Проєкти кафедри

«Знання на кінчику пальців: клінічні знання для людства» KATY (Knowledge At the Tip of Your fingers: Clinical Knowledge for Humanity), Grant agreement ID: 101017453, проект виконується в рамках програми HORIZON 2020 Європейського Союзу).  Європейський Союз. Європейська комісія. (2021 – 2024, керівник д.т.н., проф. Якименко Ю. І., відповідальний виконавець від кафедри ОТ, проф. Стіренко С.Г.)

• Штучний інтелект (ШІ) пропонує величезний потенціал для майбутнього персоналізованої медицини. Обіцяючи індивідуальне лікування пацієнтів, ШІ може допомогти перемогти в боротьбі з серйозними захворюваннями, такими як рак. Однак запровадження персоналізованої медицини з підтримкою штучного інтелекту також створює проблеми. Головним з них є перетворення пропозицій на основі ШІ в практичні процеси прийняття рішень і стратегії лікування. Проект KATY, що фінансується ЄС, розробить систему персоналізованої медицини на основі ШІ, яка значно допоможе професіоналам і дослідникам в галузі медицини у використанні та інтерпретації даних ШІ в їхній щоденній роботі. Ця технологія нового покоління подолає розрив між даними ШІ та медичним застосуванням і, таким чином, стане потужним інструментом для діагностики, лікування та подолання серйозних захворювань..
• Метод адаптації стандартних нейронних мереж згорткового типу до медичного застосування.
• Виконано аналіз даних електроенцефалографії (ЕЕГ) деяких видів діяльності, пов’язаних з HCI, який може бути корисним для підтримки повсякденного життя таких людей. Останнім часом кілька підходів, заснованих на методах штучного інтелекту, такі як нейронні мережі (NN), наприклад, повнозв’язана NN (FCN), згорточна NN (CNN), рекурентна NN (RNN), були успішно використані для аналізу даних ЕЕГ. Деякі нові архітектури NN (wA) на основі уваги є дуже перспективними в різних програмах. Ця робота присвячена дослідженню різноманітних гібридних комбінацій, таких як FCN-CNN, CNN-RNN, CNN-wA, RNN-wA, CNN-RNN-wA та ін., щодо аналізу даних ЕЕГ. Ці гібридні моделі були навчені на наборі даних «взяти та підняти» (GAL), де користувачі використовують свою руку для маніпулювання смартфоном.
• Метод адаптації комбінованих гібрідних нейронних мереж на основі компонентів згорткового, графового, рекурентного типу та компонентів з механізмами уваги до медичного застосування.

«Платформа штучного інтелекту для дистанційного автоматизованого виявлення та діагностики захворювань людини» (2020 – 2021, керівник проф. Стіренко C.Г.)

• Удосконалена технологія та розроблене програмне забезпечення аналізу зображень, отриманих методами КТ, МРТ та РМ на основі системи штучного інтелекту із застосуванням глибинних нейронних мереж, яка може в автоматичному режимі допомогти ідентифікувати ознаки 14 легеневих хвороб (включно із  коронавірусною пневмонією).
• Виконано дослідження теоретично та практично значущої проблеми, яка сьогодні має велику актуальність, а саме підвищення якості відеозображення за допомогою нейронних мереж. Розглянуто декілька спроб підвищення якості зображень за рахунок модифікації компонентів-блоків розглянутого методу і оцінено доцільність таких змін для покращення метрик якості зображень та відео в умовах практичного використання розглянутого методу.
• Досліджено методи компресії зображень, визначення основних особливостей, що безпосередньо мають вплив на застосування досліджуваних методів у експериментах. Отримано результати аналізу із статистично значимою точністю показників роботи методу компресії зображення що базується на основі нейронної мережі із використанням квантування даних на рівні каналу, що були використані на наборі даних Kodak. Визначено Запропоновано мспосіб визначення ефективності методу підвищення точності за рахунок збільшення кількості ознак у кодувальнику та декодувальнику.

«Високопродуктивні комп’ютерні системи та мережі: теорія, методи і засоби апаратної та програмної реалізації» (2022 – 2023, керівник проф. Луцький Г.М.).

