Зв’язок

Титул

2025-11-08T23:48:10+00:00

Титул

Зміст

2025-11-08T23:48:17+00:00

Зміст

Побудова сценаріїв розвитку каскадних збоїв в інфраструктурі електромереж

2025-11-08T23:48:06+00:00

Дослідження сценаріїв каскадних збоїв у критичній інфраструктурі (електромережі) відіграє важливу роль для прийняття рішень у подібних ситуаціях, використовуючи існуючий досвід для зменшення негативних наслідків на компоненти системи. Процес моделювання та симуляції є складним та потребує великої кількості ресурсів, а обсяг даних стрімко збільшується в залежності від кількості компонентів та зв’язків між ними, тому виникає потреба у формалізації даних для подальшого зберігання, обробки та використання в аналітичних моделях. У статті описуються можливостівикористання онтологічної моделі для аналізу каскадних ефектів в електромережі. Онтологічна модель використовується для опису структури мережі, зв’язків між компонентами електромережі та їхніх характеристик в момент часу сценарію. Розроблена модель допомагає користувачу формалізувати інформацію про роботу електромережі, що є зрозумілою для людини та машини. Визначені семантичні правила використовуються для перевірки даних та логічних висновків, що полегшує процес розуміння електромережі у визначеному сценарії. Визначена структура мережі у вигляді графу полегшує візуальне сприйняття зв’язків між компонентами, а опис їхніх характеристик підвищує рівень деталізації моделі. Розроблена модель має можливість інтегруватися з різними джерелами даних у предметній області, що визначаються за допомогою концептів та логічних зв’язків між ними. Модель може бути розширена та доповнена додатковими концепціями та правилами відповідно до вимог користувача. Розроблений метод та онтологічна модель може бути інтегрована з програмними засобами для створення інструменту для роботи з даними відповідно до потреб користувача.

Ключові слова: критична інфраструктура; електромережа; каскадний збій; каскадний ефект; блекаут; онтологія; графи; модель потоку потужності; моделювання сценаріїв; програмне забезпечення.

Предиктивне управління оновленнями програмного забезпечення в інтернеті речей

2025-11-08T23:48:10+00:00

Стрімке поширення Інтернету Речей (IoT) створило безпрецедентні виклики в обслуговуванні та оновленні програмного забезпечення на мільйонах різнорідних пристроїв, що працюють у динамічних середовищах. Це дослідження присвячене вирішенню критичної проблеми неефективного управління оновленнями ПЗ у масштабних мережах IoT, де традиційні методи розгортання часто виявляються недостатньо гнучкими, безпечними та надійними. У статті представлено інноваційний інтелектуальний фреймворк, який синергетично поєднує алгоритми штучного інтелекту (ШІ) із стратегією canary-реліз, щоб революціонізувати процес оновлення для розподілених екосистем IoT. В основі цього інноваційного підходу лежить математична модель, яка забезпечує оптимізацію параметрів розгортання в реальному часі шляхом безперервного моніторингу метрик продуктивності системи та шаблонів відмов. Запропонований фреймворк використовує методи навчання з підкріпленням для створення автономної системи прийняття рішень, здатної динамічно коригувати стратегії впровадження на основі поточних станів мережі та продуктивності пристроїв. Агент ШІ функціонує у формально визначеному просторі станів, що охоплює критичні параметри, такі як кількість успішно оновлених пристроїв, поточний рівень помилок та індикатори навантаження системи. Шляхом ітеративного навчання система розробляє оптимальну політику для керування розгортанням оновлень, оцінюючи дії за допомогою комплексної функції вартості, яка балансує вимоги стабільності з операційною ефективністю. Ця функція включає зважені фактори, такі як частота збоїв, деградація продуктивності та загальна тривалість розгортання, що дозволяє системі приймати обґрунтовані рішення щодо продовження, призупинення або відкату оновлень. Експериментальні результати демонструють, що модель canary release, посилена ШІ, досягає значного покращення надійності розгортання та ефективності використання ресурсів у порівнянні з традиційними підходами. Система зменшує кількість збоїв, пов'язаних із розгортанням, одночасно скорочуючи загальний час впровадження, що суттєво підвищує безперервність роботи у критичних IoT-додатках. Крім того, фреймворк оптимізує споживання мережної пропускної здатності завдяки інтелектуальним механізмам планування та пріоритизації, вирішуючи одну з найактуальніших проблем у середовищах IoT великого масштабу. Математична формалізація процесу розгортання забезпечує міцну теоретичну основу для відтворюваних результатів і подальших академічних досліджень. Запропоноване рішення не лише вирішує нагальні операційні завдання, але й відкриває шлях до розвитку самовідновлюваних IoT-інфраструктур, здатних до адаптивної поведінки в умовах все більш складних мережних середовищ. У статті окреслено перспективні напрями для майбутньої роботи, включаючи інтеграцію федеративного навчання для аналітики зі збереженням конфіденційності та розробку можливостей предиктивного технічного обслуговування для проактивного управління системою.

