Біоніка інтелекту

Формування системи ознак для моделювання лінгвістичних структур на основі методу компарації за засобів теорії інтелекту.

А.І. Воржевітіна — 2026-03-27

У статті розглядається проблема формалізації лінгвістичних структур в рамках використання основного методу теорії інтелекту – методу компараторної ідентифікації та математичного інструментарію – апарату алгебри скінченних предикатів (АСП). Автори обґрунтовують перехід від імовірнісних методів аналізу тексту до детермінованих логіко-математичних моделей, що забезпечує високий ступінь інтерпретованості результатів. Запропоновано метод ідентифікації деструктивних і маніпулятивних лінгвістичних структур на основі компараторного підходу, що дозволяє системі виконувати абдуктивний висновок і відновлювати пропущені ознаки (лакуни) в умовах невизначеності даних. У роботі детально описано алфавіт предикатних змінних (інтенція, суб'єктні відносини, лексичні маркери) і наведено результати верифікації моделі на контрольних вибірках текстів кримінальної та маніпулятивної спрямованості. Дослідження робить внесок у вирішення проблеми «заземлення символів» (Symbol Grounding) і створення прозорих когнітивних архітектур для систем інформаційної безпеки.

Семантичний аналіз контекстів різної довжини за метрикою лексичної різноманітності MTLD

О. М. Юрченко — 2026-03-27

Семантичне розгортання сенсу речення в текст здійснюється головним чином шляхом збереження та варіації лексичних елементів, що утворюють спільне семантичне поле значимих концептів різних за розміром контекстів. Це дослідження на прикладі змісту коротких текстів (питання завдань) та довгих текстів (відповіді студентів у вигляді есе) з корпусу EFCAMDAT за допомоги міри лексичної текстової різноманітності (MTLD) розглядає лексичні методи представлення сенсу, здатні правильно відтворювати семантичну інформацію в контекстах різної довжини. Воно спрямоване на подолання нестачі даних для навчання великих мовних моделей (LLM) та сприяння професійній інтеграції та міжкультурній співпраці.

Проєктна модель рекомендаційної системи підтримки клінічних рішень для сімейного лікаря

М. А. Гринченко — 2026-03-27

У статті розглянуто проєктування рекомендаційної системи підтримки прийняття клінічних рішень для сімейного лікаря в умовах зростання обсягів медичних даних та інформаційного перевантаження. Проаналізовано сучасні підходи до побудови Health Recommender Systems і виявлено їхні основні обмеження, зокрема недостатню пояснюваність (тобто здатності алгоритму обґрунтувати, чому було запропоновано певне рішення або рекомендацію), складність інтеграції з електронними медичними записами та ризики конфіденційності даних. Запропоновано проєктну модель рекомендаційної системи, що поєднує методи штучного інтелекту, бази знань доказової медицини та підходи Explainable AI. Розроблено контекстну, функціональну, поведінкову та компонентну діаграми, які формалізують архітектуру та логіку взаємодії системи. Запропонована модель орієнтована на практичне застосування та спрямована на підвищення обґрунтованості клінічних рішень і зменшення кількості необґрунтованих обстежень

Інформаційна ситстема планування розподілу ресурсів для підвищення рейтингу закладу вищої освіти

М. І. Шапошніков — 2026-03-27

У статті розглянуто питання стратегічного управління закладом вищої освіти (ЗВО) в умовах глобальної конкуренції та впливу міжнародних університетських рейтингів, зокрема QS World University Rankings. Метою дослідження є розробка інформаційної системи підтримки управлінських рішень щодо планування ресурсів ЗВО на основі ключових показників ефективності (KPI), що безпосередньо впливають на рейтингові позиції університету. Запропоновано модель бізнес‑процесу у нотації BPMN, яка інтегрує зовнішні рейтингові механізми QS WUR з внутрішньою системою KPI структурних підрозділів університету та управлінським циклом PDCA. Розроблено багаторівневу архітектуру інформаційної системи формування рекомендацій, що поєднує оптимізаційні алгоритми та модулі аналітики. Впровадження запропонованої інформаційної системи забезпечує підвищення обґрунтованості управлінських рішень, прозорість планування ресурсів і сприяє зростанню конкурентоспроможності ЗВО в міжнародному освітньому просторі.

