Запропоновано новий метод аналізу та оцінки мінливості вихідних даних у системах відеоспостереження під впливом негативних зовнішніх факторів. За результатами аналізу запропоновано алгоритми стабілізації параметрів відеопотоку, що приймається, і надано оцінку якості відеоданих у результаті їх попередньої обробки. Мета роботи - аналіз мінливості основних параметрів вхідних даних у системах відеоспостереження під дією негативних зовнішніх впливів, створення ефективних алгоритмів стабілізації параметрів відеопотоку, оцінка якості відеоданих у результаті їх попередньої обробки, перевірка достовірності запропонованого методу на реальних записах відеоспостережень. У ході аналізу відеозаписів або відео в реальному масштабі часу визначено найбільш універсальний, стійкий та інформативний показник якості, що надає змогу надати об'єктивну оцінку якості відео за різних умов зйомки та характеру освітленості сцени, а також розробити та програмно реалізувати алгоритми стабілізації параметрів відео. Проведено статистичний аналіз та обробку параметрів аналізованої відеопослідовності як випадкового просторово-часового процесу, алгоритми обробки відеоданих методами цифрової фільтрації та адаптивної стабілізації параметрів яскравості відеопотоку. Показано, що найбільш стійким показником якості потоку відео є середня яскравість кадру AFB (Average Frame Brightness). Запропоновано універсальний алгоритм просторово-часової обробки відеоданих, що формує з вихідного відеопотоку послідовність значень середньої яскравості кадрів AFB, а також алгоритми фільтрації та стабілізації яскравості відеопотоку. Запропоновано новий метод об'єктивного аналізу та оцінки параметрів вихідних даних відеоспостереження, алгоритми фільтрації та стабілізації яскравості відеопотоку. Якість запропонованих алгоритмів верифіковано на реальних результатах відеоспостереження. Запропоновані алгоритми реалізовано у програмному середовищі Python із застосуванням функцій бібліотеки OpenCV.

Шифр НБУВ: Ж26990 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Наведено нову математичну модель розв'язання статичної симетричної крайової задачі для шару, ослабленого двома наскрізними отворами, з торцями, покритими діафрагмою. Розроблено та числово апробовано новий метод, заснований на системі шести сингулярних інтегральних рівнянь другого роду. В результаті високоточного числового дослідження виявлено, що запропонована математична модель є адекватною та ефективною. Алгоритм добре масштабується та надає можливість ефективного керування ресурсами - співвідношення оптимального числа процесів і точності обчислень є ефективним. Наведено графік залежності зниження часу кластерних обчислень від числа процесів. Також виявлено, що зі зменшенням міжцентрової відстані чи коефіцієнта Пуассона відбувається ріст відносного окружного напруження. А зі збільшенням коефіцієнта Пуассона відбувається зсув максимуму відносного окружного напруження від основи шару у його глибину. Показано, що за певної комбінації параметрів ефект присутності в шарі іншого отвору не спостерігається. Наведено значення залежностей і відповідні графіки.

У майбутньому при відновленні економіки України буде затребуване застосування інноваційних технологій, які базуються на об'єктах інтелектуальної власності. При формуванні портфеля інтелектуальної власності, який лежить в основі інноваційного проєкту, повинні враховуватися такі питання: обгрунтованість проєкту, обсяг майнових прав і ринкова вартість майнових прав на об'єкти права інтелектуальної власності, які є основою проєкту. Очевидно, що актуальними будуть питання оцінки інтелектуальної власності, а також формування ставок роялті. Наведено короткий огляд підходів до оцінки об'єктів права інтелектуальної власності, алгоритми застосування цих підходів. Наведено конкретні приклади керування інноваційними проєктами, базуючись на досвіді університетів США, для трьох гіпотетичних розробок створення генетичної вакцини, інноваційного лабораторного продукту - іонної хроматографії, та запасної частини до автомобіля - каталітичного конвертера. Розглянуто стадії комерціалізації: від концептуальної до підготовки виробництва та виходу на ринок. Наголошується також на важливості правового супроводження кожної стадії проєкту.

