Наукові групи НН ІПСА є базовими дослідницькими осередками інституту, які безпосередньо реалізують науковий потенціал кафедр та лабораторій, поєднуючи фундаментальні засади системного аналізу з розв’язанням прикладних завдань цифровізації, національної безпеки, промисловості та сталого розвитку.
Системи і методи підтримки прийняття рішень в задачах різної природи
Керівник: доктор технічних наук, професор Бідюк Петро Іванович
Наукова група проводить комплексні дослідження в галузі побудови інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень для об’єктів з високим рівнем невизначеності, нестаціонарності та стохастичності. Робота зосереджена на створенні новітніх методів імовірнісного та статистичного моделювання багатовимірних часових рядів, розробці баєсівських мереж довільної топології, алгоритмів нелінійної фільтрації та оцінювання системних ризиків. Останнім часом група посилила блок оптимізаційних методів, дослідження операцій та моделювання багатокритеріального вибору у слабоструктурованих середовищах.
Прикладні програмні комплекси та алгоритмічні рішення, створені учасниками групи, орієнтовані на використання в банківському та фінансовому секторах, енергетиці, макроекономічному прогнозуванні та екологічному моніторингу. Розробки забезпечують підвищення точності попереджувального прогнозування кризових явищ та оптимізацію стратегічних управлінських рішень в умовах неповних даних.
Ключові напрями досліджень:
- Моделювання та прогнозування нестаціонарних процесів і часових рядів із гетероскедастичністю;
- Теорія та застосування баєсівських мереж для оцінювання ризиків та діагностики станів систем;
- Багатокритеріальна оптимізація та дослідження операцій у прикладних задачах;
- Архітектура та програмне забезпечення інтелектуальних СППР для критичних галузей.
Системний аналіз складних систем в умовах невизначеності
Керівник: доктор технічних наук, старший дослідник Савченко Ілля Олександрович
Діяльність групи спрямована на розвиток теоретико-методологічних засад системного аналізу для дослідження взаємопов’язаних технічних, природних і соціотехнічних систем, що функціонують в умовах інформаційного дефіциту, неповноти даних та множинних дестабілізуючих факторів. Вчені групи досліджують фундаментальні проблеми гарантованого оцінювання параметрів систем, стійкості динамічних процесів, багатокритеріального аналізу альтернатив та структуризації експертних суджень із використанням методів теорії нечітких множин і аналітичних мережевих процесів.
Практична складова досліджень орієнтована на розв’язання актуальних проблем безпеки держави й суспільства: аналіз живучості та вразливості об’єктів критичної інфраструктури, оцінювання ризиків надзвичайних ситуацій техногенного характеру, прогнозування стійкості регіональних енергетичних і транспортних мереж та моделювання сценаріїв повоєнного відновлення.
Ключові напрями досліджень:
- Методологія системного аналізу та прийняття рішень в умовах стохастичної та нечіткої невизначеності;
- Оцінювання ризиків, живучості та вразливості об’єктів критичної інфраструктури;
- Методи багатокритеріального вибору та узгодження експертних оцінок;
- Сценарне моделювання стійкості складних соціотехнічних комплексів.
Теорія і методи системного аналізу для автоматичного керування технологічними процесами та соціально-економічними системами
Керівник: кандидат технічних наук, доцент Мілявський Юрій Леонідович
Наукова група продовжує та адаптує до сучасних реалій наукові напрацювання школи професора В. Д. Романенка в галузі теорії керування динамічними системами. Основним фокусом досліджень є створення методів синтезу робастних, нелінійних та адаптивних систем автоматичного керування для технологічних процесів, що характеризуються розподіленими параметрами, значним чистим запізненням та нестаціонарними збуреннями. Дослідники розробляють математичні моделі та алгоритми керування з предиктивною моделлю.
Окремий вектор діяльності групи присвячений конвергенції методів теорії автоматичного керування із задачами управління соціально-економічними системами. Вчені формулюють динамічні моделі макроекономічної регуляції, управління виробничими ланцюгами та поведінкою споживачів, що дозволяє застосовувати класичний апарат теорії зворотного зв’язку для стабілізації економічних процесів у нестабільних умовах.