Fuzzy-adapters: Інтеграція нечітких функцій належності для ефективного трансферного навчання Vision Transformers

В.О. Бухановський — 2026-03-27

У цій роботі представлено Fuzzy-Adapter – це метод PEFT, розроблений для ефективної адаптації Vision Transformers (ViT) в умовах обмежених ресурсів. Підхід передбачає заміну стандартних активацій ReLU на навчальні Гауссові функції належності для покращення моделювання невизначеності. Експериментальні результати на наборі даних CIFAR-10 з використанням моделі deit_tiny демонструють, що Fuzzy-Adapter досягає точності 92,6%, що значно перевищує показники адаптера на основі ReLU (90,2%) та базового методу (85,7%). Отримані висновки свідчать про те, що інтеграція нейро-нечіткої логіки в архітектуру bottleneck підвищує адаптивність та продуктивність моделі в умовах дефіциту даних

Інформаційна технологія класифікації текстів для виявлення ознак ПТСР на основі технологій глибинного навчання та NLP

А. С. Федоричко — 2026-03-27

Стаття присвячена дослідженню ефективності сучасних архітектур обробки природної мови у завданні автоматизованого виявлення ознак посттравматичного стресового розладу (ПТСР) за текстовими даними. В основі роботи лежить порівняльний аналіз моделі distilbert-base-uncased для оригінальних англомовних текстів та xlm-roberta-base для даних, адаптованих українською мовою за допомогою машинного перекладу через API Google Translate. Для проведення експериментів сформовано репрезентативний набір даних обсягом 4822 записи, що включає тексти з верифікованими ознаками ПТСР, контрольні тексти інших психологічних діагнозів та нейтральний контент, що дозволило оцінити здатність моделей до диференціальної діагностики. Експериментальні результати продемонстрували високу ефективність класифікації: англомовна модель досягла точності 0.90 при F1-score 0.88–0.91, тоді як україномовна версія показала результат 0.85 Accuracy, зберігши при цьому високий рівень повноти (Recall) значенням 0.88 для цільового класу. Доведено, що незважаючи на незначну втрату точності, зумовлену морфологічною складністю української мови та похибками автоматичного перекладу, використання мультимовних трансформерів є життєздатним підходом для створення систем попереднього скринінгу психічного стану в українському цифровому середовищі.

Дослідження інструментарію статистичного моделювання у контексті цифрової маркетингової аналітики

І.В. Кириченко — 2026-03-27

Предметом дослідження є процеси оцінювання та прогнозування ефективності цифрового маркетингу з використанням сучасних інструментів статистичного моделювання.

Метою роботи є проведення всебічного аналізу статистичних моделей оцінки маркетингової ефективності, виявлення їх функціональних переваг та недоліків, а також виробка рекомендацій щодо вибору оптимального методу залежно від бізнес-сценарію.

У статті вирішуються такі завдання: систематизація методів статистичного моделювання, визначення можливостей їх застосування до домену цифрової маркетингової аналітики, вироблення критеріїв вибору актуального інструментарію для різних бізнес-сценаріїв, визначення найбільш ефективного статистичного підходу шляхом проведення багатокритеріального аналізу прийняття рішень (MCDA) методом зваженої адитивної функції корисності.

Були задіяні такі методи: аналіз наукової літератури для систематизації підходів, метод експертних оцінок для ранжування методів, та інструментарій теорії корисності для вирішення багатокритеріальної задачі.

Висновки: обґрунтовано, що висока ефективність маркетингової аналітики досягається не використанням універсального алгоритму, а адаптивним підбором статистичного інструментарію відповідно до типу бізнес-моделі та специфіки наявних даних. Отримані результати експерименту дозволяють стверджувати доцільність використання інструментів аналізу виживаності для підприємств із контрактною моделлю збуту цифрових продуктів.

Наукова цінність: робота систематизує наявні підходи до статистичного моделювання, заповнюючи прогалину у вітчизняній літературі, де бракує методологічного порівняння альтернатив методам машинного навчання у маркетинговій аналітиці.

Дослідження способів усунення дисбалансу класів серед медичних та психологічних даних у побудові алгоритму випадковий ліс

Н.Б. Гулієв — 2026-03-27

Випадковий ліс є широко відомим методом прогнозування, який застосовується в екології, бізнесі, фінансах, медицині, ІТ. Незважаючи на те, що він є досить потужним механізмом будування відповідних моделей, алгоритм може надавати некоректні результати, тому потребує удосконалення. Таких способів наразі багато, але необхідними в нашому випадку, а саме у спостереженні за розвитком психологічних розладів серед людей, хворих на гіпо- та гіпертиреоз, є не всі. В минулому дослідженні ми обирали найоптимальніший спосіб налаштувань гіперпараметрів для будування дерев рішень, де найпідходящим та найкращим було виявлено метод байєсівської оптимізації. В цьому експерименті наступним кроком є вибір підходу до усунення дисбалансу класів серед медичних даних пацієнтів, таких як undersampling, oversampling, SMOTE, RUSBoost, збалансований випадковий ліс (BRF) та ADASYN. На основі даних за критеріями часу, accuracy, precision, recall та F1 побудовано лінійну адитивну згортку задля прийняття рішення. За її показниками видно, що в нашому випадку слід обирати RUSBoost як спосіб боротьби з класами меншості, щоб алгоритм видавав більш точні результати.