This paper is devoted to the development and research of an advanced approach to automatic control of the heat output of the boiler when compensating the load disturbances by regulating the composition of the combusted hydrocarbon fuel mixture. The proposed approach gives the opportunity to design the boiler's automatic control system (ACS) with the possibility of creating the conditions for the formation and determination of the current calorific value of the gases mixture, which corresponds to the current heat load of the boiler, as well as determining the flue gas flow and temperature in the boiler. The implementation of the developed approach of the boiler's load control allows for providing a constant nominal flue gas flow at any level of heat output. The fuel composition control process consists of mixing certified and noncertified hydrocarbon gases, which ensures maximum efficiency and compliance with environmental emission standards. The effectiveness study of the proposed approach is carried out in the development of the heat output ACS for the GM-50 boiler and conducting a computational experiment of operating at a power different from the nominal one. The obtained results fully confirm the high efficiency of the developed approach, as well as the expediency of its application for boilers of various types and capacities when operating at a power different from the nominal one.

Наведено результати досліджень сейсмічних подій природнього та військового характеру з використанням цифрових лазерних сейсмометрів. Дослідження спрямовані на ідентифікацію сейсмічних подій шляхом використання прецизійних лазерних сейсмометрів і методів кореляційного аналізу. Актуальність таких досліджень підтверджується підвищенням сейсмічної активності зі значними руйнівними наслідками (Туреччина, Сирія) та агресивними діями Російської Федерації щодо України. Події останніх років свідчать про необхідність моніторингу переміщення важкої техніки та її використання поблизу державного кордону України. Сутність проблеми посилюється широкомасштабним маскуванням таких подій із погляду повітряного, космічного та радіолокаційного спостереження і створенням завад засобам зв'язку. Подібне маскування важко виконати у сейсмічному фізичному полі, але для моніторингу переміщення важкої військової техніки потрібно використовувати надчутливі сейсмометри. Такі сейсмометри розроблено в Інституті проблем реєстрації інформації НАН України. Їхньою особливістю є застосування цифрових лазерних інтерферометрів як вимірювальних елементів переміщень земної поверхні з точністю до 2 нм. Ідентифікація виконується шляхом обчислення взаємно кореляційних функцій попередньо записаних сейсмічних портретів важливих подій і поточних сейсмічних записів. У ході експериментальних досліджень використано сейсмічні портрети вантажних і пасажирських залізничних потягів. У цьому випадку виявлялися потяги за портретами п'ятирічної давнини. Очевидно, що з використанням запропонованого підходу можна ідентифікувати рух важкої військової техніки. Це можуть бути танки, самохідні артилерійські установки, бойові машини піхоти. Досліджено сейсмічну реакцію на дії ствольної артилерії.

Розглянуто задачі переслідування втікача одним переслідувачем з неперервним часом, які вважаються задачами степені; критерієм є час захоплення втікача. З-поміж стратегій переслідування виділяються погонна стратегія та паралельного зближення. Погонна стратегія полягає в тому, що переслідувач рухається з максимальною швидкістю у напрямку втікача. У разі застосування стратегії паралельного зближення переслідувач, знаючи вектор швидкості втікача в поточний момент, вважає цей вектор постійним та на лінії руху втікача обчислює точку, в якій може відбутися захоплення, якщо переслідувач рухатиметься з максимальною швидкістю у напрямку цієї точки. В кожний момент часу вектор швидкості переслідувача направлений на точку захоплення, а величина швидкості є максимальною. Визначаються множини стратегій, які можуть застосовуватися переслідувачем і втікачем; оптимальний час переслідування та втечі; ціна процесу; оптимальні стратегії. Кожна пара стратегій переслідування та втечі, яка належить прямому добутку допустимих множин стратегій переслідування та втечі, вважається сумісною. Наведено доведення оптимальності погонної стратегії та стратегії паралельного зближення. Мета роботи - побудова оцінок модулів прискорення переслідувача, які неможливо покращити. Для стратегії паралельного зближення верхня оцінка модуля прискорення переслідувача залежить від величини швидкості переслідувача, максимальної швидкості втікача та модуля прискорення втікача; у випадку постійності величини швидкості втікача модуль прискорення переслідувача не перевищує модуля прискорення втікача. Для погонної стратегії переслідування верхня оцінка модуля прискорення переслідувача залежить від величини швидкості переслідувача, максимальної швидкості втікача та відстані між ними. Такі оцінки надають змогу розрахувати максимальні значення модулів прискорення та використати їх для обгрунтування доцільності застосування стратегій залежно від параметрів задачі.

