Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0225U004994, (0121U113068) , Науково-дослідна робота Назва роботи На виконання завдань перспективного плану розвитку наукового напряму «Технічні науки» Харківського національного університету імені В.Н.Каразіна Назва етапу роботи На виконання завдань перспективного плану розвитку наукового напряму «Технічні науки» Харківського національного університету імені В.Н.Каразіна на 2025 рік Керівник роботи Толстолузька Олена Геннадіївна, Доктор технічних наук Дата реєстрації 23-12-2025 Організація виконавець Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна Опис роботи Розробка та експериментально-статистичне дослідження нових ефективних алгебраїчних методів та засобів формування та цифрової обробки сигналів, алгоритмів автоматичного радіоконтролю і радіомоніторингу, а також прототипів багатофакторних біометричних систем автентифікації користувачів мобільних сервісів. Опис етапу Об’єкт дослідження – процес створення та функціонування прикладного архітектурно-орієнтованого часопараметризованого паралельного програмного забезпечення комп’ютерних систем на базі роботизованих платформ. Предмет дослідження – моделі, методи та засоби розроблення високоефективного паралельного програмного забезпечення, що враховують часові параметри, архітектурні особливості обчислювальних засобів та використовують методи штучного інтелекту для обробки мультимедійних даних. Мета дослідження – підвищення ефективності роботизованих систем моніторингу довкілля шляхом розроблення технології створення прикладного часопараметризованого паралельного програмного забезпечення, яке гарантує обробку даних у реальному часі в умовах обмежених ресурсів. Результати дослідження: • Теоретичне обґрунтування: Розроблено концепцію та моделі архітектурно-орієнтованого часопараметризованого програмного забезпечення. Доведено, що явний облік фактора часу та динамічне планування дозволяють нівелювати затримки, спричинені стохастичним характером алгоритмів штучного інтелекту в роботизованих системах. • Апаратна оптимізація: Експериментально встановлено неефективність CPU для задач комп’ютерного зору в реальному часі. Доведено, що використання графічних прискорювачів та архітектури Apple Silicon (MPS) забезпечує прискорення обробки даних до 25 разів, гарантуючи стабільну латентність та енергоефективність. • Методологія розробки: Обґрунтовано доцільність гібридного підходу до автогенерації коду, де комбінація моделей Claude (для логіки та оркестрації) та Gemini (для інфраструктури) забезпечує надійність розробки складних паралельних систем. • Практична реалізація: Створено програмний комплекс для збору та аналізу мультимедійних даних з використанням алгоритмів YOLOv11 та BLIP. Впроваджено паралельні алгоритми стиснення даних та хмарну архітектуру (Docker, Elasticsearch), що забезпечило масштабованість системи та успішну інтеграцію з обладнанням типу DJI Goggles. Опис продукції Автори роботи Яковлев Сергій Всеволодович Хруслов Максим Михайлович Стрілець Вікторія Євгенівна Скриннік Володимир Андрійович Коршенко Владислав Сергійович Копейкін Володимир Васильович Додано в НРАТ 2025-12-23 Закрити