eKMAIR
Electronic Kyiv-Mohyla Academy Institutional Repository
Communities in DSpace
Select a community to browse its collections.
Recent Submissions
Design of an Intelligent Agent for Autonomous Microservice Optimization in Enterprise Systems
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Vanin, Danylo
This study introduces a conceptual framework for an intelligent agent designed to autonomously optimize microservice-based enterprise systems. Microservice architecture [3] serves as the basis for scalable and modular enterprise solutions, supporting agile DevOps practices and enabling independent deployment, updating, and management of services. While these features accelerate release cycles and improve maintainability, they also create persistent operational and architectural challenges [4, p. 633-634] that often necessitate manual intervention. These issues are especially significant in corporate settings, where requirements are dynamic and influenced by organizational, legal, and economic factors. In response, the software engineering field is increasingly exploring AI-driven approaches [1, p. 12]. Although machine learning has been utilized for anomaly detection [2], auto-scaling, and traffic routing, there remains a gap in the development of fully autonomous agents capable of intelligent architectural analysis and modification. The proposed agent addresses these challenges through a modular architecture that includes monitoring, decision-making, execution, and safety verification modules. The decision component employs reinforcement learning and formal quality models to balance objectives such as performance, cohesion, and latency, while maintaining adherence to system constraints. This design seeks to reduce architectural drift, improve service modularity, and support adaptive system behavior in real time. The agent is intended as a foundational element for intelligent DevOps and self-optimizing enterprise software systems.
Використання Mixture of Experts з LLM-агрегатором для торговельного бота
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Салата, Кирило
Традиційні моделі машинного навчання досить часто стикаються з проблемою перенавчання та неможливістю урахування ринкових умов, через те що фінансові ринки характеризуються високою волатильністю та великою кількістю шуму у даних. Останнім часом для вирішення цих проблем все більше уваги звертають на архітектуру Mixture of Experts (MoE), яка містить суміш експертів, які можуть підвищити узагальнюючу здатність за рахунок використання декількох спеціалізованих експертних підсистем[1].
Контроль інтенсивності емоцій в українському синтезі мовлення через крос-мовне перенесення знань та адаптери LoRA
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Іващенко, Дмитро
Емоційна виразність є критичною характеристикою природного мовлення, що робить синтез мовлення з контрольованими емоціями важливою задачею в галузі обробки мовлення. Для української мови, яка є малоресурсною в контексті технологій синтезу мовлення, розробка таких емоційних систем залишається актуальною. Сучасні системи синтезу українського мовлення [1] зосереджені переважно на нейтральному мовленні, не забезпечуючи контролю над емоційною складовою. Крім того, відсутність великих емоційно анотованих датасетів українського мовлення ускладнює тренування моделей, здатних синтезувати емоційно виразне мовлення.
Вдосконалення візуалізації моделей архітектур програм для зменшення когнітивного навантаження користувача
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Франків, Олександр
На сьогодні проблема постійного аудиту та своєчасного виявлення вад програм під час розроблення залишається актуальною. Хоча для виявлення відносно простих проблем існує великий набір інструментів, складним завданням залишається розроблення нових інструментів, що дозволяють легко аналізувати архітектуру програми та виявити вади на цьому рівні. Додатковим викликом є природня потреба у мінімізації додаткових затрат ресурсів на використання відповідних інструментів.
Accelerated Epidemic Simulation in Large-Scale Networks: Optimization of the Gillespie Algorithm and a Two-Layer Approach
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Kuryliak, Yulian; Emmerich, Michael
This study addresses the challenge of accelerating epidemic simulations in large-scale complex networks through algorithmic and structural optimization. Traditional Gillespie-based stochastic simulations accurately reproduce epidemic dynamics but become computationally prohibitive for networks exceeding tens of thousands of nodes. To overcome this limitation, we build upon such efficiency techniques as local rate updates and ordered event-selection structures, which reduce the computational complexity of each simulation step from O(n) to O(log(n)). Building on these principles, we propose a two-layer (micro–macro) modeling framework: the micro layer simulates intra-community dynamics, while the macro layer captures inter-community infections using hazard-integral rates derived from mobility data and the epidemic states of metanodes. This hierarchical approach enables scalable and parallelizable simulations that preserve stochastic accuracy while substantially reducing computational cost, allowing realistic modeling of epidemic spread across millions of agents and multiple cities.