The concept of a complex system in this work is understood as a large set of dynamic interconnected systems, the exact mathematical model of which is not known or has a very large dimension. In such situation the use of standard methods for synthesizing feedback becomes difficult or even impossible due to the degeneracy of the corresponding mathematical problems. One way out of this situation is to build an approximation model of reduced dimension. This can be done using a system of initial equations, if they are available, or using identification methods based on measurements of output and input variables acting on the system. In this case, the process of constructing a mathematical model is reduced to a sequential enumeration of possible models of increasing complexity. As a criterion for the adequacy of the model, the norm of deviation of the output of the adjusted model from the measured value of the output of the system under study is considered. The article deals with the construction of linear models, the complexity of which is determined by their dimension. In the framework of nonstochastic approach it is developed the methodological and mathematical basis for model reconstruction which describes processes in complex systems. Asymptotic modelling allows for such system to form model classes appropriate to solve identification problem. Precise description corresponds to infinite expansion so the model quality is improved when its dimension is increased. However errors in available datado not allow increase their dimension limitlessly due to ill-conditionality of the identification problem beginning from some dimension. Regularization procedure permits to determine the effective approximate solution of identification problem which for nonstochastic case is in agreement with errors in data. Properties and peculiarities of the proposed approach are illustrated by simulation results.

Завдання побудови оцінок невідомих параметрів за результатами неповних вимірів привертають постійну увагу дослідників. І хоча предмет теорії спостереження та фільтрації відомий досить добре та багато положень цієї теорії набули характеру класичних результатів, інтерес до такого роду завдань не слабшає завдяки їх широкому застосуванню, зокрема, в економіці, військовій справі та теорії автоматичного керування. З розвитком теорії гарантованого спостереження для лінійних систем з'явилася можливість вивчення задач оптимізації вимірів чи планування експерименту. Зв'язок мінімаксних і класичних стохастичних оцінок надає змогу застосувати в межах гарантованого підходу як стандартні методи теорії планування експерименту, так і деякі інші результати, пов'язані з оптимізацією процесу спостереження. Мета роботи - дослідження оптимізації процесу спостереження, досягнення необхідних умов оптимальності та побудова оптимальних динамічних вимірників із нульовими та ненульовими початковими умовами. Основу математичного дослідження складають методи опуклого та функціонального аналізів, а також результати теорії оптимального керування та теорії мінімаксних спостережень лінійних динамічних систем. Сформульовано завдання побудови оптимальних динамічних вимірників і задач оптимізації процесу спостережень з відмінними критеріями. Доведено теорему про існування розв'язків цих завдань.

