідей, зближення теорії з практикою.</p> Kharkiv National University of Radio Electronics uk-UA Біоніка інтелекту 2663-3051 Мультимодальна технологія пошуку та кластеризації слабоструктурованих текстово-графічних документів. http://bionics.nure.ua/article/view/322676 <p>Досліджено проблему пошуку та кластеризації слабоструктурованих текстово-графічних документів (ТГД) з використанням нейромережевих технологій. Запропоновано підхід до побудови мультимодальної системи пошуку та аналізу ТГД, що передбачає використання гібридного крітерія порівняння текстових та графічних фрагментів в аналізованих документах. Розглянуто процедуру поєднання процесів пошуку текстово-графічних фрагментів електронних документів за характеристиками зображення та текстовими підписами (ключовими словами). Запропоновано метод кластеризації та індексації ТГД за результатами аналізу іх текстової частини, заснований на застосуванні алгоритму SOINN, лінгвістичних дескрипторів та модульної системи обробки файлових масивів. &nbsp;Метод дозволяє формувати динамічну структуру кластерів ТГД зі створенням єдиних індексів. Наведено результати тестування і рекомендації щодо використання нейромережевих моделей для практичної реалізації запропонованого підходу до пошуку та кластеризації ТГД.</p> С.Г. Удовенко Є.М. Грабовський Д.О. Донський Л.Е. Чала Авторське право (c) 2025 Біоніка інтелекту 2024-12-30 2024-12-30 2 101 3 16 10.30837/bi.2024.2(101).01 Технологічні аспекти створення віртуальної лексикографічної лабораторії на базі тлумачного словника (на прикладі ВЛЛ DLE 23) http://bionics.nure.ua/article/view/322684 <p>Стаття присвячена висвітленню окремих важливих питань створення програмно-інструментального комплексу – віртуальної лексикографічної лабораторії ВЛЛ DLE23 для роботи з іспанським словником у цифровому середовищі. Детально викладено процес побудови концептуальної моделі, на основі якої створено базу даних та інтерфейс, вироблено принцип репрезентації тексту словника у лексикографічній базі даних та створено інтерфейс для роботи з текстом словника</p> Е. В. Купріянов І. В. Остапова М. М. Яблочков Авторське право (c) 2025 Біоніка інтелекту 2024-12-30 2024-12-30 2 101 17 22 10.30837/bi.2024.2(101).02 Інтеграція Android-технологій у процес навчання основам автомобільного дизайну http://bionics.nure.ua/article/view/322686 <p>Інтеграція Android-технологій у процес навчання основам автомобільного дизайну спрямована на вирішення ключової проблеми — опанування цікавої та перспективної професії. Розробка мобільного додатку створює можливості для формування спільноти однодумців, забезпечуючи користувачів приватними чатами для спілкування та тематичними дошками для обміну корисною інформацією через Інтернет-посилання. Освітня Android-платформа також може використовуватися як допоміжний інструмент у різних навчальних закладах, наприклад, у Харківському національному автомобільно-дорожньому університеті, з урахуванням його айдентики. Мобільний додаток містить лекції, тести та практичні завдання, що поєднують текстові й графічні матеріали, щоб залучати користувачів. Інтуїтивно зрозумілий функціонал, сучасний дизайн та доступ до нових знань забезпечують повне задоволення потреб користувачів і сприяють ефективному навчанню</p> А. В. Лебединський Ю. В. Щербініна Б. С. Карпішен Авторське право (c) 2025 Біоніка інтелекту 2024-12-30 2024-12-30 2 101 23 29 10.30837/bi.2024.2(101).03 Пристрій утворення маршрутів передачі інформації в радіомережах спеціального призначення із можливістю самоорганізації http://bionics.nure.ua/article/view/322690 <p>У роботі запропоновано пристрій утворення маршрутів передачі інформації в радіомережах спеціального призначення із можливістю самоорганізації. Запропонований пристрій містить передавальну та приймальну частину які з’єднані між собою каналом