Застосування алгоритмів навчання Q-мереж для ітеративної задачі в'язня
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Ткач, Назарій
Ітераційна дилема в’язня (IPD) є класичною моделлю співпраці[1]. У даній роботі представлено результати агента, навченого на основі алгоритму навчання з підкріпленням глибинних Q-мереж ("deep Q-network"[3], здатного формувати контекстно-залежні рішення за рахунок стислого подання стану. Модель тренувалася проти 72 детерміністичних стратегій у 200-ходових епізодах, реалізованих згідно з турнірами Аксельрода [1] в однойменній бібліотеці.
Efficient Policy Learning via Knowledge Distillation for Robotic Manipulation
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Severhin, Oleksandr; Kuzmenko, Dmytro; Shvai, Nadiya
The work focuses on the computational intractability of large-scale Reinforcement Learning (RL) models for robotic manipulation. While world-like models like TD-MPC2 demonstrate high performance in various manipulative tasks, their immense parameter count (e.g., 317M) hinders training and deployment on resource-constrained hardware. This research investigates Knowledge Distillation (KD) with a loss function specifically described in [1] and [2] as a primary method for model compression. This involves training a lightweight "student" model to mimic the behavior of a large, pre-trained "teacher" model. Unlike in supervised learning, distilling knowledge in RL is uniquely complex; the objective is to transfer a dynamic, reward-driven policy, not a simple input-output function.
Координація мультиагентних LLM-систем
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Діхтяр, Іван; Нагірна, Алла
Розвиток великих мовних моделей (LLM) трансформував сферу штучного інтелекту, дозволивши створити автономних агентів, здатних до складних міркувань та планування. Такі підходи, як ReAct [1] та Reflexion [2], продемонстрували здатність одиночних агентів вирішувати багатоетапні завдання. Логічним наступним кроком стала побудова мультиагентних систем на основі LLM, де для вирішення комплексної проблеми залучається декілька спеціалізованих агентів. Однак такий перехід породжує нову фундаментальну проблему – необхідність ефективної координації їхньої спільної діяльності.
Роль фузингу та сучасних підходів у виявленні та експлуатації вразливостей "нульового дня" в умовах обмежених ресурсів
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Ісмагілов, А.
During the current year, a significant number of incidents have been directly associated with the exploitation of zero-day vulnerabilities. The study identifies key trends in their detection and analyzes the role of fuzzing as the primary technique for discovering zero-day vulnerabilities in proprietary software, particularly in environments where access to source code is restricted or unavailable. Special emphasis is placed on the integration of decompilation, symbolic execution, and coverage feedback as an effective methodology for exploring new execution paths in binary programs.
Розпізнавання емоційних станів під час перегляду відео на основі даних GSR, пульсу та візуального відстеження
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Глибовець, Андрій; Хмель, Світлана
Метою даної роботи є створення прототипу системи розпізнавання емоційних станів користувача під час перегляду відео, який об’єднує дані гальванічної реакції шкіри (GSR), частоти серцевих скорочень (ЧСС) та напрямку погляду.
Проблеми фрагментації контексту в RAG системах
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Андрощук, Максим
Системи Retrieval-Augmented Generation (RAG) є поширеною архітектурною парадигмою, що інтегрує великі мовні моделі (LLM) із зовнішніми базами знань з метою підвищення фактологічної точності та мінімізації генерації необґрунтованої інформації ("галюцинацій")[2]. Функціонування цих систем обмежується основним архітектурним викликом — контекстною фрагментацією.
Технології комунікації транспортних засобів
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Яблонський, Володимир; Афонін, Андрій
У сучасному світі транспортні засоби є невід’ємною частиною повсякденного життя. Відбувається стрімкий розвиток не лише самих транспортних засобів, а й інфраструктури, яку вони використовують, а також технологій, що розширюють можливості транспорту та забезпечують його надійність і безпеку руху. Одним з напрямків, які активно досліджуються, є інтелектуальні транспортні системи (ITS) та комунікація транспортних засобів
До питання узагальненого метапрограмування в C++
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Бублик, Володимир; Трохимчук, Артем
Програмування історично розвивалося у двох основних стилях: імперативному та декларативному (зокрема, функціональному). Ітерація є ключовим засобом організації обчислень в імперативному програмуванні, яке, за своєю суттю, є програмуванням над комірками пам'яті. На противагу цьому, рекурсія є основним інструментом функціонального (декларативного) програмування, яке не вимагає явного керування пам'яттю та операцій присвоєння.
