| dc.contributor.author | Васильківський, М. В. | uk |
| dc.contributor.author | Будаш, М. В. | uk |
| dc.contributor.author | Вікулов, М. М. | uk |
| dc.contributor.author | Vasylkivskyi, M. | uk |
| dc.contributor.author | Budash, M. | uk |
| dc.contributor.author | Vikulov, M. | uk |
| dc.date.accessioned | 2026-05-11T12:55:28Z | |
| dc.date.available | 2026-05-11T12:55:28Z | |
| dc.date.issued | 2025 | uk |
| dc.identifier.citation | Васильківський М. В., Будаш М. В., Вікулов М. М. Оптимізація мобільності телекомунікаційних мереж на основі штучного інтелекту // Сучасні проблеми інфокомунікацій, радіоелектроніки та наносистем (СПІРН-2025) : матеріали Х Міжнародної науково-технічної конференції, Вінниця, 05–07 листопада 2025 р. Електрон. текст. дані. Вінниця : ВНТУ, 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/spirn/spirn2025/paper/view/26030. | uk |
| dc.identifier.isbn | 978-617-8163-75-4 | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51428 | |
| dc.description.abstract | The article is devoted to the study of approaches to optimizing mobility and enhancing the security of telecommunication networks in transportation systems based on artificial intelligence methods. The architecture,
services, and operational features of vehicular ad hoc networks (VANETs) as a component of intelligent transportation systems (ITS) are considered. The main requirements for such networks are analyzed, including minimal data transmission delay, high reliability, scalability, and resilience to security threats. The feasibility of
applying deep learning methods (DNN, CNN, RNN, DBN) is substantiated for trust management, anomaly detection, and behavior prediction of nodes in VANETs. An architectural approach to integrating artificial intelligence models into mobility and security management mechanisms is proposed. The obtained results demonstrate
the potential of integrating intelligent algorithms into telecommunication networks of transportation systems to
establish reliable and secure communications in smart cities. | en_US |
| dc.description.abstract | Доповідь присвячена дослідженню підходів до оптимізації мобільності та підвищення безпеки телекомунікаційних мереж транспортних систем на основі методів штучного інтелекту. Розглянуто архітектуру, сервіси та особливості функціонування мереж транспортних засобів типу VANET як складової інтелектуальних транспортних систем (ITS). Проаналізовано основні вимоги до таких мереж, зокрема мінімальну затримку передавання даних, високу надійність, масштабованість і стійкість до загроз безпеці. Обґрунтовано доцільність застосування методів глибинного навчання (DNN, CNN, RNN,
DBN) для формування довіри, виявлення аномалій і прогнозування поведінки вузлів у мережах VANET.
Запропоновано архітектурний підхід до інтеграції моделей штучного інтелекту у механізми управління
мобільністю та безпекою. Отримані результати свідчать про перспективність інтеграції інтелектуальних алгоритмів у телекомунікаційні мережі транспортних систем для побудови надійних і безпечних
комунікацій у «розумних містах». | uk_UA |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Сучасні проблеми інфокомунікацій, радіоелектроніки та наносистем (СПІРН-2025) : матеріали Х Міжнародної науково-технічної конференції, Вінниця, 05–07 листопада 2025 р. | uk |
| dc.subject | штучний інтелект | uk |
| dc.subject | глибинне навчання | uk |
| dc.subject | VANET | uk |
| dc.subject | інтелектуальна транспортна система | uk |
| dc.subject | оптимізація мобільності | uk |
| dc.subject | довіра в мережах | uk |
| dc.subject | безпека телекомунікацій | uk |
| dc.subject | V2X-комунікації | uk |
| dc.subject | artificial intelligence | uk |
| dc.subject | deep learning | uk |
| dc.subject | VANET | uk |
| dc.subject | intelligent transportation system | uk |
| dc.subject | mobility optimization | uk |
| dc.subject | network trust | uk |
| dc.subject | telecommunication security | uk |
| dc.subject | V2X communications | uk |
| dc.title | Оптимізація мобільності телекомунікаційних мереж на основі штучного інтелекту | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 621.396 | uk |
| dc.relation.references | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/spirn/spirn2025/paper/view/26030 | uk |
| dc.identifier.orcid | https://orcid.org/ | uk |