XVІ Міжнародна науково-практична конференція молодих вчених «Інформаційні технології: економіка, техніка, освіта»

28-29 жовтня 2025 року на базі факультету інформаційних технологій Національного університету біоресурсів і природокористування України відбулася ХVІ Міжнародна науково-практична конференція молодих вчених «Інформаційні технології: економіка, техніка, освіта». Її учасниками стали студенти, аспіранти та молоді вчені з нашого й інших вищих навчальних закладів і установ.

Перший день конференції розпочався з пленарного засідання, модератором якого виступив заступник декана факультету інформаційних технологій з наукової роботи, доктор економічних наук Володимир КРАВЧЕНКО.

З вітальним словом до учасників звернувся начальник НДЧ НУБіП України, доктор сільськогосподарських наук, професор Володимир ОТЧЕНАШКО, акцентував на ролі конференції як важливого майданчика для обговорення практичного застосування інформаційних технологій у контексті цифровізації економіки, розвитку аграрного сектору та трансформації суспільства. Висловив переконання в тому, що сьогоднішні молоді вчені стануть завтрашніми лідерами інноваційних змін. А також побажав усім учасникам продуктивної роботи, цікавих дискусій та взаємозбагачуючого спілкування.

Далі до присутніх звернувся Ігор БОЛБОТ, декан факультету інформаційних технологій, доктор технічних наук, професор. Він представив місію конференції та її значущість для розвитку наукової спільноти та професійної спільноти ІТ-сектору. На думку декана, конференція слугує унікальним плацдармом, де молоді дослідники можуть виявити сучасні тренди в галузі інформаційних технологій, усвідомити критичну роль цифровізації у різних сферах діяльності, а також обговорити механізми впливу ІТ-рішень на економіку, управління, освіту й інші аспекти життєдіяльності.

На пленарному засіданні конференції заслухали п'ять ґрунтовних доповідей від аспірантів і магістрів:

• ПОНЗЕЛЬ Ярослав (НУБіП України, аспірант): «Технологічні аспекти розробки мобільного застосунку для Національного університету біоресурсів і природокористування України в умовах цифрової трансформації»

• РУДОЙ Дмитро (НУБіП України, магістр): «Програмне забезпечення аналітичної системи управління працевлаштуванням»

• КАЧМАРСЬКИЙ Олекса (НУБіП України, аспірант): «Гібридна система підтримки рішень для економічної оптимізації дозування добрив в мінливих погодних умовах"

• КОХАН Кирило (НУБіП України, аспірант): «Метод Pairwise Testing для оптимізації конфігурацій автоматизованого тестування багатокомпонентних інформаційних систем»

• ШТАНЬКО Вадим (НУБіП України, аспірант): «Інформаційна технологія та інструментальний засіб створення дворівневої інтелектуальної системи виявлення та класифікації DDoS-атак»

Представлені роботи відображають спектр актуальних напрямків досліджень, зокрема розробку мобільних додатків, вирішення завдань кібербезпеки, оптимізація систем управління, та мають спрямованість на розв'язання практичних проблем.

Після пленарних виступів робота конференції продовжилася у форматі секційних засідань, які продовжились ще наступного дня. На них молоді вчені представили свої новаторські ініціативи та проекти, спрямовані на вирішення актуальних науково-практичних проблем, висловили свої ідеї та думки. Склад цьогорічних секцій:

1. Секція 1. «Цифрова економіка: інструменти, моделі та методи», керівники секції — к.е.н., доцент РОГОЗА Н.А., к.ф.-м.н., доцент КОВАЛЬ Т.В.

2. Секція 2. «Прикладні інформаційні системи: сучасні методи та засоби розробки», керівник секції — д.т.н., професор СМОЛІЙ В.М.

3. Секція 3. «Засоби сприяння кібербезпеці на апаратному та програмному рівнях», керівники секції — д.т.н., професор ЛАХНО В.А., к.т.н., доцент САГУН А.В.

4. Секція 4. «Комп'ютерні системи: Інтернет речей, вбудовані системи, архітектурні платформи», керівники секції — к.т.н., доцент ГУСЄВ Б.С., к.т.н., доцент ШКАРУПИЛО В.В.

5. Секція 5. «Наука про дані: технології OLTP і OLAP, машинне навчання, методи штучного інтелекту», керівники секції — к.ф.-м.н., доцент КИРИЧЕНКО В.В.

Секційне засідання “Цифрова економіка: інструменти, моделі та методи» привернуло увагу багатьох учасників, більше 25 тез було подано на розгляд, а в роботі секції прийняли участь більше 30 осіб. Робота секції проходила в змішаному форматі.

Засідання розпочалось словами привітання від заступника декана з навчальної роботи кандидата економічних наук, доцента Наталії КЛИМЕНКО та завідувача кафедри економічної кібернетики, доцента Наталії Рогози, які акцентували увагу на важливості проведення досліджень у сфері економіки за допомогою сучасних інформаційних технологій та математичних методів й моделей, враховуючи реалії сьогодення.

Доповідач Микола ГУДЗЬ зосередився на темі «Прогнозування ціни криптовалюти bitcoin з використанням моделі Рrophet», яка була визнана найкращою доповіддю на секції. Савелій БАЛАБАНОВ розповів про «Мodeling the impact of geopolitical risks and interest rates on exchange rates». Тарас ПШЕНИЧНИЙ зосередився на темі «Мodeling the dynamics of the exchange rate based on macroeconomic indicators». Продемонстрував своє дослідження, де проаналізував ринок продукції рослинництва в Україні Владислав ГРИЦЮК. Студентка Тетяна МАЗУРЕНКО зацікавила доповіддю на тему «Моделювання та прогнозування якості життя населення України». Темі «Оцінка ризику сільськогосподарського землекористування України в умовах викликів» присвятив свій виступ Богдан БОЦЯН. Детально проаналізував ринок технічних культур Саймон УЗУ.

