Пропонується in-memory інтелектуальний векторно-логічний комп'ютинг на основі read-wtite транзакцій для економного вирішення задач верифікації цифрових проектів за метрикою заощадження ресурсів – енергії та часу. Пропонуються механізми in-memory MOdeling for SImulation, які обнуляють складність алгоритмів аналізу даних за рахунок експоненційної надмірності розумних моделей. Результати роботи є оригінальними та опубліковані у Scopus журналах.

Хмарні послуги Modeling for Simulation (MOSI) представлені такими компонентами:
1) синтез карти тестування за логічним вектором функціональності;
2) синтез логічного вектора цифрової схеми, заданих логічними векторами елементів;
3) моделювання справної поведінки логічної схеми на основі векторного представлення логічних елементів;
4) моделювання несправностей, як адрес, логічних схем на основі дедуктивних векторів логічних елементів;
5) пошук несправностей у логічній функціональності за її картою тестування; 6) GUI введення логічної схеми, де елементи представлені логічні вектори.
Всі рішення щодо механізмів моделювання MOSI-системи https://vector-simulation.vercel.app/ є оригінальними та апробованими на IEEE конференціях.

Актуальність створення системи MOSI у вигляді хмарного сервісу полягає у економічному вирішенні задач верифікації цифрових проектів за метрикою заощадження ресурсів – енергії (мінімум на 38%) та часу (мінімум на порядок), а також у наданні доступу користувачам з будь-якої точки світу, що є прикладом масового комп’ютингу майбутнього. Більш ефективне використання ресурсів, зниження відходів та зменшення негативного впливу на довкілля сприяє збереженню екології планети, на що спрямовані цілі сталого розвитку (ЦСР 12 – відповідальне споживання та виробництво, ЦСР 9 – – Індустріалізація, інновації та інфраструктура).

Демонстраційний матеріал

Ця робота присвячена дослідженню та впровадженню методів ремонту і обслуговування FPV-дронів в польових умовах із застосуванням технологій 3D-друку та штучного інтелекту. Основна увага приділяється швидкій підготовці 3D-моделей запасних частин та використанню 3D-принтерів для їх виготовлення на місці експлуатації.

Запропонована методика передбачає скорочення часу підготовки до друку шляхом використання 3D-сканера для створення моделей та застосування ШІ для оптимізації параметрів друку. Впровадження цих рішень дозволяє суттєво підвищити оперативність та економічність ремонтних робіт, що робить даний підхід перспективним для використання в умовах обмежених ресурсів та часу.

Демонстраційний матеріал

Ця розробка є системою інтелектуального моніторингу та дистанційного керування електричними навантаженнями, що забезпечує максимальний рівень безпеки для користувача та електромережі. Система базується на сенсорі напруги ZMPT101B, датчику струму SCT-013 та твердотільному реле ZGT-40DA, що дозволяє не лише контролювати рівень напруги і споживану потужність, а й миттєво відключати небезпечні навантаження при перевищенні допустимих параметрів.

Основна унікальність проєкту – гальванічна ізоляція вимірювальних сенсорів, що повністю усуває ризик ураження електричним струмом. Використання твердотільного реле (SSR) забезпечує безконтактне, безіскрове комутування потужних навантажень, що значно знижує ризик займання проводки та електроприладів.

Дистанційний контроль через Wi-Fi дає змогу користувачам відстежувати енергоспоживання та віддалено вимикати пристрої у разі перевантаження або короткого замикання. Це особливо актуально для побутових приладів із великим енергоспоживанням (бойлери, електронагрівачі), що можуть перегрівати проводку та створювати пожежонебезпечні ситуації.

Дана система є гнучкою, легко масштабується та може інтегруватися з розумними системами (Home Assistant, Blynk, MQTT), дозволяючи автоматизувати захист електромережі. В майбутньому планується інтеграція алгоритмів для передбачення можливих аварійних ситуацій та покращення енергоефективності.

Розробка може бути впроваджена у житлових будинках, комерційних об’єктах та підприємствах, забезпечуючи економію електроенергії та мінімізацію ризиків аварій в електромережі.

