Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://dspace.pdpu.edu.ua/handle/123456789/25250| Назва: | Cognitive platform engineering: review of research areas at the ITM of NASU |
| Інші назви: | Когнітивна платформна інженерія: огляд напрямків досліджень в ІТМ НАНУ |
| Автори: | Tereshonok, M. Prokopchuk, Y. |
| Ключові слова: | current developments in artificial intelligence NASA’s Autonomous Systems Platform Activating the Home/City Nervous System drones with a 'nervous system' сучасні розробки в парадигмах штучного інтелекту платформа автономних систем NASA активація домашньої/міської нервової системи дрони з «нервовою системою» |
| Дата публікації: | 2026 |
| Видавництво: | Державний заклад «Південноукраїнський національний педагогічний університет імені К. Д. Ушинського» |
| Бібліографічний опис: | Tereshonok M., Prokopchuk Y. Cognitive platform engineering: review of research areas at the ITM of NASU. Інформатика, інформаційні системи та технології: тези доповідей двадцять третьої всеукраїнської конференції студентів і молодих науковців (Одеса, 24 квітня 2026 р.) / Державний заклад «Південноукраїнський національний педагогічний університет імені К. Д. Ушинського", ОНУ ім. І. І. Мечнікова. Одеса, 2026. С. 25-27. |
| Короткий огляд (реферат): | Current developments in artificial intelligence and machine learning paradigms open up new opportunities for creating innovative digital architecture tools. Since a bio-inspired approach [1] can be applied to complex intelligent systems of any scale, smart objects and environments can be viewed as 'living cognitive systems.' Specifically, the 'autonomous systems' approach is applicable to them. Examples include: NASA’s Autonomous Systems Platform; Activating the Home/City Nervous System; and drones with a 'nervous system'. These technologies are aimed at making drones, agents and robots more resilient, autonomous, and capable of self-diagnosis and self-repair (antifragility). Сучасні розробки в парадигмах штучного інтелекту та машинного навчання відкривають нові можливості для створення інноваційних інструментів цифрової архітектури. Оскільки біологічно натхненний підхід [1] може бути застосований до складних інтелектуальних систем будь-якого масштабу, розумні об'єкти та середовища можна розглядати як «живі когнітивні системи». Зокрема, до них застосовується підхід «автономних систем». Приклади включають: Платформу автономних систем NASA; Активацію домашньої/міської нервової системи; та дрони з «нервовою системою». Ці технології спрямовані на те, щоб зробити дрони, агентів та роботів більш стійкими, автономними та здатними до самодіагностики та самовідновлення (антикрихкість). |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://dspace.pdpu.edu.ua/handle/123456789/25250 |
| Розташовується у зібраннях: | Інформатика, інформаційні системи та технології (2026) |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Tereshonok.pdf | 575.37 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.