Набір даних українських новин як бенчмарк для класифікації текстів

Я. Данієль — 2026-03-27

У статті розглянуто задачу створення україномовних наборів даних для класифікації текстів. Запропоновано підхід для створення простого набору даних. Також створено корпус українських новин, придатний для порівняльного оцінювання моделей. На цьому наборі даних проведено бенчмаркінг сучасних моделей на основі трансформерів (mBERT, Slavic BERT, ukr-RoBERTa, ukr-ELECTRA, XLM-R) та базової моделі NB-SVM у різних режимах навчання. Результати показують, що ukr-RoBERTa, ukr-ELECTRA та XLM-R демонструють найвищу якість. XLM-R, як правило, краще працює з об’ємними текстами, тоді як ukr-RoBERTa – з більш короткими послідовностями

Метод побудови нейросимвольного представлення ментальної моделі рішення інтелектуальної системи

І.О. Лещинська — 2026-03-27

Розглянуто проблему побудови ментальних моделей рішень інтелектуальних систем для зовнішніх користувачів, вирішення якої потребує побудови прозорих пояснень, адаптованих до предметної області та рівня підготовки користувача. Запропоновано узагальнену трирівневу символьну ментальну модель, що включає концептуальний рівень абстракцій рішень, рівень пояснень на основі каузальних правил і базу фактів, які об’єднані функцією вертикальної композиції, що забезпечує можливість керованої деталізації пояснень. Розроблено алгоритм автоматизованої побудови узагальненої моделі на основі доменної онтології, каузальних послідовностей міркування та даних користувачів, який забезпечує персоналізовані пояснення з урахуванням рівня підготовки цих користувачів. Модель забезпечує можливість формування пояснень для новачків, користувачів середнього рівня та експертів, що дає змогу узгоджувати глибину деталізації з когнітивними можливостями аудиторії та вимогами до верифікації рішень у високоризикових предметних областях, включаючи медичну діагностику, фінансові системи підтримки рішень та інші критичні застосування, де необхідні як інтерпретованість, так і відтворюваність ланцюжків міркувань.

Метод побудови темпорально узгоджених пояснень в інтелектуальних системах на основі темпоральних графових нейронних мереж

С. Ф. Чалий — 2026-03-27

Розглянуто проблему побудови пояснень з урахуванням порядку у часі вхідних даних інтелектуальних систем, вирішення якої потребує забезпечення темпоральної узгодженості каузальних зв'язків між подіями у згенерованих поясненнях. Розроблено інтервальний підхід до формалізації темпоральних відношень між подіями на основі тринадцяти базових відношень інтервальної алгебри з транзитивним поширенням обмежень для виявлення неявних темпоральних протиріч. Запропоновано метод побудови темпорально узгоджених пояснень, що включає обчислення внеску подій через інтегровані градієнти, гібридну генерацію пояснень природною мовою на основі шаблонів та донавченої великої мовної моделі, автоматизовану верифікацію темпоральної коректності з використанням інтервальної алгебри та оновлення фрагментів пояснень із темпоральними порушеннями Метод забезпечує можливість формування пояснень для систем з упорядкованими у часі вхідними даними в критичних предметних областях, включаючи рекомендаційні системи електронної комерції, медичну діагностику, фінансові системи підтримки рішень, де необхідні як інтерпретованість рішень, так і верифікація коректності темпоральних залежностей між подіями.

Оцінювання здатності моделей генеративного штучного інтелекту виявляти етичні виміри публічного дискурсу: кейс міграції українських біженців.

І.А. Редозуб — 2026-03-27

У статті досліджується здатність моделей генеративного штучного інтелекту (GenAI) виявляти й інтерпретувати етичні виміри публічного дискурсу в цифровому середовищі. Актуальність роботи зумовлена зростанням ролі соціальних мереж як джерела суспільних наративів і потребою в аналізі ціннісно навантажених, нормативно чутливих категорій. Зокрема, ми використовуємо модель GPT-3.5-turbo для класифікації текстових даних за визначеними категоріями етичних аспектів міграції. З позицій підходу «етика в дизайні» оцінюється потенціал застосування GenAI для зіставлення громадянських і урядових наративів та аналізу їх узгодженості в контексті підтримки процесів суспільної згуртованості.

