Наукові напрями

Основні напрями наукових досліджень на кафедрі ІСТ зосереджені в області системного аналізу, інформаційних технологій та інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень в транспортній галузі, телекомунікаціях та промисловості, а саме:

  1. Методи системного аналізу та інформаційні технології для забезпечення розвитку транспортних систем;
  2. Системи підтримки прийняття рішень при управлінні технічними, соціальними та економічними системами на основі інтелектуальної обробки інформації;
  3. Математичні методи, моделі і технології дослідження складних систем;
Кафедра має наукові зв'язки з такими ЗВО як: Національний технічний університет України «КПІ», Національний авіаційний університет, Державний університет телекомунікацій, Київський державний університет ім. Тараса Шевченка, Національний університет «Києво-могилянська академія», Київський національний економічний університет, Київський національний торговельно-економічний університет, Харківський національний автомобільно-дорожній університет тощо.

Кафедра має наукові зв'язки з такими підрозділами Національної Академії Наук України та галузевими науково-дослідними інститутами як: Інститут кібернетики НАНУ, Науково-навчальний центр прикладної інформатики НАНУ, Інститут проблем математичних машин і систем НАНУ, Інститут математики НАНУ, Інститут механіки ім. С.П.Тимошенка НАНУ, Центральний науково-дослідний інститут навігації та управління тощо.

Найбільш вагомі досягнення кафедри за останні три роки полягають у тому, що:
  • розроблено оцінку функціональних можливостей і ефективності роботи загальнодоступних хмарних сервісів та Open Source IoT платформ, розроблено рекомендації щодо їх використання для обробки даних, одержаних від систем моніторингу транспорту;
  • створено моделі підтримки прийняття рішень для: кластерного аналізу даних білінгових систем телекомунікаційних компаній на основі методу конкурентного навчання нейронних мереж; підвищення ефективності управління бізнес-процесами рієлторських компаній на основі застосування інформаційного підходу до аналізу даних; налаштування та застосування великих мовних моделей для автоматизації розробки програмного забезпечення;
  • досліджено моделі розпізнавання мови на основі штучних нейронних мереж, визначено необхідний функціонал та спроектовано інформаційний кросплатформений додаток з голосовим інтерфейсом.
Студенти старших курсів, а також аспіранти кафедри займаються науково-дослідною роботою, яка пов'язана з науковими темами кафедри. Вони приймають участь в роботі багатьох науково-технічних конференцій.


Назад