霂瑞霂��撘����迨��辣:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52126| Title: | Стан та перспективи розвитку розумних міст на основі штучного інтелекту |
| Other Titles: | Current State and Development Prospects of AI-Based Smart Cities |
| Authors: | Боднар, Микола Орестович Bodnar, Mykola |
| Affiliation: | ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна |
| Bibliographic description (Ukraine): | {ВІДКОРЕГУЙТЕ!!!} Прізвище І. Б. Назва : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки“ / І. Б. Прізвище. — Тернопіль: ТНТУ, РІК. — ХХ с. |
| Bibliographic reference (2015): | Боднар М. О. Стан та перспективи розвитку розумних міст на основі штучного інтелекту : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістр : спец. 122 - комп’ютерні науки / наук. кер. С. В. Марценко. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026. 72 с. |
| Issue Date: | 26-五月-2026 |
| Submitted date: | 12-五月-2026 |
| Date of entry: | 1-六月-2026 |
| Publisher: | ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна |
| Country (code): | UA |
| Place of the edition/event: | Тернопіль |
| Supervisor: | Марценко, Сергій Володимирович Martsenko, Serhii |
| Committee members: | Дідич, Ірина Степанівна Didych, Iryna |
| UDC: | 004.9 |
| Keywords: | 122 комп’ютерні науки прогнозна аналітика розумне місто хмарні обчислення штучний інтелект інтернет речей pestel-аналіз методи оптимізації artificial intelligence cloud computing internet of things optimization methods pestel analysis predictive analytics smart city |
| Page range: | 72 |
| Abstract: | Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню стану та перспектив розвитку розумних міст на основі штучного інтелекту. В першому розділі подано сутність концепції «Розумне місто». Висвітлено роль Big Data та штучного інтелекту у розвитку «розумних міст». Описано інтелектуальні системи прийняття рішень у «розумних містах». Проаналізовано роль штучного інтелекту в міському розвитку. Досліджено інтелектуальні платформи та методи обробки даних «розумних міст». Обґрунтовано концептуальні основи інтеграції штучного інтелекту та хмарних обчислень в інфраструктуру «розумних міст». Сформовано теоретико-методологічні засади трансформації урбаністичних даних за допомогою технологій штучного інтелекту.
В другому розділі кваліфікаційної роботи описано прогнозну аналітику в міському плануванні. Подано прогнозування перспектив зростання «розумних міст». Досліджено моделі прогнозування транспортних потоків. Висвітлено прогнози впливу на навколишнє середовище. Досліджено інтелектуальні методи оптимізації систем «розумних міст». Розглянуто роль ШІ-керованих хмарних рішень у процесах прийняття управлінських рішень та прогностичного аналізу міського середовища.
В третьому розділі кваліфікаційної роботи подано аналіз викликів і перспектив розвитку інтелектуальних міських систем. Проаналізовано обмеження розвитку «розумних міст» з використанням ШІ. The qualification thesis is devoted to the study of the current state and prospects for the development of smart cities based on artificial intelligence. The first chapter presents the essence of the “Smart City” concept. The role of Big Data and artificial intelligence in the development of smart cities is highlighted. Intelligent decision-making systems in smart cities are described. The role of artificial intelligence in urban development is analyzed. Intelligent platforms and methods for processing smart city data are investigated. The conceptual foundations for integrating artificial intelligence and cloud computing into smart city infrastructure