Наукові засади, методи створення та впровадження гарантоздатних систем штучного інтелекту
Стенограма доповіді на засіданні Президії НАН України 25 лютого 2026 року
DOI:
https://doi.org/10.15407/visn2026.04.037Анотація
У доповіді наведено актуальні результати робіт, спрямованих на розроблення теорії, методів і технологій аналізу, оцінювання, створення та використання гарантоздатних систем штучного інтелекту для ефективного керування, оброблення даних, забезпечення готовності, безпечності та резильєнтності об’єктів критичної інформаційної та енергетичної інфраструктури, інтелектуальних безпілотних систем та інших систем, комплексів та інфраструктур різного призначення, важливих для оборони та безпеки країни.
Як цитувати:
Харченко В.С. Наукові засади, методи створення та впровадження гарантоздатних систем штучного інтелекту (стенограма наукової доповіді на засіданні Президії НАН України 25 лютого 2026 р.). Вісник НАН України. 2026. № 4. С. 37—43. https://doi.org/10.15407/visn2026.04.037
Посилання
Moskalenko V., Kharchenko V., Moskalenko A., Kuzikov B. Resilience and resilient systems of artificial intelligence: taxonomy, models and methods. Algorithms. 2023. 16(3): 165. https://doi.org/10.3390/a16030165
Kharchenko V., Odarushchenko O. Trustworthy AI systems from untrustworthy components: development von Neumann’s paradigm using principle of diversity. In: Proc. 4th Int. Workshop of IT-professionals on Artificial Intelligence (ProfIT AI 2024). Cambridge, MA, USA. P. 392—404. https://ceur-ws.org/Vol-3777/
Kharchenko V.S. Conceptual fundamentals of dependable artificial intelligence systems. Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine. 2025. (2): 11—23. https://doi.org/10.15407/dopovidi2025.02.011
Kharchenko V., Fesenko H., Illiashenko O. Quality models for artificial intelligence systems: characteristic-based approach, development, application. Sensors. 2022. 22(13): 4865. https://doi.org/10.3390/s22134865
Fedorenko G., Fesenko H., Kharchenko V., Kliushnikov I., Tolkunov I. Robotic-biological systems for detection and identification of explosive ordnance: concept, general structure, and models. Radioelectronic and Computer Systems. 2023. (2): 143—159. https://doi.org/10.32620/reks.2023.2.12
Kharchenko V., Ponochovnyi Yu., Zemlianko H. Markov’s models of AI systems availability considering re-learning processes. In: Proc. 5th Int. Workshop of IT-professionals on Artificial Intelligence (ProfIT AI 2025). Liverpool, UK, 2025. P. 240—249. https://ceur-ws.org/Vol-4164/
Kharchenko V., Shchehlov V., Ivasiuk O., Morozova O. Digital twin-based lifecycle methodology for ensuring safety of NPP/SMR I&C systems. Technologies. 2026. 14(1): 46. https://doi.org/10.3390/technologies14010046
Kharchenko V., Ponochovnyi Y., Ruchkov E., Babeshko E. Safety Assessment of the Two-Cascade Redundant Information and Control Systems Considering Faults of Versions and Supervision Means. In: Zamojski W., Mazurkiewicz J., Sugier J., Walkowiak T., Kacprzyk J. (eds) New Advances in Dependability of Networks and Systems. Springer Cham, 2022. https://doi.org/10.1007/978-3-031-06746-4_9
Panarin A., Kharchenko V., Zemlianko H. Advanced classifier for expert assessment of diversity and cost of NPP I&C systems. ISTCMTM. 2025. 86(4): 52—57. https://doi.org/10.23939/istcmtm2025.04.052
Yastrebenetsky M., Kharchenko V. Cyber Security and Safety of Nuclear Power Plant Instrumentation and Control Systems. IGI Global, Hershey, United States, 2014.
Yastrebenetsky M., Kharchenko V. Nuclear Power Plant Instrumentation and Control Systems for Safety and Security. IGI Global, Hershey, United States, 2014.
Kharchenko V., Paturej A., Potii O. (eds). Manual on Cybersecurity, Reliability and Resilience Assurance in the Critical Industries. International Centre for Chemical Safety and Security, Warsaw, 2024.