Ключові слова: Інтернет Речей; оновлення програмного забезпечення; штучний інтелект; навчання з підкріпленням; canary-реліз; оптимізація розгортання; інформаційні системи; математична модель.

Проєктування та реалізація полегшеного автономного агента штучного інтелекту для багатокритеріальної оптимізації SRV6 у середовищі FRRouting

2025-11-08T23:48:17+00:00

Сучасні інфокомунікаційні мережі, які все частіше використовують сегментну маршрутизацію на базі IPv6 (SRv6) для гнучкості, стикаються із значними проблемами в динамічній багатокритеріальній оптимізації (БО). Традиційне централізоване управ ління має труднощі з масштабуванням та часом реакції, тоді як розгортання інтелектуальних систем безпосередньо на мережних пристроях з обмеженими ресурсами залишається складним. У цій статті розглядається можливість розгортання безконтролерного автономного агента штучного інтелекту (ШІ) безпосередньо на маршрутизаторі на базі Linux для виконання БО для інженерії трафіку SRv6. Ми представляємо принципи проєктування та стратегію реалізації полегшеного агента ШІ, призначеного для використання методів навчання з підкріпленням (RL) та/або графових нейронних мереж (GNN), придатних для середовищ з обмеженими ресурсами. Запропонований агент функціонує як окремий програмний процес, локально взаємодіючи із співрозташованим пакетом маршрутизації з відкритим кодом FRRouting через стандартні API (наприклад, YANG/NETCONF або REST через локальну міжпроцесну взаємодію (IPC)) для моніторингу стану мережі та застосування модифікацій політик SRv6.
Приведений детальний опис архітектури системи, концептуальних компонентів процесу прийняття рішень агентом (представлення стану, простір дій, концепції цільової функції), механізм локальної інтеграції на основі API з FRRouting та заплановану методологію реалізації з використанням Python зі стандартними бібліотеками ШІ в контейнеризованому середовищі (Docker) для валідації в Mininet. Основним внеском цієї роботи є демонстрація практичної можливості проєктування та реалізації цієї архітектури автономного агента на пристрої, що демонструє його здатність взаємодіяти із стандартною платформою маршрутизації, такою як FRRouting, для БО SRv6 та відкриває шлях до більш адаптивних та стійких стратегій управління мережею.

Ключові слова: автономне управління мережею; штучний інтелект; навчання з підкріпленням; сегментна маршрутизація; SRv6; багатокритеріальна оптимізація; FRRouting; модель; локальний API; міжпроцесна взаємодія (IPC).