Демонстраційний матеріал

Розроблено програмний комплекс хмарних обчислень у дослідженнях нейрофізіологічного стану людини на основі даних айтрекінгу, який призначається для застосувань у нейронауках та навчальному процесі. Розроблений комплекс поєднує концепції організації хмарних обчислень PaaS та SaaS, завдяки чому забезпечується кросплатформеність, підвищується продуктивність та ефективність наукових досліджень. Комплекс дозволяє застосовувати методи нелінійної динамічної ідентифікації око рухової системи за допомогою технології айтрекінгу. Отримані моделі око рухової системи використовуються для подальшого визначення нейрофізіологічного стану людини із застосуванням методів машинного навчання

Програмний комплекс підтримує написання скрипт-коду на мовах Python і JavaScript та надає можливість використовувати спеціально розроблені GUI-інтерфейси для роботи з методами ідентифікації.

Комплекс забезпечує високий рівень безпеки виконання скрипт-коду завдяки виконанню цього процесу в хмарному середовищі та його ізоляції. Завдяки модульній архітектурі, програмний комплекс просто масштабується і адаптується до різних умов застосування.

Розробка присвячена створенню системи логування параметрів зйомки для плівкової фотографії. Це дозволяє фіксувати ключові дані під час фотозйомки.

Готовий прототип реалізовано на базі Arduino з використанням набору датчиків для вимірювання основних параметрів. Найважливішими параметрами вважаються ISO, діафрагма, витримка, відстань до об'єкта та рівень освітленості. Дані відображаються на OLED-дисплеї, що забезпечує оперативний контроль за налаштуваннями.

Завдяки використанню апаратних засобів платформи Arduino, система є компактною. Це дозволить використовувати її в польових умовах без постійного підключення до комп'ютера.

Розробка спрямована на покращення процесу плівкової фотографії шляхом усунення проблеми втрати даних про налаштування зйомки, що особливо важливо для експериментальних та навчальних цілей.

Основним напрямом розвитку проекту є перехід на ESP-32 та платформу «Лілка». Використання готового пристрою керування інтерфейсом надає перевагу в прискоренні подальшої інтеграції з вебсервісами.

Демонстраційний матеріал

Розроблено і виготовлено електростатичну аудіосистему з підсилювачем: навушники з двотактним підсилювачем на біполярних транзисторах, що призначена для високоякісного відтворення звукового сигналу (музичних композицій).

Головними складовими конструкції самих навушників є мембрана (діафрагма) і статорні електроди. Діафрагму виготовлено з ультратонкої лавсанової плівки з графітовим покриттям. Статорні електроди виготовлено перфорованими. Завдяки цьому створюється рівномірне електростатичне поле, що забезпечує мінімальні спотворення звуку.

Двотактний підсилювач працює при двополярному живленні ±120 В та забезпечує амплітудний розмах вихідного сигналу до 200 В. Поляризаційна напруга для зарядки діафрагми становить 300 В. Рівень нелінійних спотворень не перевищує -70 дБ (0.03%), швидкість наростання сигналу на виході становить 267 В/мкс, а загальне посилення – 77 дБ. Низька маса діафрагми сприяє високій деталізації відтворення, що робить навушники перспективними для професійного аудіоінжинірингу.

Однією з ключових проблем у 3D-друці є правильне калібрування стола, що безпосередньо впливає на якість друку. Наявні автоматизовані рішення зазвичай складні у встановленні та підключенні. Запропонована система калібрування забезпечує простий і ефективний спосіб усунення цих труднощів.

Конструкція містить надруковані на 3D-принтері кріплення, напрямні для щупа, оптопару, блокувальну кнопку та металевий щуп. Перед калібруванням щуп вільно опускається вручну, а після завершення процедури піднімається та блокується. Принтер створює карту висот, яку автоматично використовує для коригування позиціонування сопла над столом, що дозволяє заощадити час.

Така система поєднує простоту та автоматизацію та робить процес 3D-друку зручнішим для користувачів.