Data Streaming Pipeline for the Quadcopter Flight Control Stack
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Zavaliy, Taras; Shakhovska, Nataliia; Yatsyshyn, Volodymyr
Modern UAV and UGV technologies are highly competitive dynamic field of applied research and development. Mainstream software stacks being used include PX4, ArduPilot, Betaflight, as well as ROS2 – a modular computing environment for processing sensor data streams, running perception and control algorithms, as well as software-in-the-loop simulations. In our research, ROS2 integration with Betaflight for on-board sensor data streaming is implemented and tested.
Генеративний фреймворк для побудови візуально-текстових датасетів на основі онтологій
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Чоловський, Сергій; Здирко, Владислав
Одним з напрямків комп’ютерного зору є візуально-лінгвістична обробка зображень, він включає в себе, зокрема, такі задачі як опис(captioning), відповіді на питання за зображенням(далі VQA - visual question answering), та загальне розуміння(visual common sense reasoning). Задача VQA полягає в тому, щоб на основі зображення надати коротку відповідь на розгорнуте питання (в common sense задачах відповідь може бути довільною).
Порівняльний аналіз Django і Express.js: критерії вибору та сфери застосування у web-розробці
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Пєчкурова, Евеліна; Пєчкурова, Олена
У сучасній web-розробці використання фреймворків є невід’ємною складовою ефективної реалізації web-застосунків. Фреймворки забезпечують розробникам набір інструментів і шаблонів для спрощення створення, підтримки та масштабування проєктів. Основна мета їх використання полягає в автоматизації повторюваних задач, покращенні організації коду та підвищенні безпеки застосунків.
Розрізнення безкоштовних застосунків і пробних версій платних macOS-застосунків на публічних маркетплейсах
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Літвінчук, Захар; Франків, Олександр; Петелєв, Євгеній; Кривоблоцький, С.; Стулова, Н.
Стрімкий розвиток маркетплейсів програмного забезпечення привів до їх комерціалізації. Межа між справді безкоштовними застосунками та продуктами з платними обмеженнями розмивається. У цих умовах прозорість монетизації та коректність маркування стають критично важливими: різноманіття моделей монетизації (підписки, внутрішні покупки, пробні періоди), непослідовне розкриття платних функцій ускладнюють ручну перевірку й підвищують ризики для користувачів і модерації. Це зумовило потребу в автоматизованому підході до категоризації застосунків за моделлю монетизації.
Моделювання асинхронних процесів та управління станом за допомогою мереж Петрі
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Давиденко, Андрій
Моделювання сучасних інформаційних систем, особливо асинхронних та розподілених, вимагає формалізмів, здатних адекватно описувати паралелізм та керовану даними логіку [4, 5]. У цій роботі демонструється застосування мереж Місць/Переходів (М/П) та Кольорових мереж Петрі (КМП) для моделювання попередньо визначених трьох класів розподілених систем [1].
Ієрархічна модель ролей у CRM-системах
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Демидов, М.; Бабенко, Юрій; Бабенко, Михайло
Ієрархічна модель ролей у CRM – це система, у якій ролі користувачів мають "вертикальні" взаємовідносини: користувач із вищою роллю може переглядати дані підлеглих, але не навпаки.
Information Practice Through Digital Ethics: Worldview Assessment of AI Reliability
(Національний університет "Києво-Могилянська академія", 2025) Bagrationi, I.; Bagratishvili, A.
The paper is devoted to the research and evaluation of ethical regularities of Artificial Intelligence as a certain digital existence in the context of worldview parameters. A critical review of the main provisions and principles surrounding the issue is given, finding and developing the progressive criteria in them and establishing a unique theoretical-worldview concept corresponding to modern requirements. The relationships fixed between the thinking of the fields of humanitarian and exact knowledge around the issue are shown in an original way; a kind of attempt is presented to understand and evaluate the system-conceptual model developed on the basis of moral criteria in the digital world of organized management in a new way.