Оптимізація запитів до великих мовних моделей

2025-11-08T23:48:24+00:00

Стрімкий розвиток великих мовних моделей (LLM) кардинально змінив підходи до обробки природної мови, забезпечивши ефективніші засоби взаємодії між людиною та комп’ютером. Великі мовні моделі, такі як GPT-4, BERT та інші, демонструють значні успіхи у різних завданнях обробки природної мови, включаючи генерацію тексту, переклад, аналіз настроїв та інші. Проте якість вихідних результатів таких моделей значною мірою залежить від формулювання вхідних запитів. У цій роботі розглянуто стратегії оптимізації запитів, зокрема інженерію запитів, автоматизоване налаштування та адаптацію до конкретних завдань. Інженерія запитів є ключовим аспектом для досягнення високої якості результатів великих мовних моделей. Вона включає в себе розробку та тестування різних формулювань запитів, щоб знайти найбільш ефективні для конкретних завдань. Автоматизоване налаштування є ще одним важливим підходом, який дозволяє автоматично налаштовувати запити для досягнення оптимальних результатів. Цей метод використовує алгоритми машинного навчання для аналізу та оптимізації запитів на основі попередніх результатів. Адаптація до конкретних завдань є важливим аспектом оптимізації запитів. Великі мовні моделі можуть бути налаштовані для виконання різних завдань, таких як переклад, аналіз, класифікація тексту та інші. Для кожного з цих завдань необхідно розробити спеціальні запити, які враховують специфіку завдання та забезпечують високу якість результатів. Проведено аналіз існуючих досліджень, здійснено класифікацію підходів до оптимізації та наведено результати емпіричних експериментів. У рамках цього дослідження було проведено серію експериментів з використанням різних мовних моделей та запитів для оцінки їх ефективності.
Результати показали, що оптимізовані запити істотно покращують ефективність, передбачуваність та інтерпретованість відповідей мовних моделей. Важливим аспектом оптимізації запитів є врахування контексту та специфіки завдання. Для цього необхідно проводити детальний аналіз завдання та розробляти спеціальні запити, які враховують всі аспекти завдання. Отримані висновки свідчать, що оптимізовані запити істотно покращують ефективність, передбачуваність та інтерпретованість відповідей мовних моделей. Це дозволяє використовувати великі мовні моделі для вирішення різних завдань обробки природної мови з високою якістю результатів. Для завдань перекладу оптимізовані запити дозволяють забезпечити точний переклад, враховуючи контекст та культурні особливості мови. Додатково у межах роботи було запропоновано математичну модель процесуоптимізації запитів, а також розроблено алгоритм автоматизованого налаштування запитів, що дозволяє формально описати процес пошуку оптимальної структури запиту для конкретного завдання. Таким чином, оптимізація запитів є важливим аспектом для досягнення високої якості результатів від великих мовних моделей. Інженерія запитів, автоматизоване налаштування та адаптація до конкретних завдань дозволяють істотно покращити ефективність, передбачуваність та інтерпретованість відповідей мовних моделей. Проведений аналіз існуючих досліджень, результати емпіричних експериментів, а також запропонована математична модель і алгоритм підтверджують важливість оптимізації запитів для досягнення високої якості результатів від великих мовних моделей.

Ключові слова: мовна модель; обробка природної мови; налаштування запитів; оптимізація; інструкційний дизайн; GPT; zero-shot; few-shot; генерація тексту; тестування; алгоритм; машинне навчання; запит; математична модель.

Огляд сучасних методів виявлення фінансових злочинів за допомогою агентів штучного інтелекту

