Розроблення інформаційної системи фотодіагностики рослин на основі нейронних мереж

Abstract

Метою роботи є розробка інформаційної системи AgroChat для фотодіагностики рослин за допомогою нейронних мереж у серверно-орієнтованій (server-first) архітектурі з native iPhone-клієнтом. Такий підхід відокремлює користувацький інтерфейс від серверної логіки, а також дозволяє чесно контролювати можливості локального інференсу, зберігання даних, доступу до знань і аудиту дій. Об'єктом дослідження є процес отримання, збереження, аналізу та пояснення фотодіагностичних даних рослин у мобільній інформаційній системі. Предметом дослідження є архітектурні, інформаційні та програмні засоби побудови iPhone-first системи, яка поєднує комп'ютерний зір, локальний LLM-інференс, RAG-пошук та рольову модель доступу. У роботі використано методи системного аналізу, об'єктно-орієнтованого моделювання, проєктування інформаційних баз, клієнт-серверної розробки, потокової взаємодії через SSE, тестування серверних контрактів, аналізу життєвого циклу вкладень і доказового обмеження можливостей системи. Для програмної реалізації застосовано SwiftUI для iPhone-клієнта, Python/FastAPI для серверної частини, SQLite-backed durable stores для локального серверного контуру, локальне файлове сховище, інтеграційний шар LM Studio для Gemma 4 E4B і окремий агрономічний сегментаційний модуль. Практична значущість роботи полягає в тому, що система не обмежується демонстраційним класифікатором зображень. Вона включає чат як основну робочу поверхню, автентифікацію, рольовий доступ, RAG-контур знань, цитування, аудит, стан роботи системи і перевірений агрономічний режим. Завдяки цьому результат можна розглядати як основу інформаційної системи для аграрного користувача, а не лише як окрему модель комп'ютерного зору. Апробація результатів роботи. Основні положення бакалаврської кваліфікаційної роботи апробовано у вигляді тез доповіді «Інформаційна система фотодіагностики рослин на основі нейронних мереж» на VII Всеукраїнській науково-практичній конференції студентів та аспірантів «Теоретичні та прикладні аспекти розробки комп'ютерних систем '2026» (29 квітня 2026 року, НУБіП України, м. Київ). Автор тез: Лесь М.О.; науковий керівник: PhD, старший викладач Золотуха Р.А. Пояснювальна записка містить 90 сторінок, 34 рисунки, 22 таблиці, 29 використаних джерел та 4 додатки. У першому розділі виконано системний аналіз предметної області. У другому розділі описано інформаційне забезпечення і нормалізацію інформаційної бази. У третьому розділі подано програмне забезпечення, алгоритмічні блок-схеми та фрагменти програмної реалізації. У четвертому розділі наведено рекомендації щодо впровадження, експлуатації, тестування і протоколу виправлення помилок. Науково-практична новизна роботи полягає в поєднанні трьох контурів, які часто розглядаються окремо: мобільного UX, локального LLM/RAG inference та комп'ютерно-зорової фотодіагностики. У межах AgroChat ці частини зведені в один контрольований процес, де кожна відповідь має стан, джерела, власника і технічне походження. Важливою методологічною вимогою є відмова від прихованих або маркетингових можливостей. Якщо модельний шлях не підтверджує аудіо, диплом не описує аудіо як підтриману функцію. Якщо агрономічна модель структурно має багато класів, але доказово прийнято лише частину, у роботі фіксується саме обмежена підтримка, а не універсальна діагностика всіх хвороб. Такий підхід відповідає інженерному характеру бакалаврської роботи з комп'ютерних наук: результат оцінюється не тільки за наявністю інтерфейсу, а й за якістю архітектурних меж, інформаційної моделі, алгоритмічної дисципліни, тестів і доказів працездатності на цільовому локальному контурі