Збірники наукових праць ЦНТУ
Permanent URI for this communityhttps://dspace.kntu.kr.ua/handle/123456789/1
Browse
Search Results
Item Розробка системи управління базою даних рекомендаційної системи для комп’ютерних та комп’ютерно-інтегрованих систем(ЦНТУ, 2022) Міхав, В. В.; Мелешко, Є. В.; Якименко, М. С.; Шуліка, Я. П.; Mikhav, V.; Meleshko, Ye.; Yakymenko, M.; Shulika, Ya.Метою даної роботи є розробка системи управління базою даних рекомендаційної системи для комп’ютерних та комп’ютерно-інтегрованих систем, та порівняння якості її роботи з існуючими системами. На сьогоднішній день рекомендаційні системи мають широке застосування у комп’ютерних мережах, зокрема, в соціальних мережах, системах Інтернет-торгівлі, поширенні медіа-контенту, реклами тощо, а також у комп’ютерно-інтегрованих системах, зокрема, в Інтернеті речей та розумних будинках. Ефективний спосіб представлення даних, необхідних для роботи рекомендаційної системи, може зменшити кількість потрібних ресурсів та полегшити розробку і використання більш складних алгоритмів для формування списків рекомендацій. У цій роботі було проведено дослідження можливості та ефективності використання відкритих лінійних списків для збереження даних рекомендаційної системи. Розроблена система значно випереджає розглянуті існуючі інструменти як за швидкістю роботи, так і за ефективністю використання пам’яті. The goal of this work is to develop a database management system of the recommendation system for computer networks and computer-integrated systems, as well as to compare the quality of its work with existing systems. Today, recommendation systems are widely used in computer networks, in particular, in social networks, Internet commerce systems, media content distribution, advertising, etc., as well as in computer-integrated systems, in particular, in the Internet of Things and smart houses. An effective way to present the data required for the recommendation system can reduce the number of resources required and facilitate the development and use of more sophisticated algorithms for compiling lists of recommendations. When storing data from the recommendation system, one of the important parameters of the database is the speed of reading/writing information, as well as the amount of memory required to store data in one format or another. Therefore, it is advisable to use simple data models. This paper investigated the feasibility and effectiveness of using open linear lists to store recommendation system data in computer networks and computer-integrated systems. To test the effectiveness of the proposed method of presenting data in the recommendation system, comparative experiments were conducted with such software as: relational database management system Postgresql, resident repository key-value pairs Redis and graph database Neo4j. Each method of presenting data was tested on the following indicators: time of filling the repository with test data; the amount of memory occupied by the repository after filling; recommendation generation time. The MovieLens data set was used as test data. The developed database management system based on linear lists is significantly ahead of the existing tools in terms of both speed and efficiency of memory use.Item Ризики впровадження штучного інтелекту в комп’ютерні системи(ЦНТУ, 2022) Марченко, К. М.; Оришака, О. В.; Марченко, А. К.; Мельник, А. М.; Marchenko, K.; Oryshaka, О.; Marchenko, А.; Melnick, А.У статті розглянуті питання автоматизованої обробки інформації в комп’ютерних системах. Розглянуті вимоги, яким повинні відповідати комп’ютерні системи. Підкреслюється неможливість забезпечення абсолютної надійності алгоритмів та програмного забезпечення комп’ютерні системи, отже, повної адекватності отриманих рішень. Проаналізовані сфери використання штучного інтелекту та зроблені висновки про доцільність та безпечність його впровадження в окремих галузях з точки зору безпеки життєдіяльності людей та охорони праці. Since the absolute reliability of computer systems and the results of information processes that run in them can not be guaranteed, the task of research is to identify critical areas where such errors and failures are unacceptable. The main problems with the introduction of artificial intelligence in computer systems are the inability to predict all real situations and program the behavior of the machine adequately to them, lack of reliability and software errors. The input on which artificial intelligence is taught may be incorrect. In addition, artificial intelligence systems are influenced by the way of thinking and values of its developers, who are not always familiar with psychology, sociology and other humanities. These shortcomings during the use of artificial intelligence systems have led to many incidents, including fatal. The analysis of the sample of artificial intelligence error messages allowed us to determine which areas are critical errors, ie where the use of artificial intelligence systems is associated with significant risk. In particular, these are such areas as medicine, military affairs, transport, manufacturing, where people and robotic systems cooperate, hazardous industries, energy, social management, legal institutions and more. Currently, there is no regulatory and legal framework for the use of artificial intelligence, so its implementation is spontaneous, which leads to unpredictable results and accidents. Artificial intelligence used in critical infrastructures, in areas related to human health and life, belongs to the category of high risk. Based on the analysis and due to the impossibility of ensuring the absolute reliability of computer systems and their software, the authors do not recommend the use of artificial intelligence in areas related to safety, health and human life, especially large human teams. Devices using artificial intelligence systems should be marked with messages about its use with a clear warning about the partial reliability of the device in terms of safety and consumer responsibility for the use of such a device. The authors strongly discourage the use of artificial intelligence in responsible decision-making in areas related to the security of large groups of people.