2025-11-08T23:48:31+00:00

У статті представлено комплексний аналіз сучасних методів виявлення фінансових злочинів із використанням агентів штучного інтелекту. Розглянуто класифікацію AI-агентів (реактивні, когнітивні, автономні, мультиагентні), особливості їхньої роботи та роль у системах фінансового моніторингу. Здійснено порівняльний аналіз rule-based підходів, методів машинного навчання, гібридних моделей, блокчейн-архітектур і графових алгоритмів. В ході дослідження виявлено, що гібридні рішення та графові нейронні мережі демонструють найвищі показники точності та повноти виявлення підозрілих транзакцій, що підтверджено узагальненими метриками з рецензованих джерел. Особливу увагу приділено застосуванню глибоких нейронних мереж, методів обробки часових рядів, Natural Language Processing (NLP) та Explainable AI (XAI), які дозволяють підвищити рівень прозорості та інтерпретованості рішень, що особливо важливо в умовах жорсткого регуляторного середовища банківської сфери. Визначено, що мультиагентний підхід, завдяки своїй здатності до паралельного аналізу, динамічної адаптації та масштабованості, є перспективним напрямом для побудови розподілених систем аналізу фінансових потоків. Поряд із перевагами, проаналізовано й основні виклики, які обмежують ефективність практичного впровадження таких систем: низька інтерпретованість моделей глибокого навчання, потреба у великому обсязі високоякісних і збалансованих даних, обчислювальні витрати, а також юридичні та етичні обмеження, пов’язані з автоматизованою обробкою персональної фінансової інформації, що підпадає під регулювання GDPR і AMLD.
У контексті подальшого розвитку запропоновано інтеграцію AI-агентів із блокчейн-мережами для забезпечення прозорості та незмінності транзакцій, застосування квантових алгоритмів для обробки складних фінансових графів та імплементацію edge computing – обробки даних на периферійних пристроях – з метою виявлення аномалій у реальному часі. Також відзначено важливість міждисциплінарного підходу, що передбачає поєднання знань із галузей штучного інтелекту, кібербезпеки, економіки та права, для розбудови ефективних систем фінансової безпеки. Таким чином, результати дослідження засвідчують, що ефективне виявлення фінансових злочинів на сучасному етапі вимагає впровадження комплексних технологічних рішень на базі агентів штучного інтелекту з акцентом на прозорість, масштабованість і відповідність нормативним вимогам. Представлені у статті висновки мають як теоретичне, так і практичне значення для подальшого розвитку систем моніторингу банківських транзакцій, а також формування політик у сфері цифрової фінансової безпеки.

Ключові слова: фінансові злочини; штучний інтелект; агенти штучного інтелекту; машинне навчання; блокчейн; графовий аналіз.

Моделювання структури пояснювального ШІ для виявлення фейкових новин за допомогою машинного навчання

2025-11-09T00:07:01+00:00

У статті досліджено необхідність підвищення зрозумілості та пояснюваності у системах виявлення фейкових новин, побудованих на основі алгоритмів машинного навчання. Пропонується нова концептуальна модель, яка забезпечує цілісне включення елементів пояснювального штучного інтелекту (ПШІ) з метою подолання проблеми "чорної скриньки".
Метою дослідження є створення умов для прозорого функціонування таких систем, підвищення рівня довіри з боку користувачів і підтримка ефективного управління інформаційним середовищем, що, в свою чергу, сприяє протидії цифровій дезінформації.
Запропонований підхід передбачає формування архітектурної основи для впровадження пояснювальних механізмів у процеси ідентифікації фейкових новин. Водночас аналізується, як методи типу LIME, SHAP та увагові механізми можуть бути адаптовані до інформаційних потреб різних цільових груп — від розробників до журналістів, модераторів і кінцевих користувачів. Також беруться до уваги специфічні виклики, пов’язані з мультимодальністю фейкового контенту, що включає текст, зображення, відео та інші формати.
Практична релевантність концепції ілюструється за допомогою змодельованих кейсів та прикладів, які демонструють її потенційні функціональні та технічні переваги.
Наукова значущість роботи полягає у розробці інтегрованої, орієнтованої на потреби різних груп користувачів структури ПШІ, яка дозволяє забезпечити не лише прозорість, а й адаптивність у контексті складних, змінюваних інформаційних потоків. На відміну від фрагментарних рішень, запропонований підхід створює уніфіковану рамку для узгодження архітектурних рішень із типами пояснень, необхідних у практиці взаємодії з системами виявлення фейкових новин.
Отримані висновки свідчать про те, що така структура здатна посилити прозорість ШІ-рішень, надати користувачам більше можливостей для критичної оцінки інформації, підвищити гнучкість моделей машинного навчання та сприяти ефективнішій взаємодії людини і ШІ. Застосування запропонованого підходу може стати основою для подальших практичних і емпіричних досліджень у сфері протидії дезінформації у цифровому середовищі.

Ключові слова: фейкові новини; пояснювальний ШІ; машинне навчання; прозорість; взаємодія людина–ШІ; архітектура ШІ-систем; дезінформація; інженерія програмного забезпечення; вебзастосунки.