передач. До складу передавальної частини пристрою утворення маршрутів передачі інформації в радіомережах спеціального призначення із можливістю самоорганізації додатково введено блок вибору цільової функції управління маршрутами, блок вибору типу маршрутизації, блок вибору кількості маршрутів, блок короткострокового прогнозування та блок вибору способу розсилання службової інформації в мережі, при цьому у передавальній частині пристрою джерело інформації з’єднано послідовно з входом блоку вибору цільової функції управління маршрутами, вихід якого послідовно з’єднано з входом блоку вибору типу маршрутизації, вихід якого послідовно з’єднано з першим входом блоку вибору кількості маршрутів, вихід блоку короткострокового прогнозування з’єднано з другим входом блоку вибору кількості маршрутів, вихід якого послідовно з’єднано з входом блоку вибору способу розсилання службової інформації в мережі, вихід якого через канал передачі інформації з’єднаний з входом отримувача інформації приймальної частини пристрою. Технічним результатом є зменшення кількості службової інформації, забезпечення раціональної побудови маршрутів передачі інформації в радіомережі, визначення необхідної кількості маршрутів з передбаченням на один-два кроки за допомогою методу динамічного програмування, а також забезпечення ієрархічності управління маршрутизацією в радіомережах із можливістю самоорганізації</p> Г. А. Плєхова М. В. Костікова С. М. Неронов Р. Б. Багмут О. О. Яценко Авторське право (c) 2025 Біоніка інтелекту 2024-12-30 2024-12-30 2 101 30 33 10.30837/bi.2024.2(101).04 Використання навчання з підкріпленням для планування шляху будівельного робота http://bionics.nure.ua/article/view/322694 <p>Використання будівельних автономних мобільних роботів є перспективним напрямком підвищення швидкості, якості та безпеки виконання будівельних робіт. Однак для виконання своїх функцій такі роботи повинні будувати свій шлях від початкової точки до кінцевої у надскладних умовах захаращеного будівельного майданчика. В даній статті запропоновано систему планування оптимального шляху будівельного мобільного робота в невідомому середовищі з перешкодами, засновану на методах навчання з підкріпленням. Для побудови шляху система використовує дані, отримані від датчиків, що визначають положення та орієнтацію робота, параметри його руху та відстані до перешкод</p> В. А. Мирошник В. О. Гурко О. Г. Гурко Авторське право (c) 2025 Біоніка інтелекту 2024-12-30 2024-12-30 2 101 34 38 10.30837/bi.2024.2(101).05 Система з множиною входів та множиною виходів (МІМО) для безпілотних літальних апаратів з регуляризацією http://bionics.nure.ua/article/view/322699 <p>У роботі запропоновано систему з множиною входів та множиною виходів (МІМО) для безпілотних літальних апаратів з регуляризацією. Запропонована система характеризується тим, що приймальна частина системи прийомопередавача безпілотного літального апарату додатково містить блок регуляризації, причому вихід модуля оцінки стану каналу приймальної частини прийомопередавача безпілотного літального апарату з’єднано з першим входом блоку регуляризації, перший вихід блоку регуляризації з’єднано з входом демодулятора першого каналу приймальної частини прийомопередавача безпілотного літального апарату, а другий вихід блоку регуляризації з’єднано з входом демодулятора другого каналу приймальної частини прийомопередавача безпілотного літального апарату. Технічним результатом є підвищення завадозахищеності та швидкості передачі інформації каналів управління та передачі даних безпілотних літальних апаратів, а як наслідок підвищення стійкості функціонування прийомопередавачів безпілотних літальних апаратів</p> Г. А. Плєхова М. В. Костікова С. М. Неронов Б. С. Карпішен С. О. Кашкевич Ю. О. Ковтунов Авторське право (c) 2025 Біоніка інтелекту 2024-12-30 2024-12-30 