Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
4 results
Search Results
Item Технологічні аспекти розвитку кіберспортивних дисциплін: тенденції та перспективи(Таврійський національний університет імені В. І. Вернадського, 2025) Єфіменко, Аліна Юріївна; Yefimenko, Alina Yuriivna; Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Миненко, Сергій Володимирович; Mynenko, Serhii Volodymyrovych; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Гриценко, Костянтин Григорович; Hrytsenko, Kostiantyn HryhorovychКіберспорт – це феномен сучасного світу, який поєднує високі технології, інтерактивні розваги та глобальну аудиторію. Стрімкий розвиток індустрії значною мірою зумовлений прогресом у сфері апаратного і програмного забезпечення та мережевих технологій. Метою дослідження є визначення ключових технологічних аспектів розвитку кіберспортивних дисциплін, їх тенденцій та подальших перспектив інноваційних змін. У статті розглянуто технології та їх вплив на розвиток кіберспортивних дисциплін як базових елементів кіберспортивної галузі із врахуванням сучасних викликів. Особливу увагу приділено впровадженню інноваційних рішень, таких як спеціалізовані алгоритми штучного інтелекту, віртуальна та доповнена реальність, високопродуктивні обчислювальні платформи, хмарні платформи (Xbox Cloud Gaming, NVIDIA GeForce Now, Riot Games), мережі нового покоління (мережі 10 Гбіт/с та мережі з низькою затримкою) тощо. Під час аналізу та порівняння технологій кіберспортивних дисциплін Dota 2, League of Legends та CS:GO, які входять у Топ-5, визначено їх технологічну досконалість через застосування передових графічних двигунів (Source Engine, Unreal Engine 3 тощо), спеціалізованих серверів для оптимізації мережевого коду під час синхронізації дії гравців, штучного інтелекту, інструментарію віртуальної та доповненої реальності, оптимізованих мережевих протоколів, античит-систем (Valve Anti-Cheat), модулів масштабування, серверної синхронізації, мережевих кодів, мереж доставки контенту, власних серверів та дата-центрів. Окреслено роль хмарних технологій та сучасних засобів передачі даних у формуванні конкурентного середовища для гравців та організації турнірів. У результаті дослідження визначено основні технологічні напрямки, які потребують подальшого вдосконалення і розширення їх застосування у кіберспортивній галузі.Item Програмне забезпечення як каталізатор розвитку кіберспортивної індустрії(Український державний університет науки і технологій, 2025) Єфіменко, Аліна Юріївна; Yefimenko, Alina Yuriivna; Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Миненко, Сергій Володимирович; Mynenko, Serhii Volodymyrovych; Гриценко, Костянтин Григорович; Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych; Яценко, Валерій Валерійович; Yatsenko, Valerii ValeriiovychВ умовах глобалізації та цифровізації суспільства кіберспортивні змагання стали не лише платформою для гравців і команд, а й потужним економічним драйвером, що охоплює стримінг, спонсорство та розробку ігор. Ключову роль у становленні кіберспортивної індустрії відіграє безпосередньо програмне забезпечення. Метою роботи є визначення ролі програмного забезпечення як каталізатору розвитку кіберспортивної індустрії. У статті виокремлено технологічні особливості сучасних графічних процесорів (GPU), що використовуються у кіберспортивній індустрії, а саме: кількість CUDA/Shader-ядер, типи інструкцій, підтримку нових технологій, пропускну здатність пам’яті та технології трасування променів, що у комплексі гарантує обробку та виведення високоякісної графіки. Запропоновано класифікацію функціональних видів програмного забезпечення, що становлять єдину систему взаємозв’язків. Серед спеціалізованого програмного забезпечення виділено платформи для управління турнірами (Toornament, Battlefy, Challonge, FACEIT), програмне забезпечення для стрімінгу та трансляцій (OBS Studio, Streamlabs, XSplit, Restream), програми для управління командами та гравцями (Discord, GameCoach), інструментарій для боротьби з шахрайством (Easy Anti-Cheat, BattleEye), програмні засоби віртуальної та доповненої реальності (VirZOOM, інструменти Oculus для VR-кіберспорту), а також сучасні технології блокчейн і NFT. Також розглянуто перспективи впровадження новітніх розробок на основі аналізу діяльності компаній-постачальників програмного забезпечення для кіберспортивної індустрії (Betfoc, INORU, Betinvest, BR Softech, Vinfotech) та кіберспортивних платформ (Battlefy, Toornament, Challonge, ESL Play та Mobalytics). Відповідно, програмне забезпечення для кіберспорту, у поєднанні з розвитком технологій та зростаючими вимогами до якості й інтерактивності ігор, продовжує еволюціонувати й потребує постійної адаптації до інноваційних змін.Item Застосування штучного інтелекту для прогнозування детермінант світових кібертурнірів(Вісник Хмельницького національного університету, 2021) Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Миненко, Сергій Володимирович; Миненко, Сергей Владимирович; Mynenko, Serhii Volodymyrovych; Грек, К.