Дослідження надійності та безпеки N-вимірної системи методом поетапної ортогоналізації

2025-11-08T23:48:42+00:00

Стаття присвячена дослідженню надійності та безпеки N-вимірних інформаційно-комунікаційних систем методом поетапної ортогоналізації. ІТ-системи розглядаються як такі, що впливають на керовані об’єкти та середовище, де відмови критично важливих компонентів підвищують ризики та можуть мати небезпечні наслідки. Запропонований метод, що базується на лінійній алгебрі, аналізує системи рівнянь подій, поєднуючи детермінований і стохастичний підходи для зниження ризиків.
Метод поетапної ортогоналізації замінює сумісні події у рівняннях на несумісні, що забезпечує розв’язання систем зі зворотним стохастичним зв’язком. Узагальнена модель системи відображає взаємодію з середовищем, але є менш наочною, ніж метод Гауса, який непридатний через обмеження перенесення доданків. Автори пропонують спосіб послідовного виключення невідомих, враховуючи несумісність подій контурів управління.
Алгоритм, ілюстрований на графі з n вершинами, оцінює ймовірності інформаційних потоків як функції вихідних подій. Метод враховує стохастичні зв’язки, забезпечуючи оцінку надійності та безпеки систем із роздільним управлінням. Поетапна ортогоналізація є перспективним інструментом для аналізу складних систем, сприяючи зниженню ризиків і підвищенню їхньої працездатності.

Ключові слова: інформаційно-комунікаційна система; N-вимірна система; ортогоналізація; стохастичний зв'язок; система рівнянь подій; логіко-ймовірнісний аналіз; граф подій; контур управління; ймовірність потоків

Вплив засобів штучного інтелекту на архітектуру та тестування високонавантажених інформаційних систем

2025-11-08T23:48:47+00:00

У сучасному світі інформаційні системи (ІС) відіграють ключову роль у функціонуванні майже всіх сфер діяльності: від фінансів і телекомунікацій до охорони здоров’я та державного управління. Із зростанням обсягів даних, кількості користувачів та швидкості обміну інформацією значно зростає навантаження на обчислювальні ресурси ІС. Це породжує нові виклики щодо забезпечення їхньої надійності, масштабованості та стабільності — особливо в умовах високонавантажених середовищ.
Забезпечення сталого функціонування таких систем потребує не лише класичних інженерних рішень, а й новітніх підходів до проєктування, аналізу та тестування. В останні роки особливу увагу привертають інструменти з підтримкою штучного інтелекту (ШІ), які дедалі активніше інтегруються у процеси розробки, моніторингу та експлуатації ІС.
ШІ-інструменти пропонують можливості автоматичної генерації архітектур них рішень, предиктивного тестування, виявлення аномалій у режимі реального часу та оптимізації використання ресурсів. Проте впровадження таких рішень у високонавантажених системах супроводжується низкою ризиків та обмежень, пов’язаних з валідацією, безпекою та пояснюваністю моделей.
Метою даної статті є аналіз впливу інструментів з підтримкою ШІ на архітектурні рішення та методи тестування високонавантажених інформаційних систем.
Особливу увагу приділено як перевагам, так і потенційним викликам, які виникають під час інтеграції таких інструментів у процеси проєктування та підтримки систем зі складними і динамічними навантаженнями.

Ключові слова: інформаційна система; штучний інтелект; архітектура; обчислювальна система; високонавантажена система; тестування; програмне забезпечення; оптимізація продуктивності.

Порівняльний аналіз підходів, що базуються на правилах та машинного навчання для виявлення шахрайських транзакцій

