(untitled) (Computer systems and information technologies, 2025)
Метою дослідження є розробка високоефективних цифрових компонентів для кіберфізичних систем, здатних до самовідновлення, швидкої обробки даних та надійного функціонування в умовах реального часу. У роботі запропоновано нові підходи до кодування інформації, зокрема кольорових зображень у форматі RGB, та моделювання нейроподібних структур з використанням теоретико-числових базисів Крестенсона, Радемахера та Хаара. Методика ґрунтується на математичних засадах системи залишкових класів (СЗК), модульної арифметики та структурному аналізі цифрових компонентів. Запропоновано використання гібридних моделей формальних нейронів, перцептронів із затримками та вейвлет-нейронів для реалізації задач класифікації сигналів. Розроблено модель самовідновлення сигналів у нейронному пучку з урахуванням відмов окремих елементів та ефектів гальмування. У результаті реалізовано механізм відмовостійкого передавання інформації в біонейронних структурах, сформовано алгоритми кодування пікселів у теоретико-числових базисах Радемахера-Крестенсона та Хаара-Крестенсона з однозначним декодуванням, що дає змогу адаптувати кодування до умов втрати або пошкодження даних. Наукова новизна полягає у поєднанні принципів біологічної відмовостійкості з методами цифрового кодування на основі СЗК, що забезпечує адаптивне відновлення сигналів без потреби в повному декодуванні. Практична значимість дослідження полягає в можливості впровадження результатів у пристрої цифрового зору, сенсорні платформи, елементи вбудованих систем та високопродуктивні процесори для інтелектуальних обчислень у кіберфізичному середовищі.