Визначення обмежень у використанні статистичних оцінок професійного ризику за офіційними даними в україні

О. І. Богатов — 2026-03-27

Робота присвячена аналізу можливих умов і галузей застосування відомих методів оцінки професійних ризиків в державній системі управління охороною праці. Також показано актуальність цього питання, визначено обмеження щодо застосування статистичних оцінок професійного ризику в процесі управління станом небезпечних об’єктів. Набуло подальшого розвитку ризик-орієнтоване управління охороною праці, яке повинно враховувати обмеження у використанні ймовірнісно-статистичних методів визначення професійного ризику, що пов’язані як із конкретними кількісними показниками, які використовуються для розрахунків, так і з різним підходом визначення галузей економіки, який наводиться в даних Держпраці та Держстатистики. Висновки за даними Держпраці або Пенсійного фонду можна застосовувати до показників Держстатистики з певними обмеженнями.

Розпізнавання підземних порожнин у ґрунті: класичні методи та сучасні технології

М.С. Широков — 2026-03-27

У роботі розглянуто комплексний підхід до виявлення та характеристики підповерхневих порожнин на основі поєднання геофізичних методів та сучасних методів штучного інтелекту. Основну увагу приділено аналізу можливостей електророзвідувальних, сейсмічних та георадіолокаційних методів для формування інформативних вхідних даних, а також застосуванню згорткових і гібридних нейронних мереж для автоматизованого розпізнавання аномалій, пов’язаних з підземними порожнинами. Запропоновано порівняльний аналіз класичних алгоритмів обробки геофізичних даних і моделей глибокого навчання за показниками точності, стійкості до шумів та здатності до узагальнення на різних типах середовищ. Показано, що інтеграція фізично обґрунтованих чисельних моделей із нейромережевими підходами дозволяє підвищити достовірність локалізації та класифікації порожнин, особливо в умовах складної та урбанізованої геологічної будови. Отримані результати підтверджують ефективність використання гібридних геофізично-інтелектуальних підходів для задач інженерної геології, моніторингу техногенних ризиків і безпеки інфраструктури та можуть бути використані як методологічна основа для створення автоматизованих систем підтримки прийняття рішень.

Гібридний алгоритм просторового пакування для моделювання біомедичних систем.

А.М. Чугай — 2026-03-27

Просторове пакування є ключовим завданням у моделюванні багатьох біомедичних систем, де ефективне розміщення гетерогенних елементів у складних геометріях має вирішальне значення для точності та функціональності моделей. У роботі запропоновано гібридний алгоритм, що поєднує жадібний вибір, послідовну інкрементальну оптимізацію та локальне переставлення для оптимізації пакування структурних компонентів у обмежених просторових областях. Метод враховує варіації розмірів об’єктів, допускає біологічно обґрунтовані перекриття та адаптується до нестандартних конфігурацій. Ефективність алгоритму продемонстровано на прикладі кількох прикладних варіантів моделювання біомедичних систем.

Послідовний мультістартовий алгоритм розміщення багатовимірних куль.

К. О. Веретельник — 2026-03-27

У роботі розглядається задача розміщення конгруентних багатовимірних куль у евклідовому просторі в кулі мінімального радіуса, яка належить до класу NP-складних. Запропоновано швидкий послідовний мультістартовий алгоритм розміщення куль, який ґрунтується на поетапному додаванні елементів до конфігурації з локальним уточненням положення кожної нової кулі. На кожному кроці для чергової кулі генерується початкове допустиме положення, після чого здійснюється спрямований пошук у напрямку до початку координат. За допомогою дихотомії локалізації визначається перший контакт із уже розміщеними кулями, що дає змогу сформувати обмежену множину активних геометричних обмежень. Подальше уточнення положення нової кулі виконується в локальному околі точки контакту. На заключному етапі оптимізаційного процесу для зменшення залежності результату від вибору стартової точки використовується мультистартова стратегія для останніх куль, після чого обирається найліпше з отриманих локально допустимих розміщень. Це дає змогу зменшити накопичення локальних геометричних дефектів без виконання повної глобальної оптимізації. Запропонований алгоритм характеризується низькою обчислювальною складністю, добре масштабується з ростом розмірності простору та зберігає можливість розпаралелювання обчислень. Результати числових експериментів для розмірностей аж до d=64 підтверджують ефективність методу та поліпшення якості отриманих конфігурацій порівняно з одностартовими послідовними підходами.