Індекс рубрикатора НБУВ: З965.4-016.4

Рубрики:

Лінійні системи автоматики

Шифр НБУВ: Ж26990 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Цілі сталого розвитку (ЦСР), також відомі як глобальні цілі, прийняті Організацією Об'єднаних Націй у 2015 р. як універсальний заклик до дій щодо подолання бідності, захисту планети, забезпечення миру та покращання якості життя всіх людей до 2030 р. Цілі розвитку спрямовані на те, щоб до 2030 р. покінчити з усіма формами голоду, щоб усі люди отримували достатню кількість поживної їжі протягом усього року. Це сприятиме сталому сільському господарству, підтримці дрібних фермерів і рівному доступу до землі, технологій і ринків. Окрім цього, важливо вжити термінові заходи, щоб зменшити втрату природних середовищ існування та біорізноманіття, які є частиною нашої спільної спадщини та підтримують глобальну продовольчу та водну безпеку, пом'якшують наслідки зміни клімату та адаптацію до них, а також забезпечують мир і безпеку. Задля розвитку цього напрямку в Україні, в межах Європейського проєкту ERA-PLANET програми Horizon 2020 "Європейська мережа для дослідження нашої планети", використовуються дані спостереження Землі та супутникові дані для моніторингу ефективності використання природних ресурсів, а також для оцінки прогресу в досягненні ЦСР. Розроблено технології обрахунку трьох конкретних індикаторів, а саме: 2.4.1. "Частка сільськогосподарських площ з продуктивним і сталим сільським господарством"; 15.1.1 "Площа лісів як частка загальної площі земного покриву"; 15.3.1 "Частка землі, яка деградувала відносно загальної площі земного покриву". Основна проблема, яка вирішується для території України, пов'язана з відсутністю якісних наборів даних, їх низьким просторовим розрізненням і меншою точністю у порівнянні з регіональними продуктами. Запропоновано нову вдосконалену методологію для обчислення карти продуктивності землі на основі супутникових даних високого просторового розрізнення.

Математична теорія керування та теорія динамічних ігор мають широкий спектр фундаментальних методів дослідження керованих еволюційних процесів різної природи, що функціонують в умовах конфлікту та невизначеності. При цьому стан процесу може описуватись звичайними диференціальними рівняннями, нестаціонарними системами з параметрами, що залежать від часу, у вигляді багатозначних відображень, диференціально-різницевими та імпульсними системами, рівняннями з частинними похідними. Схему методу розв'язуючих функцій (МРФ) (обернених функціоналів Мінковського) застосовано до ігрових задач із класичними дробовими похідними Рімана - Ліувілля. Отримано достатні умови зближення за певний гарантований час у класі квазістратегій. Побудову керувань здійснено на основі теорем вимірного вибору типу Філіпова - Кастена. Розв'язуючі функції при цьому є опорними до ключових багатозначних відображень. Для перевірки умов зближення використано асимптотичні представлення функцій Міттаг - Леффлера. Щоб підтвердити ефективність запропонованої методики, розглянуто конфліктно-керований процес із простою матрицею. При цьому розв'язуюча функція знайдена в явному аналітичному вигляді як більший позитивний корінь відповідного квадратного рівняння. На базі МРФ надано достатні умови завершення групового переслідування за скінченний час у класі квазі-стратегій. При нульових матрицях систем, що описують рух переслідувачів і втікача, отримано необхідні та достатні умови зближення типу оточення за Пшеничним.

Індекс рубрикатора НБУВ: З965.6

Рубрики:

