Науковий напрям проф. І. Г. Цмоця – “Розроблення методів та інтелектуальних засобів реального часу для синтезу мобільних смарт- систем”.
У межах наукового напряму розвинено теорію побудови на основі нейронних мереж засобів підвищення точності вимірювання навігаційних даних, відновлення втрачених даних, прогнозування руху та просторових координат, криптографічного шифрування та дешифрування даних і управляння рухом наземних мобільних робототехнічних платформ (МРП). У межах наукового напряму на кафедрі здійснювалися фундаментальні та прикладні дослідження із розроблення:
- теоретичних основ розроблення інтелектуальних високопродуктивних спеціалізованих засобів реального часу, які забезпечують узгодження інтенсивності надходження даних із інтенсивністю обчислень у спеціалізованих засобах;
- методів просторово-часового відображення нейроалгоритмів в узгоджено-паралельні структури, які завдяки врахуванню особливостей засобів реалізації, вимог конкретних застосувань та інтенсивності надходження даних забезпечують синтез інтелектуальних засобів із високою ефективністю використання обладнання;
- методів, паралельних алгоритмів і НВІС-структур для прискореного обчислення базових операцій нейронних мереж;
- структур і методів синтезу пристроїв обміну на базі багатопортової пам’яті.
Під час виконання науково-дослідних робіт “Нейромережева технологія захисту та передачі даних у реальному часі з використанням шумоподібних кодів” (ДБ / “Нейрозахист”, номер державної реєстрації 0119U002256) та “Експериментальна система нейромережевого криптозахисту та передачі даних у реальному часі з використанням баркероподібних кодів” (ДБ / “Нейрошифр”, номер державної реєстрації 0121U109503) виконувалися дослідження із розроблення інформаційної технології нейромережевого криптографічного захисту даних у реальному часі. Цю інформаційну технологію розроблено на основі інтегрованого підходу, який охоплює: дослідження та розроблення теоретичних основ нейроподібного шифрування / дешифрування даних; розроблення нових алгоритмів та структур нейроподібного шифрування / дешифрування даних; сучасну еле- ментну базу та засоби автоматизованого проєктування програмно- апаратних компонентів. Нейромережевий криптографічний захист даних здійснюється за допомогою нейроподібних мереж прямого поширення автоасоціативного типу, що навчаються неітеративним методом послідовних геометричних перетворень. Принципова особливість таких мереж – можливість неітеративного обчислення вагових коефіцієнтів синаптичних зв’язків між нейронними елементами. Використання такої нейроподібної мережі для криптографічного захисту даних забезпечило повторюваність результатів і апаратно-програмну реалізацію блоків шифрування та дешифрування даних із високими техніко-економічними показниками. Інформаційна технологія нейромережевого криптографічного захисту даних орієнтована на шифрування із симетричними ключами, у якій ключ шифрування та ключ дешифрування однакові або ключ дешифрування легко обчислити на підставі ключа шифрування. Шифрування відбувається над відкритим текстом з використанням ключа, який охоплює архітектуру нейроподібної мережі, матриці вагових коефіцієнтів у форматі з плаваючою комою та коди маскування.
У результаті виконання цих науково-дослідних робіт запропоновано:
- метод нейроподібного криптографічного шифрування і дешифрування даних, який відрізняється використанням таблично- алгоритмічного підходу до реалізації нейроподібних елементів;
- імітаційні моделі шифрування та дешифрування, переваги яких – зручний користувацький інтерфейс і можливість працювати із файлами будь-якого формату;
- метод таблично-алгоритмічного узгодженого обчислення скалярного добутку із аналізом k-розрядних зрізів, який, на відміну від уже відомих, уможливлює вибір значення k, кількості розрядних зрізів і тривалості конвеєрного такту;
- удосконалений метод таблично-алгоритмічного обчислення скалярного добутку для чисел з плаваючою комою, який відрізняється від наявних засобами зведення до найбільшого спільного порядку вхідних даних і вагових коефіцієнтів;
- удосконалений метод вибору елементної бази для синтезу системи захисту та передавання даних, який відрізняється обчисленням інтегрованої оцінки ефективності елементної бази та врахуванням вимог конкретного застосування;
- імітаційну модель автоматизованого вибору елементної бази для синтезу системи захисту та передавання даних, яка відрізняється від інших базою даних, наповненою сучасними комплектуючими.