are substantiated. The theoretical and methodological principles of transforming urban data using artificial intelligence technologies are formulated. The second chapter of the qualification thesis describes predictive analytics in urban planning. Forecasting the growth prospects of smart cities is presented. Models for predicting traffic flows are investigated. Forecasts of environmental impact are highlighted. Intelligent optimization methods for smart city systems are studied. The role of AI-driven cloud solutions in managerial decision-making processes and predictive analysis of the urban environment is considered. The third chapter of the qualification thesis presents an analysis of the challenges and prospects for the development of intelligent urban systems. The limitations of smart city development using artificial intelligence are analyzed. |
| Description: | Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя |
| Content: | Вступ 8 1 Теоретичні основи розвитку «розумних міст» на основі штучного інтелекту 11 1.1 Сутність концепції «Розумне місто» 11 1.2 Big Data та штучний інтелект у розвитку «розумних міст» 14 1.3 Інтелектуальні системи прийняття рішень у «розумних містах» 15 1.4 Роль штучного інтелекту в міському розвитку 17 1.5 Інтелектуальні платформи та методи обробки даних «розумних міст» 18 1.6 Концептуальні основи інтеграції штучного інтелекту та хмарних обчислень в інфраструктуру «розумних міст» 21 1.7 Теоретико-методологічні засади трансформації урбаністичних даних за допомогою технологій штучного інтелекту 23 1.8 Висновок до першого розділу 24 2 Аналіз технологій прогнозування та оптимізації у «розумних містах» 25 2.1 Прогнозна аналітика в міському плануванні 25 2.2 Прогнозування перспектив зростання «розумних міст» 28 2.3 Моделі прогнозування транспортних потоків 29 2.4 Прогнози впливу на навколишнє середовище 31 2.5 Інтелектуальні методи оптимізації систем «розумних міст» 33 2.5.1 Моделі розподілу ресурсів «розумних міст» 35 2.5.2 Системи «розумного» енергоменеджменту 37 2.5.3 Оптимізація «розумного» транспортування 39 2.6 Роль ШІ-керованих хмарних рішень у процесах прийняття управлінських рішень та прогностичного аналізу міського середовища 40 2.7 Висновок до другого розділу 45 3 Перспективи та виклики розвитку «розумних міст» 46 3.1 Аналіз викликів і перспектив розвитку інтелектуальних міських систем 46 3.2 Аналіз обмежень розвитку «розумних міст» з використанням ШІ 49 3.3 Макросередовищні фактори розвитку «розумних міст»: можливості, ризики та футурологічні тенденції 50 3.4 Майбутні тенденції застосування штучного інтелекту для «розумних міст» 57 3.5 Умови сталого розвитку «розумних міст» на основі штучного інтелекту 58 3.6 Висновок до третього розділу 60 4 Охорона праці та безпека в надзвичайних ситуаціях 61 4.1 Психологічні чинники небезпеки 61 4.2 Домедична допомога при ураженні електричним струмом персоналу інтелектуальних міських систем 63 4.3 Висновок до четвертого розділу 64 Висновки 65 Перелік джерел 67 ДОДАТКИ |
| URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52126 |
| ISBN: | {ВІДКОРЕГУЙТЕ!!!} Прізвище І. Б. Назва : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки“ / І. Б. Прізвище. — Тернопіль: ТНТУ, РІК. — ХХ с. {ВІДКОРЕГУЙТЕ!!!} Прізвище І. Б. Назва : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки“ / І. Б. Прізвище. — Тернопіль: ТНТУ, РІК. — ХХ с. {ВІДКОРЕГУЙТЕ!!!} Прізвище І. Б. Назва : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки“ / І. Б. Прізвище. — Тернопіль: ТНТУ, РІК. — ХХ с. {ВІДКОРЕГУЙТЕ!!!} Прізвище І. Б. Назва : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки“ / І. Б. Прізвище. — Тернопіль: ТНТУ, РІК. — ХХ с. |