Дискретні системи автоматики

Шифр НБУВ: Ж26990 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Sign language is a visual way of communicating used by people who are deaf or hard of hearing. It involves handshapes, facial expressions, and body movements to convey meaning. Sign language helps the deaf community interact with each other and the hearing world, allowing them to participate fully in society. According to the WHO (World Health Organization) over 5 % of the world's population - or 430 million people - experience problems with hearing. More than 44,000 people with hearing impairments are registered with the Ukrainian Society of the Deaf, an all-Ukrainian public organization for the disabled. Therefore, it is extremely important to develop new software, available to the public, that would allow quickly and effectively learn and understand sign language. This work aims to review gesture recognition techniques and develop a system for detecting and classifying gestures of the Ukrainian dactylic alphabet. Two main approaches to gesture recognition, glove-based and computer vision-based (CV), are explained, with the latter being preferred due to its flexibility and widespread usage. The text elaborates on deep learning-based approaches, particularly LSTM networks, and the advantages they offer in automatically learning features from raw image data. The process of creating a dataset for training the gesture classification model is described, which involves recording videos of hand gestures and extracting keypoints using Google MediaPipe. The model training phase is detailed, covering the architecture of the LSTM-based classifier, optimization algorithms, and loss functions. The resulting model achieves an accuracy of 98,4 % on the test dataset. A program for real-time gesture recognition is developed using Python and relevant libraries. The program utilizes a webcam feed to detect and classify hand gestures, displaying the top three predicted letters of the Ukrainian dactylic alphabet. The scientific novelty of the obtained results: the paper presents a method that utilizes hand keypoints for recognizing hand gestures of the Ukrainian dactyl alphabet. Also, as part of the development of the gesture recognition system, a data set was collected, where each gesture corresponds to 50 videos of 65 frames. The practical significance of the results obtained: the model obtained as a result of the study can be used to interpret the gestures of the Ukrainian dactylic alphabet. The dataset collected for training this model can be used in other works to train or validate similar models. The paper might be of use to the ones who are interested in developing similar systems for gesture recognition.

Академік В. М. Глушков був зачинателем багатьох напрямів наукових досліджень, зокрема і напряму автоматизації проєктування алгоритмів, а розроблена ним концепція алгебри алгоритмів стала основою для багатьох розробок інструментальних засобів у цій галузі. Запропоновано налаштування раніше створеного алгебро-алгоритмічного інструментарію на автоматизоване проєктування та синтез програм, що використовують нейроеволюційні алгоритми. Нейроеволюція є сукупністю методів машинного навчання, що застосовують еволюційні алгоритми для полегшення вирішення складних завдань, що імітують процес природного відбору. Метод нейроеволюції наростаючих топологій (NEAT) призначений для зменшення розмірності простору пошуку параметрів нейромережі у вигляді поступового розвитку її структури у процесі еволюції. Процес починається з популяції дрібних, найпростіших геномів і поступово збільшує їхню складність з кожним новим поколінням. Кінцевим результатом нейроеволюції є оптимальна топологія мережі, яка робить модель більш енергоефективною та зручною для аналізу. Розроблений інструментарій проєктування програм забезпечує автоматизацію побудови високорівневих специфікацій алгоритмів, поданих у системах алгоритмічних алгебр Глушкова, та синтез відповідних програм на основі шаблонів реалізацій цільовою мовою програмування. Налаштування інструментарію на проєктування нейроеволюційних алгоритмів полягає у внесенні в базу даних системи описів відповідних елементарних операторів і предикатів та їх програмних реалізацій. Використання інструментарію проілюстроване на прикладі проєктування та генерації програми для задачі балансування зі зворотним маятником, яка застосовує нейроеволюційний алгоритм бібліотеки NEAT-Python. Задача полягає в тому, щоб керувати модельованим візком, який може рухатися лише в двох напрямах за допомогою жердини, прикріпленої шарніром до його верхньої частини. Наведено результати експерименту з виконання програми, згенерованої за допомогою алгебро - алгоритмічного інструментарію.