У межах виконання науково-дослідної роботи “Методи та засоби нейронечіткого управління групою мобільних робототехнічних платформ” (ДБ / “Нейрогрупа”, номер державної реєстрації 0123U101688) здійснювалося розроблення та дослідження структур системи, методів, алгоритмів та засобів нейронечіткого управління групою МРП, оцінювання навігаційного стану навколишнього сере- довища, обміну даними та командами управління між МРП. Під час виконання роботи визначено вимоги до системи нейронечіткого управління групою МРП, основні з яких такі: забезпечення ефективного управління групою МРП; мінімізація часу на виконання завдань; гнучкості та адаптивності до змінних умов роботи; надійної та стійкої роботи під час реалізації різних сценаріїв; розширення функцій та масштабування щодо кількості МРП; точності та надійності управління рухом кожної МРП; реагування на зміни умов роботи; безперебійної роботи групи МРП; ефективне використання ресурсів МРП; зменшення габаритів, ваги та енергоспоживання; управління у реальному часі; збирання даних про навколишнє середовище та стан МРП; бездротового зв’язку між МРП; розроблення програмних засобів з урахуванням розподіленої архітектури; реалізації інтерфейсу програмування з можливістю розроблення додаткового програмного забезпечення та інтеграції з іншими системами; збереження даних про стан всіх МРП для подальшого аналізу та вдосконалення управління групою МРП. Розроблено структуру системи управління рухом МРП з використанням нечіткої логіки, основними компонентами якої є давачі, блок фазифікації, блок прийняття рішень, бази правил і блок дефазифікації, що забезпечує адаптацію функціонування МРП і групи в умовах неповноти інформації.
У результаті виконання цієї науково-дослідної роботи було розроблено:
- контролер для нейронечіткого управління рухом МРП на основі блоків фазифікації, нечіткого висновку та нейродефазифікації, який, завдяки можливості адаптації до вимог конкретних застосувань і використанню таблично-алгоритмічних методів обчислення, забез- печує роботу в реальному часі та з високими техніко-експлуатаційними характеристиками;
- метод навчання нейроподібної мережі із учителем, який за рахунок формування матриці вхідних, нормування векторів, які навчають, знаходження середнього значення, центрування вхідних даних забезпечує обчислення коефіцієнтів для налаштування нейроподібної мережі на виконання дефазифікації;
- метод функціонування нейроподібної мережі під час дефазифікації, який за допомогою попередніх обчислень та латеральних зв’язків забезпечує підвищення точності формування сигналів управління МРП на виході нейромережі;
- метод побудови нейроподібного дефазифікатора, який за рахунок використання таблично-алгоритмічної реалізації базової операції нейроподібної дефазифікації забезпечує підвищення швидкодії та реалізацію нейроподібного дефазифікатора з високими техніко- експлуатаційними характеристиками;
- контролер нечіткої логіки із нейроподібною дефазифікацією, який завдяки адаптації до кількості вхідних даних і використанню розроблених баз правил забезпечує підвищення швидкодії та точності формування сигналів управління рухом МРП;
- удосконалено метод управління рухом групи мобільних робототехнічних платформ, який забезпечує ефективне управління групою МРП у режимі реального часу, оскільки ураховує змінні параметри платформ та змінний стан навколишнього середовища;
- метод автономного управління рухом МРП, який, завдяки урахуванню стану групи, зовнішнього середовища та значень характеристик МРП, забезпечує ефективне автономне управління рухом МРП у режимі реального часу;
- вдосконалено метод часового розподілу ресурсів запам’ятовувального середовища засобів обміну, зокрема забезпечено узгодження інтенсивності доступу до нього з інтенсивністю надходження даних, що дає змогу вибрати необхідну швидкодію запам’ятовувального середовища та підвищує ефективність використання обладнання;
- метод збільшення інтенсивності доступу до запам’ятовувального середовища в засобах обміну з використанням контролера паралельної пам’яті (КПП), який за рахунок введення конвеєрних регістрів забезпечує зменшення часу вибірки даних із запам’ятовувального середовища до часу спрацювання регістра.
За результатами досліджень науковці кафедри захистили такі дисертації: у 2013 р. О. В. Скорохода – кандидатську дисертацію “Синтез нейроелементів і нейромереж реального часу паралельно- вертикального типу” за спеціальністю 05.13.23 “Системи та засоби штучного інтелекту”; у 2015 р. І. Є. Ваврук – кандидатську дисертацію “Управління рухом колісної мобільної робототехнічної системи засобами нечіткої логіки” за спеціальністю 05.13.23 “Системи та засоби штучного інтелекту”; в 2019 р. Т. В. Теслюк – кандидатську дисертацію “Методи та засоби збору і опрацювання даних в системах управління енергоефективністю підприємства” за спеціальністю 05.13.06 “Інформаційні технології”; у 2021 р. В. Я. Антонів – кандидатську дисертацію “Інформаційні технології паралельного сортування та пошуку даних” за спеціальністю 05.13.06 “Інформаційні технології”; у 2023 р. Ю. А. Лукащук – дисертацію доктора філософії “Інформаційна технологія захисту даних у реальному часі для мобільних смарт-систем з використанням нейроподібних мереж” за спеціальністю 122 – “Комп’ютерні науки”.
Розроблені засоби підвищення точності вимірювання навігаційних даних, відновлення утрачених даних, прогнозування руху та просторових координат, криптографічного шифрування та дешифрування даних і управляння рухом наземних мобільних робото- технічних платформ захищені 21 патентами на винаходи.