Детально з напрямками наукових досліджень можна ознайомитися в розділі «Наукові дослідження працівників кафедри».
Петрик Михайло Романович — д.ф.-м.н., професор, завідувач кафедри
Спеціалізується на математичному моделюванні та високопродуктивних методах обчислень для дослідження складних багатокомпонентних систем. Наукові інтереси охоплюють моделювання масопереносу в неоднорідних і нанопористих середовищах, конкурентну адсорбцію та дифузію газів у каталітичних матеріалах, фізику й аналіз квантових процесів у багатошарових наноструктурах. Важливим напрямом є розробка методів параметричної ідентифікації та оптимізації процесів із застосуванням суперкомп’ютерних технологій, а також створення програмних рішень для автоматизації обчислень і моделювання. Дослідження знаходять застосування як у галузі енергетики та екології, так і в нейронауках — для аналізу когнітивних сигналів та моделювання біомедичних систем.
Цуприк Галина Богданівна — к.т.н., доцент, заступник завідувача кафедри
Вивчення трансформерних нейронних мереж як сучасної моделі глибокого навчання, що має значний потенціал у завданнях аналізу природної мови. Дослідження спрямоване на можливості видобування інформації з неструктурованих даних та адаптацію трансформерних архітектур до специфічних вимог задач обробки інформації.
Пастух Олег Анатолійович — д.т.н., професор
Наукова діяльність докт. техн. наук, професора Олега Пастуха ґрунтується на поєднанні напрямів інженерії програмного забезпечення, штучного інтелекту, науки про дані, баз даних та когнітивних технологій. Така конвергенція використовується під час виконання досліджень, спрямованих на вирішення складних завдань у різних сферах людської діяльності.
Одним із ключових напрямів є розробка математичного та програмного забезпечення для нейроінтерфейсних технологій на основі штучного інтелекту та аналізу даних. Важливе місце займає створення методів керування базами даних, а також проєктування програмного й апаратного забезпечення для високопродуктивних обчислювальних систем, що застосовують алгоритми штучного інтелекту для аналізу великих обсягів інформації.
Окрему увагу приділено розробці математичного та програмного забезпечення для когнітивних систем і технологій, а також використанню штучного інтелекту у сфері нейромаркетингу та в системах, що обслуговують ринок нерухомості. Значущим є напрям, пов’язаний зі створенням математичних моделей і програмних засобів для діагностики нейродегенеративних патологій. Крім того, дослідження охоплюють застосування штучного інтелекту й аналізу даних для розв’язання прикладних задач механіки та матеріалознавства, що відкриває можливості для міждисциплінарної інтеграції результатів у різних галузях науки та техніки.
Бойко Ігор Володимирович — д.ф.-м.н., доцент
Основним напрямом наукової діяльності є розроблення теоретико-математичних моделей фізичних процесів у низьковимірних структурах, сформованих на основі функціональних матеріалів, зокрема напівпровідників, цеолітів та органічних напівпровідників. Дослідження зосереджене на побудові математичних моделей прямих і обернених задач квантової теорії розсіювання.
Окреме місце займає створення паралельних і розподілених алгоритмів, призначених для ідентифікації параметрів обернених задач дифузії у мікропористих матеріалах із застосуванням методів машинного навчання.
Михалик Дмитро Михайлович — к.т.н., доцент
Основними науковими напрямками досліджень є математичне моделювання та комп’ютерний аналіз процесів масопереносу, дифузії та фільтрації в багатошарових наноструктурованих та мікропористих середовищах. Значна увага приділяється розробці високопродуктивних інформаційних технологій і методів автоматизованого розпаралелювання обчислень для аналізу процесів внутрішньочастинкової дифузії, адсорбції та фільтрації. Досвід охоплює створення та вдосконалення програмного забезпечення для чисельного розв’язання складних задач переносу речовин, оптимізації продуктивності обчислень та використання сучасних підходів до симуляційних досліджень.
Наукові інтереси включають проєктування масштабованих хмарних архітектур для обробки та аналізу великих даних (Big Data). Розробляються підходи до інтеграції високопродуктивних обчислень із сервісами хмарної інфраструктури, що дозволяє ефективно використовувати паралельні та розподілені ресурси для дослідження складних процесів, аналізу даних та впровадження інтелектуальних інформаційних систем.