Ключові напрями досліджень:
- Синтез робастних та адаптивних систем автоматичного керування складними об’єктами;
- Моделювання динамічних процесів з розподіленими параметрами та запізненням;
- Предиктивне керування технологічними комплексами;
- Математичне моделювання та системне регулювання в соціально-економічних системах.
Дослідження математичних структур і методів
Керівник: доктор фізико-математичних наук, професор Подколзін Гліб Борисович
Група забезпечує фундаментальну математичну підтримку міждисциплінарних досліджень інституту, проводячи глибокі розвідки у сфері сучасної алгебри, функціонального аналізу, диференціальних рівнянь і теорії операторів. Дослідження спрямовані на аналіз складних нелінійних математичних структур, вивчення властивостей операторних алгебр, квантових просторів, методів симетрії та некомутативної геометрії, що формують абстрактний апарат сучасної теоретичної інформатики.
Фундаментальні теоретичні побудови групи мають безпосереднє значення для прикладних комп’ютерних наук: вони створюють строгу аналітичну основу для проєктування алгоритмів квантових обчислень, розробки стійких криптографічних протоколів постквантового періоду, алгоритмів аналізу топології даних та оптимізації багатовимірних обчислювальних схем.
Ключові напрями досліджень:
- Нелінійний функціональний аналіз та спектральна теорія операторів;
- Алгебраїчні та топологічні методи аналізу складних систем;
- Математичні засади теорії квантових обчислень та квантової інформатики;
- Розробка аналітичних методів оптимізації для високовимірних задач.
Інтелектуальні та захищені розподілені обчислювальні системи
Керівник: доктор технічних наук, професор Мухін Вадим Євгенійович
Група здійснює комплексні теоретичні та прикладні дослідження в галузі архітектури, оптимізації та кіберзахисту гетерогенних розподілених комп’ютерних систем, паралельних обчислювальних платформ, хмарних, туманних (Edge/Fog) та безсерверних середовищ. Основним науковим викликом є забезпечення відмовостійкості, безпеки та гарантованої продуктивності обчислювальних вузлів під час обробки потоків великих даних у ненадійних або вразливих комунікаційних каналах.
Науковці проєктують інтелектуальні механізми виявлення та запобігання цільовим кібератакам на основі алгоритмів глибокого навчання, розробляють моделі адаптивного захисту інформації в реальному часі та формують підходи до динамічного балансування навантаження. Розроблені рішення впроваджуються в інфраструктуру хмарних центрів обробки даних, розподілених реєстрів і систем критичного державного управління.
Ключові напрями досліджень:
- Архітектура та протоколи захищених розподілених обчислювальних систем (Cloud, Fog, Edge);
- Інтелектуальний аналіз загроз та нейромережеве виявлення кібератак і аномалій мережевого трафіку;
- Динамічний розподіл ресурсів і планування паралельних задач у критичних сервісах;
- Моделі надійності, стійкості та захисту даних у розподілених інформаційних сховищах.
Інтелектуальні агенти в розробці програмних систем
Керівник: кандидат технічних наук Булах Богдан Вікторович
Дослідження наукової групи сфокусовані на трансформації життєвого циклу розробки програмного забезпечення шляхом впровадження інтелектуальних агентів, великих мовних моделей та генеративного штучного інтелекту. Група досліджує принципи колаборації автономних цифрових агентів, здатних автоматизовано аналізувати вимоги до ПЗ, проєктувати архітектурні патерни, генерувати, рефакторити та верифікувати програмний код, а також виявляти вразливості на ранніх етапах проєктування.
Практичним вектором є створення інтелектуальних асистентів розробника, автоматизованих агентних платформ для тестування і систем синтезу коду із гарантованою відповідністю бізнес-логіці. Це дозволяє істотно підвищити швидкість і надійність створення сучасних програмних систем та зменшити частку людських помилок при розробці складного інженерного ПЗ.
