Proceedings of the International scientific and practical conference ―Research Horizons in the Modern World‖ (March 27-29, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Warsaw, Poland, 2026. - 135 p.

47 фокусуючи ресурси ШІ на ключових вузлах управління та телеметрії. Запропонована методика формування вагових коефіцієнтів є фундаментом створення систем інтелектуального візуального моніторингу, здатних самостійно інтерпретувати стан складних інноваційних АСК. - Для реалізації інтелектуального аналізу інтерфейсів АСК, процес навчання нейромережевих моделей поділяється на етап семантичної сегментації та етап присвоєння функціональних пріоритетів. На відміну від класичного розпізнавання образів, де всі об'єкти одного класу мають рівну значимість, в аналізі GUI критично важливо навчити модель виділяти динамічний вага об'єкта залежно від його ролі в контурі управління. У ході дослідження було розроблено трирівневу систему класів, яка дозволяє моделі машинного зору ранжувати зони інтерфейсу при аналізі: • Клас А - критичний пріоритет : Елементи, миттєве розпізнавання яких необхідне запобіганню аварійних ситуацій. До них відносяться індикатори тривог, кнопки екстреної зупинки та параметри критичного перегріву/тиску тобто саме функціональні елементи. При навчанні моделі цим зонам надається найвищий коефіцієнт ваги втрат, що мінімізує можливість пропуску мети, • Клас B - оперативний пріоритет : Динамічні елементи телеметрії, такі як графіки реального часу та поточні показники стану приводів. Модель навчається відстежувати вектори змін у цих зонах для фіксації відхилень від норми, • Клас C інформаційний пріоритет: Статичні або допоміжні елементи як логотипи, навігаційні кнопки, фонові підкладки. Ці зони визначаються як незначні, які модель має навчитися ігнорувати для економії обчислювальних ресурсів. Такий поділ дозволяє автоматизованій системі пріоритизувати функціональні зони. Як зазначають сучасні дослідники в галузі аналізу GUI, моделі візуальної уваги здатні ефективно прогнозувати найбільш значущі області інтерфейсу, дозволяючи системам надавати пріоритет важливим віджетам даних перед декоративними елементами [2, с. 1];