А.Стрімкий розвиток інформаційних технологій та їх впровадження у повсякденне життя людей призвело до популяризації кіберспортивних турнірів, як один із видів спорту. Привернута увага не тільки гравців, а і спонсорів, інвесторів та дослідників, змушує більш серйозно ставитися до цього молодого виду спорту. Таким чином постає питання більш детального аналізу та прогнозу показників ефективності для майбутнього розвитку даної сфери. Основною метою проведеного дослідження є побудова прогнозної нейромережевої моделі для прогнозування детермінант світових кібертурнірів. Методичним інструментарієм проведеного дослідження стали моделі штучної нейронної мережі (багатошаровий персептрону MLP-архітектури з використанням алгоритму BFGS, радіальна базисна функція RBF-архітектури з використанням алгоритму RBFT. Об’єктом дослідження обрано 9 детермінант світових кібертурнірів. Побудова прогнозної моделі в статті здійснено в наступній логічній послідовності: визначено регресійна залежність кожної з детермінант від часового фактору та визначено прогнозне значення, навчання нейронних мереж за сформованою вибіркою показників, прогнозування значень детермінант світових кібертурнірів на період 2021-2025 рр. на основі побудованих нейронних мереж. Проведені розрахунки засвідчили, що до 2025 року більшість із зазначених детермінант збільшиться в порівнянні з поточним періодом. Результати проведеного дослідження можуть бути корисними для майбутніх інвесторів, кіберспортивним федераціям, а також науковцям, які займаються дослідженням даної сфери.Item Застосування методів машинного навчання для статистичного аналізу та прогнозування кіберспортивної галузі(Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах, 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Миненко, Сергій Володимирович; Миненко, Сергей Владимирович; Mynenko, Serhii Volodymyrovych; Гриценко, Костянтин Григорович; Гриценко, Константин Григорьевич; Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych; Яценко, Валерій Валерійович; Яценко, Валерий Валерьевич; Yatsenko, Valerii ValeriiovychУ статті розглянуто динаміку та поведінку кіберспортивної індустрії на світовому рівні та стан кіберспорту як індустрії в Україні. Визначено основні досягнення кіберспортивної сфери України. Проведено статистичний аналіз доходу кіберспортивної індустрії, сукупної аудиторії кіберспортивних ігор, постійних та пересічних глядачів змагань на основі аналізу варіації, моди, показників асиметрії та ексцесу розподілу. Для досягнення цілей дослідження було використано метод експоненційного згладження та метод опорних векторів. SVM є методом машинного навчання, який використовується для вирішення задач класифікації та регресії. Як і для класичної моделі регресії основою підходу є знаходження функції підгонки емпіричних даних. Обрані методи дозволили підготувати дані для аналізу та побудувати регресійні SVM-моделі з ядром на основі радіально-базисних функцій. Побудовані моделі для доходу кіберспорту та пересічних глядачів кіберспорту мають тип epsilon-SVM, а для світової аудиторії кіберспорту та постійних глядачів кіберспорту – nu-SVM. Доведена адекватність побудованих моделей на основі аналізу залишків моделі. Здійснено прогнозування вхідних показників. Визначено, що до 2025 року очікується постійне зростання доходу від кіберспортивної діяльності, що означає постійний розвиток та вдосконалення супутньої до кіберспорту інфраструктури. Визначено важливість та необхідність державної підтримки розвитку кіберспорту на всіх рівнях: від організації турнірних площадок до проведення регіональних, шкільних, аматорських турнірів. Отримані результати можуть бути використані Федерацією кіберспорту України, кіберспортивними організаціями, дослідниками для обгрунтування необхідності розвитку кіберспорту в Україні