Ключові напрями досліджень:
- Інтелектуалізація та автоматизація фаз життєвого циклу розробки програмного забезпечення;
- Застосування великих мовних моделей і LLM-агентів для генерації та аудиту програмного коду;
- Автономні програмні агенти у верифікації, валідації та тестуванні складних систем;
- Колаборативні мультиагентні пайплайни в інженерії знань і DevOps/MLOps процесах.
Інтелектуальні агентні системи
Керівник: доктор технічних наук, професор Рогоза Валерій Станіславович
Група спеціалізується на розробці фундаментальних моделей, архітектурних концепцій та алгоритмів функціонування мультиагентних систем. Робота спрямована на вирішення задач децентралізованого планування поведінки, самоорганізації агентів, створення протоколів узгодження цілей, кооперації та ведення переговорів у динамічних, погано визначених або конкурентних середовищах.
Розроблені алгоритмічні моделі орієнтовані на створення практичних рішень у сфері розумних міст, оптимізації логістичних маршрутів, децентралізованого керування енергетичними мікромережами та автономного розподілу завдань у промислових виробничих лініях. Мультиагентні технології групи дозволяють проєктувати масштабовані системи, що зберігають працездатність при відмові окремих елементів.
Ключові напрями досліджень:
- Теорія та методи децентралізованого керування в мультиагентних середовищах;
- Протоколи взаємодії, консенсусу та кооперативного прийняття рішень автономними агентами;
- Агентно-орієнтоване моделювання соціотехнічних і логістичних процесів;
- Застосування мультиагентних систем для оптимізації розумних мереж та міської інфраструктури.
Сервіс-орієнтована архітектура і штучний інтелект
Керівник: доктор технічних наук, професор Петренко Анатолій Іванович
Наукова група проводить системні дослідження на перетині розподілених інформаційних архітектур, інваріантних семантичних вебсервісів і сучасних технологій штучного інтелекту. Вчені розробляють теоретичні засади проєктування відкритих сервіс-орієнтованих систем (SOA/EDA), динамічної оркестрації мікросервісів та їх інтеграції з хмарними аналітичними платформами для автоматизації складних багатокритеріальних обчислювальних сценаріїв.
Особлива увага приділяється прикладним проєктам цифрової трансформації суспільства: створенню інтелектуальних систем підтримки медичних рішень у галузі e-Health, семантичній обробці великих масивів електронних медичних записів, а також розробці модулів автоматизованого проєктування складних радіоелектронних і мікросистемних об’єктів.
Ключові напрями досліджень:
- Методологія проєктування семантичних інваріантних сервісів у розподілених середовищах;
- Динамічна композиція та оркестрація хмарних мікросервісів за допомогою алгоритмів ШІ;
- Архітектури інформаційних платформ для систем електронної охорони здоров’я (e-Health);
- Інтелектуалізація середовищ комп’ютерного проєктування та інженерних розрахунків.
Комп’ютерний зір та великі мовні моделі
Керівник: доктор технічних наук, професор Синєглазов Віктор Михайлович
Група проводить наукові дослідження на передньому краї сучасного машинного навчання, досліджуючи конвергенцію алгоритмів комп’ютерного зору та великих мовних моделей. Вчені створюють глибокі нейромережеві моделі для детекції, класифікації, сегментації та просторового відстеження об’єктів на зображеннях і в потоковому відео високої роздільної здатності за умов обмеженої видимості, завад або спотворень.
Дослідження охоплюють мультимодальні архітектури, здатні інтерпретувати візуальний контекст через природномовні підказки та генерувати описи сцен у реальному часі. Прикладні напрацювання впроваджуються в автоматизованих комплексах супутникового та аеромоніторингу територій, діагностичних медичних системах і рішеннях для автономної навігації.
Ключові напрями досліджень:
- Алгоритми глибокого навчання для обробки зображень та відеопотоків у реальному часі;
- Мультимодальні моделі та інтеграція зорових даних із мовними моделями;
- Семантична сегментація та розпізнавання об’єктів в умовах складного оптичного середовища;
- Автоматизоване дешифрування просторових даних і мультиспектральних знімків.