• Методи та засобів мережної організації в центрах обробки даних.
• Методи та засобів підвищення ефективності систем ІоТ
• Методи та засобів підвищення єфективності функціонування інформаційних систем на базі сучасних комп’ютерних систем та мереж
• Вдосконалення технологій комп’ютерних мереж з використанням мереж SDN
• Штучний інтелект
• Спосіб мережної організації в центрах обробки даних, який дозволяє отримати задані характеристики при об’єднанні топологій на основі дерев з графом на основі кодових перетворень де Брюйна.
• Методи та способи прискорення відновлення коефіцієнту реплікації в розподіленому сховищі даних.
• Методологія розроблення масштабованої інформаційно-керуючої системи на основі динамічної функціональної моделі складної ієрархічної структури навчального закладу.
• Вдосконалена архітектурно-функціональна концепція систем ІоТ моніторингу з використанням методів інтелектуального аналізу на базі нейронних мереж.
• Новій спосіб класифікації показників лінійного прискорення акселерометра з використанням згорткових нейронних мереж CNN.

«Методи та засоби підвищення ефективності паралельних обчислень в системах на кристалі» д/р № 0119U102212 (2019 – 2023, керівник проф. Жабін В.І.).

• Алгоритми прискорення виконання залежних за даними основних двомісних операцій в паралельних потокових системах. Запропоновано динамічний метод виправлення помилок при виконанні паралельних задач при відмові обчислювальних модулів системи.
• Методи динамічної реконфігурації систем, керованих потоком даних, у разі відмови обладнання, що дозволить скоротити час переналаштування та відновлення системи при відмові операційного модуля.
• Методи підвищення відмовостійкості розподілених систем, що керуються потоком дескрипторів.
• Методи підвищення ефективності реалізації залежних операцій.
• Метод підвищення ефективності дрібнозернистих обчислень в DATAFLOW-системах та метод підвищення відмовостійкості обчислювальної системи, що керується потоком даних (обчислювальний пристрій – заявка на корисну модель).
• Метод синтезу відмовостійких топологій за допомогою латинського квадрату з використанням надлишкового кодування номерів вершин. Було розглянуто способи заповнення квадрату, синтезовано кілька топологій і виконано аналіз характеристик. Проаналізовано можливості використання надлишковості. (Гончаренко)
• Метод підвищення ефективності дрібнозернистих обчислень в DATAFLOW-системах.
• Метод підвищення відмовостійкості обчислювальної системи, що керується потоком даних.
• Програмно-апаратні засоби підвищення ефективності виробничої діяльності з використанням технології Інтернету речей на підприємстві. Пропонується виконання технології GPS для контролю та моніторингу якості персоналу.
• Методи та засоби підвищення ефективності виконання паралельних обчислень на розрядному рівні в системах на кристалі.

«Методи і засоби відображення потокових алгоритмів у конфігуровані комп’ютери» д/р № 0117U005087 (2017 – 2022, керівник проф. Сергієнко А.М.)

• Програмно-апаратні засоби, алгоритми і програми генетичного синтезу конвеєрних пристроїв для конфігуровних комп’ютерів.
• Метод та засіб генетичного програмування конвеєрних пристроїв,
• Методи синтезу удосконалених цифрових фільтрів,
• Метод та засоби виявлення характерних точок у зображенні, 
• Метод апаратного моделювання акустичних процесів,
• Архітектура та діючі моделі стекових процесорів разом з засобами програмування,
• Удосконалені пристрої для обчислення елементарних функцій, компресії/декомпресії файлів, генерування стереорадіосигналу.
• Алгоритм і програма генетичного синтезу конвеєрних пристроїв для конфігурованих комп’ютерів та метод апаратно-програмного проектування парсерів для XML-документів у таких комп’ютерах.

«Організація обчислень в розподілених обчислювальних системах та мережах, що масштабуються» д/р № 0113U002314 (2013 – 2022, керівник проф. Симоненко В.П.)

• Розроблено систему збору та обробки інформації в розподілених обчислювальних системах включаючи GRID та Cloud. Програмної системи статичного планування для обчислювальних систем на ПЛІС.
• Запропоновано методику підвищення ступеню захисту інформації обчислювального вузла на основі режиму audit. Досліджені  методи інформаційної безпеки  обчислювальних система для боротьби із  спамом.
• Розроблена адаптивна програмна система захисту файлової системи від зовнішнього втручання. Комплексна система. Система моніторингу завантаженості  обчислювального вузла для систем планування  GRID та Cloud. 
• Розроблено спосіб розпізнавання фейкових новин за допомогою технологій Natural Language Processing та алгоритму Левенштейна. Наведено результати апробації та порівняльного аналізу запропонованого способу. Експериментально перевірено високу кількість розпізнаних фейкових новин.
• Система динамічного управління поливами сільскогосподарських культур; система відеоконтролю жилих приміщень; система моніторингу життєвих показників людини; система календарного планування виробництва; інформаційно – радна система для пошуку медіаресурсів.