2025-11-08T23:48:51+00:00

Фінансові установи сьогодні значною мірою покладаються на системи, побудовані на логічних правилах, що включають порогові значення, «білі»/«чорні» списки, перевірки кількості, щоб знаходити підозрілі транзакції. Такі методи використовуються широко насамперед через високу пояснюваність, так як для фінансових установ важливо мати можливість показати кінцевому користувачу, чому саме внутрішні системи та/або співробітники прийняли певне рішення. Також, важливим є те, що такі методи просто побудувати і підтримувати, бо через відсутність складних алгоритмів за допомогою їх легше навчити співробітників. Моделі машинного навчання, з іншого боку, хоча й обіцяють вищу точність і адаптивність, залежать від характеристик даних, дисбалансу класів, часових рамок та вимог до інтерпретованості. Для побудови ансамблів подібних моделей необхідно мати багато кваліфікованого людського ресурсу. При масштабуванні такого ансамблю на компанію, витрати часу і людських ресурсів будуть значно вищими. У цій статті описується контрольована оцінка конфігурованої системи правил і кількох моделей контрольованого ML (логістична регресія, випадковий ліс, градієнтний бустинг) на незбалансованому наборі транзакційних даних. Вимірюється якість виявлення шахрайства за допомогою метрик ROC-AUC, PR-AUC, а також точності і повноти. Вимірюються операційні витрати (рівень хибнопозитивних результатів, кількість сповіщень на 1 тис. транзакцій) та інженерні компроміси, наприклад, інтерпретованість. Результати показують, що хоча правила залишаються конкурентними в режимах високої точності при низькій повноті, ML-підходи забезпечують суттєво кращу повноту за подібної точності, особливо у поєднанні з методами обробки дисбалансу класів. Однак, вказується, що простіші алгоритми суттєво виграють в часі, особливо на середньому обладнанні, та у вартості, що може зробити їх привабливішими для менших установ з обмеженими ресурсами. Обговорюються аспекти застосування методів у реальних робочих просторах та окреслюється гібридна стратегія, яка поєднує правила та машинне навчання. Закладається фундамент для поглибленого дослідження таких підходів саме в рамках метрик «вартості» і «швидкості».

Ключові слова: виявлення шахрайства; фінансовий ризик; виявлення аномалій; логічні правила; машинне навчання; дисбаланс класів; інтерпретованість.

Виявлення потенціалу застосування нейромережних моделей у контексті обробки природної мови

2025-11-08T23:48:56+00:00

На сьогоднішній день психічне здоров'я людини є пріоритетною проблемою. Згідно з останнім звітом на 2024 рік про стан охорони здоров'я, 45% респондентів вважають психічне здоров'я однією з головних проблем охорони здоров'я, з якими стикається їхня країна. На другому місці — рак (38%), а на третьому — стрес (31%) у 31 країні [1].
Дана стаття фокусується на визначенні потенціалу моделей обробки природної мови для аналізу діагностики психологічних розладів. У статті було обрано три моделі для аналізу та дослідження, класифікатор на основі методу опорних векторів, модель логістичної регресії та трансформерна модель DistilBERT. Було об’єднано дані з відкритих датасетів Reddit Mental Health Dataset та датасету з Kaggle для класу нейтральних даних без виражених маркерів психологічних розладів.
Спершу було проведено аналіз загальних відмінностей алгоритмів та принципів роботи моделей. Потім практично виконано тестування на однаковому обсязі попередньо оброблених даних. За результатами проведених досліджень та порівнянь було підбито підсумки та визначено, що трансформерна модель, на відносно не великому обсязі даних все ж таки показує кращі результати ніж звичні класичні моделі. Класичні ж моделі теж показали гарні результати, але, якщо зробити кількість даних більшою, результати стрімко погіршуються, коли ж у трансформерної моделі покращуються.

Ключові слова: нейромережні моделі; логістична регресія; метод опорних векторів; трансформерні моделі; психологічна діагностика; психологічні розлади; обробка природної мови.

Застосування машинного навчання в задачі відсіювання неефективних торгових сигналів згенерованих показниками механістичного підходу