| Copyright owner: | © Боднар Микола Орестович, 2026 |
| References (Ukraine): | 1. Khaleel Khlewee, Ismael, Kassem Hamze, and Tirus Muya. "AI in smart cities: a review of urban data processing, prediction, and optimization techniques." Estidamaa 2025 (2025): 29-38. 2. Duda O., Kunanets N., Matsiuk O., Pasichnyk V., Rzheuskyi A. Aggregation, Storing, Multidimensional Representation and Processing of COVID-19 Data // Advances in Intelligent Systems and Computing V. CSIT 2020. Springer, Cham, 2021. Vol. 1293. DOI: 10.1007/978-3-030-63270-0_60. ISSN 2194-5357, EISSN 2194-5365. 3. F. Ghareh Mohammadi, F. Shenavarmasouleh, M. H. Amini, and H. R. Arabnia, “Data analytics for smart cities: Challenges and promises,” 2021. 4. Kunanets N., et al. Designing the Repository of Documentary Cultural Heritage // Advances in Intelligent Systems and Computing V. CSIT 2020. Springer, Cham, 2021. Vol. 1293. DOI: 10.1007/978-3-030-63270-0_70. ISSN 2194-5357, EISSN 2194-5365. 5. P. Bellini, P. Nesi, and G. Pantaleo, “IoT-enabled smart cities: A review of concepts, frameworks and key technologies,” Appl. Sci., 2022. 6. Duda O., Matsiuk O., Kunanets N., Pasichnyk V., Rzheuskyi A., Bilak Y. Formation of hypercubes based on data obtained from IoT devices // International Journal of Sensors, Wireless Communications and Control. 2021. Vol. 11(5). P. 498–504. DOI: 10.2174/2210327910999201210145151. 7. A. Abdallah, S. Anadani, and H. Ismail, “Internet-Based 3D Volumes with Signed Distance Fields: Establishing a WebGL Rendering Infrastructure,” in Proc. Int. Conf., 2024. 8. J. S. Gracias, G. S. Parnell, E. Specking, and E. A. Pohl, “Smart cities–A structured literature review,” Smart Cities, 2023. 9. S. L. Zubaidi, K. Hashim, S. Ethaib, and N. S. S. Al-Bdairi, “A novel methodology to predict monthly municipal water demand based on weather variables scenario,” J. King Saud Univ., vol. 2022, 2022. 10. R. U. Attah, B. M. P. Garba, and I. Gil-Ozoudeh, “Advanced financial modeling and innovative financial products for urban development: Strategies for economic growth,” Int. J. Eng. Res., 2024. 11. Y. Himeur, M. Elnour, F. Fadli, N. Meskin, and I. Petri, “AI-big data analytics for building automation and management systems: A survey, actual challenges and future perspectives,” Artif. Intell., vol. 2023, 2023. 12. M. A. Fadhel, A. M. Duhaim, A. Saihood, and A. Sewify, “Comprehensive systematic review of information fusion methods in smart cities and urban environments,” Information, vol. 2024, 2024. 13. S. E. Bibri, J. Huang, S. K. Jagatheesaperumal, and J. Krogstie, “The synergistic interplay of artificial intelligence and digital twin in environmentally planning sustainable smart cities: A comprehensive systematic review,” 2024. 14. M. E. E. Alahi, A. Sukkuea, F. W. Tina, and A. Nag, “Integration of IoT-enabled technologies and artificial intelligence (AI) for smart city scenario: Recent advancements and future trends,” Sensors, 2023. 15. F. Z. Rozony and M. N. A. Aktar, “A systematic review of big data integration challenges and solutions for heterogeneous data sources,” Acad. J., 2024. 16. S. Schmager and I. O. Pappas, “Understanding human-centred AI: A review of its defining elements and a research agenda,” Behav. Inf. Technol., 2025. 17. Duda O., Stanko A. Architecture of monitoring platform in smart cities // Вісник ХНУ. 2023. No. 4. P. 10–19. DOI: 10.31891/2307-5732. 18. R. Sonani and V. Govindarajan, “Cloud integrated governance driven reinforcement framework for ethical and legal compliance in AI based regulatory enforcement,” J. Sel. Top., 2025. 