Найбільшу зацікавленість серед учасників секції викликали питання пов’язані з цінами на криптовалюти та якістю життя населення України. В ході діалогу були висловлені численні ідеї та переконання, а секція завершилася на позитивній ноті, підтверджуючи важливість таких дискусій для молодих дослідників та для обміну досвідом.

На секції «Прикладні інформаційні системи: сучасні методи та засоби розробки» аспірант нашого факультету Євген КЛИМЕНКО доповів про розвідувальний аналіз даних, а саме про узагальнення основних характеристик набору даних для того, щоб отримати уявлення та зрозуміти основні закономірності та взаємозв'язки в даних. Основна його мета допомогти знайти найважливіші характеристики та змінні даних, а також виявити будь-які потенційні відхилення або викиди в неоднорідних даних. Це полегшує вибір статистичних методів та алгоритмів машинного навчання, які будуть найбільш ефективними для аналізу. Для етапу EDA використовуємо кілька інструментів В набір моделей включені Дерева рішень, Випадковий ліс, LightGBM (легка градієнтна модель підсилення) і Логістична регресія.

Аспірант першого року навчання Вадим ОЛІЙНИК зосередив увагу на вивченні факторів впливу на завершення навчання студентів для побудови прогнозної моделі на основі методів штучного інтелекту. Демографічні фактори мають середній вплив на результати прогнозування (0.15-0.25). До демографічних факторів відносять вік, стать, місце проживання, сімейний стан. Зазначається, що жінки на 12–18% частіше завершують навчання, ніж чоловіки, а студенти старшого віку частіше припиняють навчання через повну зайнятість або сімейні обов’язки. Соціально-економічні фактори також мають середній рівень впливу (0.25–0.35). До соціально-економічних факторів відносять дохід, наявність стипендії, зайнятість під час навчання, рівень освіти батьків. Вважається, що студенти з низьким рівнем доходу мають у 1,8 рази вищу ймовірність припинення навчання. Водночас, державна фінансова підтримка знижує цей ризик на 20-25%. Академічні фактори мають найбільший рівень впливу (0.45–0.65). До академічних факторів відносять середній бал, наявність академічних заборгованостей, відвідування. Середній бал першого року навчання вважається найкращим прогностичним чинником успішного завершення навчання. Поведінкові фактори також мають високий рівень впливу (0.40–0.55). До поведінкових факторів відносять кількість входів у систему керування навчанням (СКН), час перегляду навчальних матеріалів, своєчасне завантаження виконаних робіт.

Владислав ШАПТАЛА, аспірант четвертого року навчання, у своїй доповіді проілюстрував результати досліджень, за якими для бульбашок акційного типу найкраще працює індикатор Баффета у поєднанні з інтенсивністю ODI/M&A у перегрітих секторах, тоді як для кредитних шоків потрібен композит на базі ODI/M&A, показників кредиту/М3 та ринкових спредів. Притоки FDI здебільшого реактивні й як ранній сигнал попередження не придатні.

Магістрант Натан СМОЛІЙ в ході досліджень використовував модель YOLOv11s для сегментації зображення з наявними об’єктами захисного спорядження, оцінено різницю якості для підходу з попереднім тренуванням та zero-shot learning. В якості середовища для тестування моделей було використано ultralytics та мову програмування python3.11. Для вирішення завдання сегментації було створено датасет із 150 зображень. При тренування використовувався специфічний для сегментації параметр mask_ratio – 4, який вказує наскільки наближеною до графічних примітивів буде маска сегментації. Результуюче значення метрики перетину з розміченими даними наблизилось до значення у 40%. Також особливістю роботи моделі став час виконання тестової сегментацій (близько 120 мс).

Під час роботи секцій «Засоби сприяння кібербезпеці на апаратному та програмному рівнях» та «Комп’ютерні системи: Інтернет речей, вбудовані системи, архітектурні платформи» обговорювалися актуальні питання розвитку апаратних і програмних засобів кіберзахисту, застосування технологій Інтернету речей, впровадження сучасних архітектурних платформ та інновацій у сфері безпечних обчислювальних систем. У заході взяли участь 36 молодих вчених. Доповіді викликали жваве обговорення, що свідчить про високий рівень підготовки молодих дослідників і їхню зацікавленість у практичному застосуванні сучасних інформаційних технологій.

Засідання секції «Наука про дані: технології OLTP і OLAP, машинне навчання, методи штучного інтелекту» проходило у дистанційному форматі та тривало шість годин з невеликою перервою. Студенти продемонстрували результати своїх наукових досліджень, а також підтвердили свою готовність до захисту магістерських робіт.

Традиційно в рамках конференції відбулась постерна сесія магістрів 2 року навчання факультету інформаційних технологій, які представили свої наукові наробки в рамках підготовки кваліфікаційних магістерських робіт за освітніми програмами «Комп'ютерні системи і мережі», «Економічна кібернетика», «Програмне забезпечення інформаційних систем», «Інформаційні управляючі системи і технології», «Комп’ютерний еколого-економічний моніторинг» та іншими. Більш детально про результати постерної сесії можна подивитись за посиланням URL >>>.

Бажаємо молодим вченим наснаги, нових творчих перемог і наукових здобутків, невичерпного ентузіазму й енергії!