2025-11-08T23:49:00+00:00

Предметом цього дослідження є застосування алгоритмів машинного навчання для відсіювання неефективних торгових сигналів, згенерованих індикаторами механістичного підходу до аналізу криптовалютних ринків. Мета роботи полягає у розробці та перевірці моделей ML, здатних підвищити прибутковість торгових стратегій завдяки фільтрації хибних сигналів, що виникають при використанні механістичних показників. Завдання дослідження включають: 1) формалізацію механістичних індикаторів (механістична ковзна, MAS Buy, MAS Sell); 2) використання методу потрійних барʼєрів для класифікації сигналів на ефективні та неефективні; 3) застосування та порівняння 5 алгоритмів машинного навчання (Summary Classifier, Catch22, Rocket, TimeCNN, Stacking); 4) оцінювання ефективності моделей за метриками ROC AUC, Precision, Recall, Average Precision та Sharpe Ratio; 5) ранжування моделей за допомогою багатокритеріального підходу до прийняття рішень. Отримані результати показали, що моделі машинного навчання у більшості випадків перевершують базову Dummy модель, особливо для довгих позицій, де зафіксовано вищі значення Sharpe Ratio та загальної прибутковості. Найкращі результати продемонстрували класифікатори Catch22, Rocket та Stacking. Натомість короткі позиції виявилися менш ефективними, що пов’язано зі зростаючим трендом криптовалют у 2019–2025 роках. Також встановлено, що варіації вікон (16, 32, 64, 128) істотно впливають на результати, підтверджуючи важливість оптимізації параметрів. Таким чином, робота демонструє доцільність інтеграції алгоритмів машинного навчання в механістичний підхід для підвищення якості торгових сигналів та прибутковості стратегій. Результати можуть бути використані для вдосконалення алгоритмічних систем торгівлі та розвитку нових підходів до застосування ML у напрямі обчислювальних фінансів.

Ключові слова: механістичний підхід; криптовалюта; ретроспективні тестування; машинне навчання; алгоритм; фільтрація; класифікатор; адаптивне навчання; метрика; цільова змінна.

Математична модель сейсмоакустичного моніторингу полів вибуху для дистанційної розвідки

2025-11-09T00:22:00+00:00

У даній статті розглядається побудова математичної моделі сейсмоакустичного моніторингу полів вибуху для дистанційної розвідки. Як відомо, сейсмоакустичний моніторинг вибухових полів використовується для дистанційного зондування і є сукупністю режимних спостережень, причому режим самих спостережень і спектральні параметри досліджуваного об'єкта залежать від поставленого дослідницького завдання. Підвищення надійності класифікації вибухових сигналів, як показано в статті, досягається за рахунок використання інформаційних технологій дистанційного зондування на основі сейсмоакустичного моніторингу. Для досягнення мети дослідження необхідно побудувати математичну модель нерозрізненого сигналу вибухового поля, яка б відображала найважливіші моменти процесу моніторингу сигналів вибухового поля. У процесі побудови такої моделі необхідно враховувати як параметри, що описують сам процес, так і параметри перешкод і природного фонового шуму, а також особливості передавальної функції середовища.
Для моніторингу вибухових полів необхідно зібрати статистичні дані для різних сигналів вибухових полів і передавальних функцій середовищ, в яких поширюється сигнал. Це дасть апріорні уявлення як про вибухове поле у точках дослідження, так і про самі сигнали вибухового поля, що дозволить значно зменшити його вплив на оцінку досліджуваного сигналу вибухового поля. У роботі враховується вплив нестабільності параметрів досліджуваного процесу та оптимізується процедура обробки спостережуваних даних за критеріями, що враховують характеристики природних фонових перешкод. Показано, що процес моніторингу вибухових полів зводиться до оцінки інформативних параметрів параметричних математичних моделей окремих і нерозривних сигналів вибухового поля, суперпозиція яких утворює саме вибухове поле. Сукупність усіх інформативних параметрів кожного сигналу вибухового поля утворює вектор цих параметрів у n-вимірному евклідовому просторі.
Оптимальна оцінка параметрів сигналу передбачає визначення вектора вільних параметрів, що мінімізує значення критерію узгодженості між моделлю та даними спостереження. Така модель забезпечує хорошу узгодженість у випадку моделювання лінійної системи коливальних об'єктів і, таким чином, враховує коливальний характер вибухових сигналів. Таким чином, у статті представлено нову математичну модель вибухового сейсмічного поля, яка враховує різні типи сигналів у вибуховому полі, наведено математичний апарат для розв'язання цієї моделі. Для оцінки адекватності моделі для нероздільних сигналів у вибуховому полі було проведено імітаційне моделювання нероздільних сигналів у рамках вдосконаленої методології сейсмоакустичного моніторингу, заснованої на сейсмоакустичному аналізі.