19. Rakshit, Ishita. "AI-driven cloud solutions for smart city data analytics." Systemic analytics 3.1 (2025): 27-34. 20. Kalusivalingam, A. K., Sharma, A., Patel, N., & Singh, V. (2021). Enhancing smart city development with AI: Leveraging machine learning algorithms and iot-driven data analytics. International journal of ai and ml, 2(3), 1-25. https://cognitivecomputingjournal.com/index.php/IJAIML-V1/article/view/78 21. Gade, K. R. (2021). Data-driven decision making in a complex world. Journal of computational innovation, 1(1), 1-18. https://researchworkx.com/index.php/jci/article/view/2 22. Nama, P., Pattanayak, S., & Meka, H. S. (2023). AI-driven innovations in cloud computing: Transforming scalability, resource management, and predictive analytics in distributed systems. International research journal of modernization in engineering technology and science, 5(12), 4165. https://www.doi.org/10.56726/IRJMETS47900 23. Ang, K. L. M., Seng, J. K. P., Ngharamike, E., & Ijemaru, G. K. (2022). Emerging technologies for smart cities’ transportation: Geo-information, data analytics and machine learning approaches. ISPRS international journal of geo-information, 11(2), 85. https://www.mdpi.com/2220-9964/11/2/85 24. Abbas, M., Akhai, S., Abbas, U., Jafri, R., & Arif, S. M. (2025). Ai-enabled sustainable urban planning and management. In Real-world applications of ai innovation (pp. 233–260). IGI Global Scientific Publishing. https://www.igi-global.com/chapter/ai-enabled-sustainable-urban-planning-and-management/363608 25. Wang, Sevidon. "Challenges and opportunities for developing a smart city based on artificial intelligence." Applied Innovations in Industrial Management 5.1 (2025): 62-69. 26. A. A. Adesina, T. V. Iyelolu, and P. O. Paul, “Leveraging predictive analytics for strategic decision-making: Enhancing business performance through data-driven insights,” World J. Adv. Res., 2024. 27. M. Elassy, M. Al-Hattab, M. Takruri, and S. Badawi, “Intelligent transportation systems for sustainable smart cities,” Transp. Eng., 2024. 28. H. Hao, Y. Wang, and J. Chen, “Empowering scenario planning with artificial intelligence: A perspective on building smart and resilient cities,” Engineering, 2024. 29. S. Pal and S. K. Ghosh, “Rule based end-to-end learning framework for urban growth prediction,” 2017. 30. T. Orusa, A. Viani, and E. Borgogno-Mondino, “Earth observation data and geospatial deep learning AI to assign contributions to European municipalities Sen4MUN: An empirical application in Aosta Valley,” Land, 2024. 31. P. Wu, Z. Zhang, X. Peng, and R. Wang, “Deep learning solutions for smart city challenges in urban development,” Sci. Rep., 2024. 32. Duda O., Shakleina I., Luchkevych M. AI and ML in DevOps efficiency // Herald of Khmelnytskyi National University. 2025. Vol. 351(3.1). P. 143–149. DOI: 10.31891/2307-5732-2025-351-17. 33. S. Felici-Castell, J. Segura-Garcia, J. J. Perez-Solano, R. Fayos-Jordan et al., “AI-IoT low-cost pollution-monitoring sensor network to assist citizens with respiratory problems,” 2023. 34. P. Linardatos, V. Papastefanopoulos et al., “CO2 concentration forecasting in smart cities using a hybrid ARIMA– TFT model on multivariate time series IoT data,” Sci. Rep., vol. 13, no. 1, 2023. 35. R. Pinki, S. Kumar, S. Vimal, and N. S. Alghamdi, “Artificial intelligence‐enabled smart city management using multiobjective optimization strategies,” Expert Syst., vol. 2025, 2025. 