У галузі штучного інтелекту (ШІ) сформувалися 3 підходи до наукових досліджень - алгоритмічний, нейрокомп'ютерний та еволюційний. Довгий час ці напрями протиставлялись один одному, що сприяло формуванню крайніх ставлень до можливостей ШІ - від надмірного оптимізму до необгрунтованого песимізму. Суттєвий науковий внесок у розвиток ідей ШІ внесли такі українські вчені, як В. М. Глушков, М. М. Амосов та О. Г. Івахненко. Останніми роками досягнення в галузі ШІ сформували новий клас інформаційних технологій - інтелектуальні ІТ, які грають істотну роль у розв'язуванні актуальних задач у різних сферах застосування. Водночас розробники прикладних систем іноді необгрунтовано відносять свої розробки до інтелектуальних ІТ, що може призвести до дискредитації цього важливого наукового напряму. На основі ієрархії таких понять, як "Технологія", "Інформаційна технологія", "Інформаційна технологія оброблення сигналів", сформульовано строге означення "Інтелектуальна ІТ". Вважається, що для формування інформаційного продукту така технологія використовує комп'ютерні процедури, що мають властивості природного інтелекту: адаптація, узагальнення, здатність до навчання, інваріантність до дії перешкод, прогнозування, розуміння, гнучкість, взаємозамінність і комунікабельність. Надано означення ефективності комп'ютерних процедур, зокрема, інтелектуальних. Сформульовано проблему видобування діагностичної інформації з сигналів складної форми в умовах внутрішніх і зовнішніх збурень. Розроблено узагальнену схему інтелектуальної ІТ аналізу та інтерпретації таких сигналів. Наведено структуру інструментальної системи для інтерактивного синтезу ІТ. На прикладі оброблення електрокардіограм продемонстровано ефективність розроблених комп'ютерних процедур, що мають означені властивості природного інтелекту.

Suppressing nonstationary noise present in biomedical signals is important to provide high-quality diagnoses. Nonstationary noise is difficult for removing due to its time-varying and previously unknown characteristics. The application of linear filtering to the electrooculograph (EOG) signals leads to the smoothing of diagnostically important rapid changes in a signal caused by saccadic eye movements. In this respect, for processing edges and other discontinuous transitions, nonlinear filters based on robust estimators are more appropriate. The paper introduces novel adaptive algorithms for real-time nonlinear filtering of nonstationary noise in EOG signal with a noise- and signal-dependent filter switching, which is more appropriate for processing a local vicinity of the current input signal sample. One of the algorithms is based on myriad filters and sub-filter weighted FIR (which inite Impulse Responce) myriad hybrid filters. It suggests replacing the median with a myriad operation, calculated by Newton's numerical technique with adaptive switching of window length and linearity parameter settings. The other algorithm adaptively switches sub-filter weighted FIR median hybrid and averaging filters with different window lengths, offering simpler calculations and high-speed performance. These algorithms do not require time for filter parameters modification and their exact tuning during real-time signal processing and a prior knowledge of the signal model and noise variance. Numerical simulations were conducted to evaluate the filtering quality based on criteria of mean-square error and signal-to-noise ratio for a model signal under different levels of Gaussian noise. The achieved results show good performance and algorithm high quality for suppression of nonstation- ary noise in EOG. The myriad type adaptive algorithm prevails over the median in effectiveness but requires a numerical technique for cost function minimization, however, myriad filtering real-time implementation is possible with utilization of high-speed computers. Suggested adaptive algorithms significantly improve the efficiency of nonadaptive filters.

Розглянуто підхід до побудови онтологоподібних систем для дослідження природомовних текстів із метою видобування з них знань, побудови бази знань для перевірки цих знань на суперечність/несуперечність на основі синтактико-семантичного аналізу текстів із використанням дескриптивних логік. Увагу приділено логічному аналізу добутих знань. Природномовний текст, з точки зору видобування знань, які в ньому знаходяться, та аналізу цих знань на сумісність (несуперечність), їх неповноту та істинність, складає одну з основних проблем побудови систем штучного інтелекту. Знання, акумульовані в природномовному тексті, представляються у формально-логічному вигляді, тобто у предикативній формі. Необхідність такого представлення полягає в тому, що знання може бути істинним, хибним, неповним або не мати ніякого зв'язку з реальністю. Основним завданням логічного аналізу є перевірка не істинності окремо взятих фактів, а їх несуперечності (сумісності) в цілому. Розглянуто загальні риси логічного аналізу знань, добутих із природномовного тексту. Ідея полягає в тому, щоб пов'язати результати та засоби лінгвістичного аналізу та формальної логічної мови. Цей зв'язок надає змогу розв'язати проблему перевірки сумісності знань, добутих із тексту, генерувати нові знання як наслідки з добутих фактів, поповнювати факти у разі їх неповноти тощо. На даний час одним із основних засобів реалізації такого підходу до аналізу виступають онтології та онтологічні бази знань. Розглянуто окремий випадок онтологічної системи, у якої термінології є ациклічними, та алгоритм семантичного табло, орієнтований на такий тип онтології. Робота присв'ячується століттю з дня народження В. М. Глушкова, ідеї якого знаходять своє втілення в життя.