Ключові слова: сейсмоакустичний моніторинг; параметрична математична модель; сейсмоакустичний аналіз; вибухові поля; сейсмоакустичний сигнал; сейсмоакустична сигнальна модель.

Аналіз сучасних підходів до моделювання адаптивної поведінки агентів у віртуальних екосистемах

2025-11-08T23:49:10+00:00

Моделювання адаптивної поведінки у віртуальних екосистемах - це перспективний і міждисциплінарний напрям досліджень, що поєднує досягнення інформатики, екології, соціології та штучного інтелекту. У цій статті розглядаються сучасні методи та інструменти, які дозволяють створювати багатоагентні системи (MAS), здатні адаптуватися до змін середовища у віртуальному просторі.
Особливу увагу приділено ключовим технологіям, таким як нейронні мережі, еволюційні алгоритми та фізично обґрунтовані симуляції. Також аналізуються переваги та обмеження популярних платформ — зокрема AnyLogic, Unity, TensorFlow і ML.NET.
Агентне моделювання (ABM) є базовим інструментом у створенні автономних агентів, які здатні реагувати на зміни довкілля. Порівняно можливості таких платформ, як NetLogo і AnyLogic: перша є зручною для побудови простих моделей, тоді як друга дозволяє реалізовувати складніші сценарії, але потребує глибших технічних знань та більше обчислювальних ресурсів.
Нейронні мережі та методи машинного навчання (ML) відіграють ключову роль у розвитку адаптивної поведінки агентів. TensorFlow показує високу ефективність при роботі з великими обсягами даних, а PyTorch відзначається гнучкістю та зручністю для швидкого прототипування, що особливо важливо на початкових етапах досліджень.
Еволюційні алгоритми та генетичне програмування добре зарекомендували себе у завданнях адаптації та оптимізації. Такі бібліотеки, як DEAP (Python) і GALib (C++), дозволяють моделювати механізми природного добору, хоча й вимагають ретельного налаштування параметрів і значних обчислювальних потужностей.
Багатоагентні системи (MAS) розглядаються як розширення підходу ABM, з акцентом на взаємодію агентів між собою. Платформи Repast і MASON дають змогумоделювати складну колективну динаміку — як у біологічних, так і в соціальних системах. Інтеграція фізичних симуляцій у Unity ML-Agents або Unreal Engine дозволяє створювати більш реалістичні сценарії взаємодії агентів із середовищем. Unity при цьому вирізняється широкою підтримкою інструментів ML, тоді як Unreal Engine забезпечує надзвичайно якісну візуалізацію.
Застосування моделювання адаптивної поведінки охоплює широкий спектр галузей: від екології (моделювання взаємодії між видами) до економіки (аналіз поведінки споживачів) та соціології (дослідження інформаційного поширення у мережах). Це ще раз підтверджує універсальність підходів до створення віртуальних екосистем.
Водночас залишаються й певні виклики: значні обчислювальні витрати, складність досягнення правдоподібної поведінки агентів, а також необхідність тісної між дисциплінарної співпраці. У майбутньому очікується активне впровадження новітніх технологій — зокрема квантових обчислень, інтеграції даних у реальному часі через IoT та комбінування різних підходів для підвищення точності симуляцій.
У підсумку, моделювання адаптивної поведінки відкриває нові горизонти в аналізі складних систем. Для простих моделей достатньо NetLogo, а для складніших і більш реалістичних симуляцій краще підходять TensorFlow, Unity або AnyLogic. Перспективи цього напряму пов’язані з гібридними рішеннями, які поєднують переваги нейромереж, агентного підходу та еволюційних алгоритмів, створюючи масштабні та достовірні віртуальні екосистеми.

Ключові слова: адаптивна поведінка; багатоагентні системи; машинне навчання; нейронні мережі; віртуальні екосистеми; еволюційні алгоритми; TensorFlow; Unity ML-Agents; AnyLogic.