2 101 39 47 10.30837/bi.2024.2(101).06 Пристрій управління ризиками інформаційної безпеки в інформаційних системах http://bionics.nure.ua/article/view/322702 <p>У роботі запропоновано пристрій управління ризиками інформаційної безпеки в інформаційних системах. Запропонований пристрій містить модуль ідентифікації активів, модуль ідентифікації загроз, модуль ідентифікації вразливостей, модуль оброблення ризиків інформаційної безпеки, модуль оформлення звіту з аналізу ризиків інформаційної безпеки. Перший вихід модуля ідентифікації активів з’єднано з входом модуля ідентифікації загроз, а другий вихід з’єднано з входом модуля ідентифікації вразливостей, які з’єднані між собою зворотнім зв’язком. Технічним результатом є забезпечення підвищення швидкості аналізу рівня інформаційної безпеки, підвищення ефективності алгоритму оцінки ризику інформаційної безпеки, зменшення кількості звітного матеріалу, що генерується пристроєм в процесі роботи, створювати додаткову можливість створювати шаблони звіту рівня інформаційної безпеки та модифікувати наявні, створити додаткову&nbsp; можливість уникнення ризику або прийняття ризику інформаційної безпеки шляхом додаткового введення до складу пристрою управління ризиками інформаційної безпеки в інформаційних системах модуля визначення ймовірності реалізації загроз, модуля оцінки можливих наслідків від реалізації загроз, модуля визначення рівня ризику інформаційної безпеки, модуля визначення допустимого рівня ризику інформаційної безпеки</p> Н. В. Шаронова Г. А. Плєхова М. В. Костікова С. М. Неронов С. О. Кашкевич Авторське право (c) 2025 Біоніка інтелекту 2024-12-30 2024-12-30 2 101 48 51 10.30837/bi.2024.2(101).07 Обробка різнотипних даних в геоінформаційних системах за допомогою засобу ультракороткохвильового радіозв’язку http://bionics.nure.ua/article/view/322707 <p>У роботі запропоновано пристрій обробки різнотипних даних в геоінформаційних системах. Запропонований пристрій містить передавальну частину, що реалізована на базі передавачу засобу ультракороткохвильового радіозв’язку та приймальну частину пристрою обробки різнотипних даних в геоінформаційних системах, що реалізована на базі приймачу засобу ультракороткохвильового радіозв’язку. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; До складу пристрою додатково введено блок нейро-нечіткого прийняття рішень, який реалізований на базі персональної електронно-обчислювальної машини, при цьому приймальна частина пристрою обробки різнотипних даних в геоінформаційних системах, що реалізована на базі приймачу засобу ультракороткохвильового радіозв’язку з’єднана послідовно з входом блоку нейро-нечіткого прийняття рішень, який реалізований на базі персональної електронно-обчислювальної машини, а вихід блоку нейро-нечіткого прийняття рішень, який реалізований на базі персональної електронно-обчислювальної машини з’єднано з входом передавальної частини пристрою обробки різнотипних даних в геоінформаційних системах, що реалізована на базі передавачу засобу ультракороткохвильового радіозв’язку.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Технічним результатом є забезпечення в комплексі підвищення оперативності та достовірності прийняття рішень на 20%, можливості адаптації параметрів пристрою обробки різнотипних даних в геоінформаційних системах до динамічної зміни оперативної обстановки</p> Г. А. Плєхова М. В. Костікова С. М. Неронов С. О. Кашкевич Авторське право (c) 2025 Біоніка інтелекту 2024-12-30 2024-12-30 2 101 52 55 10.30837/bi.2024.2(101).08 Порівняльний аналіз алгоритмів стабільного зіставлення для інтелектуального планування роботи ІТ-команд. http://bionics.nure.ua/article/view/322711 <p>Стаття присвячена порівняльному аналізу алгоритмів стабільного зіставлення для інтелектуального планування роботи ІТ-команд, що працюють за гнучкими