Із різким зростанням темпу розвитку технологій і впровадженням їх в інфраструктуру підприємств різних сфер діяльності виникає потреба в аналогічному розвитку засобів мережевої безпеки. Сучасні мережі мають багато точок доступу та обробляють великі обсяги трафіку. У зв'язку з залежністю від підключення до інтернет і використання хмарних сервісів, зростає інтерес до приватної інформації в мережі, з'являється все більше підходів до атак, кіберзлочинність стає більш винахідливою у використанні нових технологій. Таким чином, система захисту повинна мати можливість виявляти нові типи вторгнень з високою точністю та мінімальним числом хибних спрацювань. Ключову роль у засобах безпеки грає виявлення вторгнень і можливість заблокувати вторгнення порушника в реальному часі. Активний підхід до кібербезпеки, що надає змогу виявляти потенційні загрози та швидко реагувати, надають системи виявлення вторгнень, що можуть перевіряти мережевий трафік, виявляти шкідливі програми та запобігати будь-якій підозрілій активності. Мета роботи - показати основні види систем виявлення вторгнень та описати їх принцип роботи. Зокрема, з метою знайти систему, що відповідатиме новим поставленим вимогам, розглянуто 2 ефективних підходи: метод алгебричного зіставлення на основі алгебричного моделювання та метод виявлення вторгнень із використанням нейронних мереж. Для перевірки та порівняння ефективності обох методів створено прототипи систем, націлених на виявлення однієї з найпоширеніших атак типу "людина - посередник" - ARP Spoofing. За результатами аналізу їх переваг і недоліків запропоновано новий підхід, а саме, комбінацію обох підходів, що включає їх сильні сторони та має перспективи для розвитку.

Розглянуто етапи створення кібернетичних систем зі штучним інтелектом, функціональні вимоги до них, принципи організації їх архітектури та підходи до реалізації складових, зокрема використання евристик; еволюційного підходу; приростів знань; онтологій для опису та виділення знань із текстів; системного аналізу для структуризації проблеми; методів планування експериментів; принципів кільцевої та лінійчатої організацій рецептивних полів нейронів сітківки та мозку; типових режимів функціонування зорового аналізатора людини; принципів ієрархічного управління в інтелектуальних каналах сприйняття й оброблення інформації в мозку та їх взаємодії; здатності до навчання на досвіді та адаптації. Зазначено, що основними принципами для широкого розпаралелювання, спрощення, прискорення та впровадження розробки можуть бути: модульність всіх складових (апаратних і програмних); уніфікований інтерфейс; спеціалізація та орієнтація модулів на виконання конкретних функцій; можливість інтеграції модулів у довільні проблемно - орієнтовані архітектури; ієрархічне управління в багаторівневих системах зі штучним інтелектом; здатність до навчання; адаптація до умов функціонування на всіх рівнях ієрархії. Враховуючи високі вимоги кібернетичних систем реального часу до запізнювання інформації в контурі зворотного зв'язку, необхідно інформаційно узгодити процеси аналого-цифрового перетворення, організації обчислень і цифро-аналогового перетворення та підпорядкувати їх єдиному системному критерію якості, який ставить відповідні вимоги до їх реалізації. Важливим фактором для підвищення продуктивності й ефективності цих процесів є перехід від вимірювальної моделі аналого-цифрового перетворення до слідкувальної з використанням приростів сигналів, кратних степеню 2.