36. A. Shah Syed, D. Sierra-Sosa, A. Kumar, and A. Elmaghraby, “Making cities smarter–Optimization problems for the IoT enabled smart city development: A mapping of applications, objectives, constraints,” 2022. 37. A. Khatun and S. G. S. Hossain, “Open challenges and issues: Artificial intelligence for transactive management,” 2020. 38. P. Chamoso Santos and F. de la Prieta Pintado, “Smart cities simulation environment for intelligent algorithms evaluation,” 2015. 39. Wolniak, R., & Stecuła, K. (2024). Artificial Intelligence in Smart Cities–Applications, Barriers, and Future Directions: A Review. Smart Cities, 7(3), 1346-1389. 39. Wolniak, R., & Stecuła, K. (2024). Artificial Intelligence in Smart Cities–Applications, Barriers, and Future Directions: A Review. Smart Cities, 7(3), 1346-1389. 41. Haque, A. B., Nur, A., & Chowdhury, R. N. (2023). Artificial Intelligence in Smart City-Systematic Literature Review of Current Knowledge and Future Research Avenues. Enabling Technologies for Effective Planning and Management in Sustainable Smart Cities, 53-77. 42. Chen, M., Jiang, Y., Guizani, N., Zhou, J., Tao, G., Yin, J., & Hwang, K. (2020). Living with I-fabric: Smart living powered by intelligent fabric and deep analytics. IEEE Network, 34(5), 156-163. 43. Şerban, A. C., & Lytras, M. D. (2020). Artificial intelligence for innovative renewable energy sector in Europe– smart energy infrastructures for next generation smart cities. IEEE Access, 8, 77364-77377. 44. Nasr, M., Islam, M. M., Shehata, S., Karray, F., & Quintana, Y. (2021). Competent healthcare in the age of AI: recent advances, challenges, and prospects. IEEE Access, 9, 145248-145270. 45. Angehrn, Z., Sostar, J., Nordon, C., Turner, A., Gove, D., Karcher, H., ... & de Reydet-de Vulpillieres, F. (2020). Ethical and Social implications of using predictive modelling for Alzheimer’s disease prevention: a systematic literature review. Journal of Alzheimer’s Disease, 76(3), 923-940. 46. Nozari, H., Bakhshi-Movahed, A., & Bakhshi-Movahed, A. (2024). Innovative processes in the data-driven supply chain. International Scientific Hub, 18-35. 47. C. Lim, K. J. Kim, and P. P. Maglio, “Smart cities with big data: Reference models, challenges, and considerations,” 2018. 48. Zhovnir Y. I., Hrybovskyi O. M., Orlov M. V., Duda O. M., Kunanets N. E. IoT information systems methodology // Управління розвитком складних систем. 2024. Vol. 60. P. 56–71. DOI: 10.32347/2412-9933.2024.60.56-70. 49. Pasichnyk S., Maga A., Kunanets N., Lozytskyi O., Petrushyna B., Duda O., Rybak A. Smart household interface design // Вісник НУ «Львівська політехніка». 2024. No. 15. P. 273–289. DOI: 10.23939/sisn2024.15.273. 50. Bakhshi Movahed, A., & Mokhtari, H. (2023). Development of an Inventory Control Model for Reusable Items: Economic Quantities of Order and Recovery. Journal of Industrial and Systems Engineering, 15(3), 20-40. 51. Психологія безпеки. URL: https://pidru4niki.com/70727/bzhd/ psihologiya_bezpeki. 52. Психологічні чинники небезпеки. URL: https://subject.com.ua/safety/ bezpeka/30.html. 53. Правила безпечної експлуатації електроустановок споживачів : НПАОП 40.1-1.21-98. – Офіц. вид. – Київ : Основа, 2020. – 384 с. 54. Геврик Є. О. Безпека життєдіяльності : навч. посіб. для студ. вищ. навч. закл. / Є. О. Геврик. – Київ : Ельга, Ніка-Центр, 2022. – 276 с. |
| Content type: | Master Thesis |
| �蝷箔����: | 122 — комп’ютерні науки, F3 Комп’ютерні науки |
��辣銝剔�﹝獢�:
| 獢�獢� | ��膩 | 憭批�� | �撘� | |
|---|---|---|---|---|
| 2026_KRM_SNnm-61_Bodnar_MO.pdf | Дипломна робота | 1,44 MB | Adobe PDF | 璉�閫�/撘�� |
�DSpace銝剜�������★��������雿��.
蝞∠�極