методологіями розробки. Автори розглядають проблему ефективного розподілу завдань між розробниками як задачу знаходження стабільного зіставлення. У роботі представлено огляд існуючих підходів до розподілу завдань у проектних командах та обґрунтовано актуальність дослідження алгоритмів стабільного зіставлення в цьому контексті. Запропоновано методологію дослідження, що включає створення симуляційного середовища для моделювання процесу розподілу завдань, генерацію синтетичних даних, реалізацію та оцінку п'яти ключових алгоритмів: SOSM, EADAM, MESMA, RSD та TTC. Метою дослідження є формування рекомендацій щодо імплементації алгоритмів стабільного зіставлення для планування та розподілу задач в ІТ-командах, що використовують гнучкі методології управління проектами. За результатами проведених експериментів алгоритми EADAM та SOSM рекомендовані для практичного застосування через їх баланс стабільності, ефективності та задоволення виконавців</p> М. Роговий М. Гринченко Авторське право (c) 2025 Біоніка інтелекту 2024-12-30 2024-12-30 2 101 56 63 10.30837/bi.2024.2(101).09 Методи аналізу великих даних для архітектури сховища зображень http://bionics.nure.ua/article/view/322713 <p>Зі стрімким зростанням у останні роки обсягів зображень ефективне управління та пошук зображень набувають все більшої важливості. У цій статті пропонується архітектура сховища зображень в епоху великих даних, яка поєднує попередню обробку даних, компресію та видалення дублікатів, розподілену обробку та паралельні обчислення, методи машинного та глибинного навчання, а також техніки забезпечення безпеки та конфіденційності для підвищення ефективності та масштабованості сховища зображень. Проведені експерименти на великому наборі зображень, і продемонстровані результати, що даний підхід перевершує існуючі методи за точністю та ефективністю пошуку. Запропонована архітектура забезпечує перспективне рішення для управління та пошуку зображень в епоху великих даних.</p> Гліб Терещенко Авторське право (c) 2025 Біоніка інтелекту 2024-12-30 2024-12-30 2 101 64 74 10.30837/bi.2024.2(101).10 Дослідження методів оптимізації рендерингу додатків Flutter за допомогою моделі лінійної регресії http://bionics.nure.ua/article/view/322715 <p>Дослідження зосереджено на оптимізації продуктивності візуалізації програм Flutter за допомогою моделі лінійної регресії. Мета полягає в тому, щоб проаналізувати та порівняти різні методи оптимізації візуалізації шляхом побудови рівнянь регресії, які моделюють їхній вплив на продуктивність. Дослідження передбачає виявлення критичних факторів, що впливають на ефективність рендерингу, застосування методів оптимізації та використання регресійної моделі для оцінки їх ефективності. Цей підхід дає змогу зрозуміти, як покращити візуалізацію потоку інтерфейсу користувача в програмах Flutter, сприяючи підвищенню продуктивності та взаємодії з користувачем</p> Ю.Ю. Коба О.С. Назаров Н.В. Назарова Авторське право (c) 2025 Біоніка інтелекту 2024-12-30 2024-12-30 2 101 75 83 10.30837/bi.2024.2(101).11 Діагностика глаукоми за допомогою методів машинного навчання http://bionics.nure.ua/article/view/322737 <p>Дослідження зосереджено на використанні алгоритмів машинного заробітку в діагностиці глаукоми. Мета полягає в тому, щоб проаналізувати та порівняти різні алгоритми машинного навчання шляхом побудови систем класифікації, які перевіряють глаукому на фотографіях ІКТ. Дослідження передбачає виділення ознак із фотографій, їх класифікацію за цими ознаками та оцінку ефективності методів. Такий підхід дає можливість зрозуміти створення автоматизованої системи діагностики глаукоми, що сприяє більш швидкому та безпечному процесу лікування</p> В.І. Дубровін О.В. Петунін Авторське право (c) 2024 Біоніка інтелекту 2024-12-30 2024-12-30 2 101 84 90 10.30837/bi.2024.2(101).12