Інтелектуальні системи, методи та технології формування та управління роями БПЛА
Керівник: доктор технічних наук, професор Синєглазов Віктор Михайлович
Діяльність групи присвячена створенню теоретичного базису та апаратно-програмних рішень для автономної групової поведінки безпілотних авіаційних комплексів. Науковці розробляють алгоритми ройового інтелекту, протоколи самоорганізації, просторової координації польоту, адаптивного перерозподілу завдань і побудови конфігурацій рою без централізованого диспетчерського пункту керування.
Критично важливим напрямом є забезпечення стійкості функціонування БПЛА в умовах радіоелектронної боротьби та повної відсутності або супутникової підміни сигналів GNSS. Для цього група розвиває методи автономної навігації на основі візуальної одометрії, оптичних сенсорів, бортового штучного інтелекту та локального обміну даними між літальними апаратами рою.
Ключові напрями досліджень:
- Алгоритми ройового інтелекту та децентралізованого управління групами БПЛА;
- Траєкторне планування, динамічне маневрування та уникнення зіткнень у польоті;
- Автономна навігація та картографування (SLAM/VIO) в умовах придушення супутникового зв’язку;
- Бортові системи нейромережевого розпізнавання цілей і розподіленого цілерозподілу.
Інтегровані та прикладні системи штучного інтелекту
Керівник: доктор технічних наук, професор Чумаченко Олена Іллівна
Наукова група спеціалізується на створенні гібридних інтегрованих систем штучного інтелекту для розв’язання складних технологічних, інженерних та економічних задач. Вчені досліджують поєднання класичних математичних методів моделювання з апаратом нечіткої логіки, еволюційних алгоритмів оптимізації та глибоких штучних нейронних мереж, забезпечуючи високу інтерпретованість результатів і надійність прийняття рішень.
Основний прикладний фокус зосереджений на розробці систем предиктивного обслуговування (Predictive Maintenance), виявленні деградаційних процесів і поломок обладнання за телеметричними даними, а також на оптимізації ресурсоємних технологічних процесів у металургії, машинобудуванні та енергетиці в рамках концепції Industry 4.0.
Ключові напрями досліджень:
- Побудова гібридних систем штучного інтелекту на основі нечітких нейромереж та еволюційних обчислень;
- Предиктивна аналітика та діагностика технічного стану промислового обладнання;
- Інтелектуальний аналіз сенсорних потоків і телеметричних даних виробничих процесів;
- Оптимізація технологічних параметрів та ресурсозбереження на складних підприємствах.
Методи штучного інтелекту та комплексне оцінювання в задачах сталого розвитку
Керівник: кандидат технічних наук, доцент Джигирей Ірина Миколаївна
Діяльність групи зосереджена на міждисциплінарних дослідженнях глобальних і регіональних процесів сталого розвитку із застосуванням методів системного аналізу, штучного інтелекту та просторової геоаналітики. Вчені розробляють математичні моделі та інтегральні індекси оцінювання соціально-економічної стійкості, екологічної безпеки та якості життя населення, спираючись на інтеграцію відкритих статистичних даних, геопросторової інформації та результатів супутникового моніторингу.
Практичні дослідження групи мають стратегічне значення для формування науково обґрунтованих сценаріїв повоєнного відновлення регіонів України, оцінювання екологічних наслідків воєнних дій, моніторингу продовольчої та енергетичної безпеки, а також для підготовки стратегій розвитку громад і підтримки прийняття рішень міжнародними організаціями та державними інституціями.
Ключові напрями досліджень:
- Методологія комплексного оцінювання та індексного моделювання сталого розвитку територій;
- Застосування GeoAI, супутникових даних та просторового аналізу для оцінювання наслідків криз і конфліктів;
- Системне моделювання взаємодії екологічних, економічних та безпекових підсистем;
- Сценарне прогнозування регіонального розвитку та стійкості територіальних громад.