Отримано 27.01.2026
Доопрацьовано 20.02.2026
Прийнято 26.03.2026
Опубліковано 07.04.2026
Взято з Вип. 119, 2026
Сторінки 87 -99
Анотація
У статті досліджено теоретичні, алгоритмічні та структурні засади побудови інтелектуальних комп’ютерних систем управління, призначених для функціонування на критично важливих об’єктах із підвищеними вимогами до надійності та безпеки. Актуальність теми зумовлена ускладненням сучасних технічних і транспортних систем, зростанням обсягів різнорідної інформації, що обробляється у реальному масштабі часу, а також необхідністю мінімізації операторського ризику в умовах невизначеності, неповноти та суперечливості даних. У таких умовах традиційні детерміновані алгоритми обробки інформації виявляються недостатніми, що обумовлює потребу у формалізованому підході до інтелектуалізації комп’ютерних систем управління. Запропоновано математичну модель інтелектуалізації комп’ютерних систем управління, яка передбачає поетапний перехід від інформаційного та аналітичного рівнів до інтелектуально-орієнтованого та адаптивно-інтелектуального рівнів функціонування. У межах запропонованого підходу введено формалізацію базового та залишкового ризику операторської помилки як функціональної залежності між початковою ймовірністю помилки та ефективністю інтелектуального супроводу. Розроблено аналітичні моделі зниження ризику для різних рівнів інтелектуалізації, включаючи лінійні, поліноміальні та логістичні залежності, що відображають якісну зміну механізму компенсації ризику. Показано, що адаптивно-інтелектуальний рівень, реалізований із використанням методів штучного інтелекту, машинного навчання та контекстного аналізу, забезпечує нелінійне та порогове керування інтенсивністю інтелектуального супроводу. Такий підхід дозволяє мінімізувати залишковий ризик без порушення принципу «людина в контурі управління» та забезпечити узгодженість автоматизованого аналізу з експертною оцінкою оператора. Запропонована модель створює теоретичне підґрунтя для розроблення адаптивних систем підтримки прийняття рішень і може бути використана при проектуванні інтелектуальних комп’ютерних систем управління у галузях із підвищеними вимогами до безпеки, надійності та адаптивності обчислювальних процесів
Ключові слова:
інтелектуальні комп’ютерні системи, алгоритм, математична модель, інформація, методи, надійність, інтелектуалізація, архітектура, штучний інтелект, безпека, обробка даних, база знань1. Moiseenko, V., Kameniev, O., & Gaievskyi, V. (2017). Predicting a technical condition of railway automation hardware under conditions of limited statistical data. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(9(88)), 26–35. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.102005
2. Holub, H., Tkachuk, M., Melenchuk, V., & Lushchai, Y. (2023). A system model of decision-making transportation process management in transport infrastructure projects. Transport Systems and Technologies, (40), 219–226. https://doi.org/10.32703/2617-9040-2022-40-19
3. Kulbovskyi, I., & Tkachuk, M. (2024). Prospects of applying artificial intelligence in microprocessor systems for railway traffic control. In Transport Means: Proceedings of the International Conference (pp. 712–715).
4. Samsonkin, V., Yurchenko, O., Sorochynska, O., Rohovyi, O., & Bureika, G. (2025). Decarbonizing strategy of Ukrainian transport sector. In O. Slavinska, V. Danchuk, O. Kunytska, & O. Hulchak (Eds.), Intelligent Transport Systems: Ecology, Safety, Quality, Comfort (ITSESQC 2024) (Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 1335). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-87376-8_10
5. Soroka, A., & Holub, H. M. (2025). Analiz i prohnozuvannia vytrat u velykykh korporatsiiakh: intehratsiia suchasnykh analitychnykh modelei (Analysis and forecasting of costs in large corporations: integration of modern analytical models). Nauka i tekhnika sohodni, 11(52). https://doi.org/10.52058/2786-6025-2025-11(52)-2727-2741 [in Ukrainian]
6. Holub, H. M., Voronko, I. O., Bachynskyi, V., & Korchovyi, V. (2025). Intehrovana optymizatsiia alhorytmiv mashynnoho navchannia ta khmarnykh resursiv dlia obrobky velykykh danykh u transportnykh systemakh (Integrated optimization of machine learning algorithms and cloud resources for big data processing in transport systems). Nauka i tekhnika sohodni, 11(52). https://doi.org/10.52058/2786-6025-2025-11(52)-1990-2000 [in Ukrainian]
7. Stasiuk, A., Kuznetsov, V., Goncharova, L., & Hubskyi, P. (2021). Models of the computer intellectualization optimal strategy of the power supply fast-flowing technological processes of the railways traction substations. Communications – Scientific Letters of the University of Zilina, 23(2), 30–36. https://doi.org/10.26552/com.C.2021.2.C30-C36
8. Panchenko, N. (2018). The formation of the system of risk-management on railway transport of Ukraine. Agrosvit, (22), 34. https://doi.org/10.32702/2306-6792.2018.22.34
9. Moiseienko, V. I., Chehodaev, B. V., & Zotova, O. S. (2014). Metody diahnostuvannia system zaliznychnoi avtomatyky (Methods of diagnostics of railway automation systems). Informatsiino-keruiuchi systemy na zaliznychnomu transporti, (4), 26–32. [in Ukrainian]
10. Sorochynska, O., Melnichenko, O., Kulbovskyi, I., & Tkachenko, V. (2025). System model for the formation of organizational and technical processes for the prevention of emergency situations in transport complex projects. Transport Systems and Technologies, (46). Retrieved from https://tst.duit.in.ua/index.php/tst/article/view/438
11. Holub, H., Kulbovskyi, I., Skliarenko, I., Bambura, O., & Tkachuk, M. (2019). Research of methods for identification of emergency modes of power supply system in transport infrastructure projects. Technology Audit and Production Reserves, 5/2(49), 34–36. https://doi.org/10.15587/2312-8372.2019.182830
12. Samsonkin, V., Sotnyk, V., Yurchenko, O., Zmii, S., Myronenko, V., & Soloviova, O. (2022). Devising a methodology to manage the performance of technical tools of rail transport signaling systems based on the risks of their functioning. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6/3(120), 32–43. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.268715