Наукові записки Львівського університету бізнесу та права.
Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025
246
h ps://doi.o g/10.5281/zenodo.17549924
Кузнєцов О. М.
Науковий співробітник
Український науково-дослідний інститут спеціальної техніки та судових
експертиз
Служби безпеки України
h ps://o cid.o g/0000-0001-9242-0835
БІОІНСПІРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: СИНТЕЗ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
ТА БІОМЕХАНІКИ
JEL Classi ica ion: O33
SECTION “ECONOMICS”: Економіка
Анотація. Проведено всебічний огляд сучасних підходів до проєктування та
впровадження біоінспірованих технологій, які поєднують методи штучного інтелекту та
принципи біомеханіки для створення адаптивних технічних систем. Визначено поняття
біоінспірації та класифіковано актуальні напрями біоміметики. Проаналізовано
особливості взаємодії біомеханічних моделей з нейроінформаційними системами,
підкреслено роль штучного інтелекту в оптимізації руху, формуванні адаптивної
поведінки та підвищенні енергоефективності технічних рішень. Розглянуто архітектурні
рішення та апаратну реалізацію біоінспірованих систем, включаючи біонічні екзоскелети,
орнітоптери та протези з елементами штучного інтелекту. Особливу увагу приділено
сенсорним системам і нейроподібним механізмам зворотного зв’язку, що забезпечують
адаптацію до змін зовнішнього середовища. Узагальнено типи функціональних
матеріалів з біоінспірованими властивостями, зокрема полімери з пам’яттю форми,
наноструктури та гідрогелі. Досліджено роль алгоритмів штучного інтелекту у
формуванні поведінки біоінспірованих систем, включаючи еволюційні обчислення та
глибинне навчання. Наведено приклади коеволюційного налаштування систем, що
функціонують у динамічному середовищі, та проаналізовано здатність нейронних мереж
до розпізнавання біомеханічних патернів. Здійснено тематичний огляд застосування
біоінспірованих технологій у медицині, автономній мобільності, промисловості та
агроекосистемах. Розглянуто інженерні й методологічні виклики впровадження таких
технологій, включаючи потребу в енергетичній автономії, масштабованості та
біосумісності систем. Сформульовано опис проєктування біоінспірованої системи як
структури з множиною функціональних модулів, адаптивних каналів керування та
зворотного зв’язку, що взаємодіють у складному інформаційно-фізичному середовищі.
Запропоновано модель оптимізації функціональності такої системи на основі
співвідношення між складністю сенсорно-моторної петлі, швидкістю адаптації та
стабільністю поведінки.
Ключові слова: біоінспірація, біомеханіка, глибинне навчання, нейромережеві
алгоритми, протезування, автономні системи, адаптивна поведінка.
Anno a ion. A comp ehensi e e iew o mode n app oaches o he design and
implemen a ion o bioinspi ed echnologies is p esen ed, ocusing on he in eg a ion o a i icial
in elligence (AI) me hods wi h p inciples o biomechanics o he de elopmen o adap i e
echnical sys ems. The concep o bioinspi a ion is de ined, and cu en di ec ions in biomime ics
a e classi ied. The in e ac ion be ween biomechanical models and neu oin o ma ional sys ems
Наукові записки Львівського університету бізнесу та права.
Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025
247
is analyzed, highligh ing he ole o AI in mo ion op imiza ion, he o ma ion o adap i e
beha io , and he imp o emen o ene gy e iciency in echnical solu ions. A chi ec u al
app oaches and ha dwa e implemen a ions o bioinspi ed sys ems a e conside ed, including
bionic exoskele ons, o ni hop e s, and p os he ic de ices wi h embedded AI componen s.
Pa icula a en ion is gi en o senso y sys ems and neu omo phic eedback mechanisms ha
enable adap a ion o changes in he ex e nal en i onmen . Func ional ma e ials wi h bioinspi ed
p ope ies—such as shape-memo y polyme s, nanos uc u es, and hyd ogels a e sys ema ized.
The ole o AI algo i hms in shaping he beha io o bioinspi ed sys ems is explo ed, including
e olu iona y compu a ion and deep lea ning. Examples o co-e olu iona y uning in sys ems
ope a ing in dynamic en i onmen s a e p o ided, along wi h an analysis o he capaci y o neu al
ne wo ks o ecognize biomechanical pa e ns. A hema ic e iew o bioinspi ed applica ions is
p esen ed in he ields o medicine, au onomous mobili y, indus y, and ag oecosys ems.
Enginee ing and me hodological challenges a e examined, such as he need o ene gy
au onomy, scalabili y, and sys em biocompa ibili y. The s uc u e o a bioinspi ed sys em is
concep ualized as a composi ion o unc ional modules, adap i e con ol channels, and eedback
loops ope a ing wi hin a complex cybe -physical en i onmen . A unc ionali y op imiza ion
model is p oposed based on he ade-o be ween senso imo o loop complexi y, adap a ion
speed, and beha io al s abili y.
Keywo ds: bioinspi a ion, biomechanics, deep lea ning, neu al ne wo k algo i hms,
p os he ics, au onomous sys ems, adap i e beha io .
Вступ
У рамках сучасної науково-технічної парадигми надзвичайної значущості набув
міждисциплінарний напрямок, що інтегрує принципи біоінспірації, методи штучного інтелекту та
положення біомеханіки з метою розробки високоефективних інженерних систем нового покоління
[1-3]. Біоінспіровані технології, орієнтовані на відтворення структурних, функціональних і
поведінкових характеристик біологічних організмів, відкривають нові можливості для моделювання
адаптивної поведінки, сенсорно-моторної інтеграції та підвищення енергоефективності технічних
засобів [3-5]. Зазначений напрям охоплює широкий спектр застосувань, як то автономна
робототехніка, біонічне протезування, екологічний моніторинг та когнітивно орієнтовані системи
керування. Таким чином, висока актуальність дослідження визначається необхідністю формування
теоретично обґрунтованих та інженерно придатних підходів до синтезу адаптивних технічних
систем, здатних до функціонування в умовах динамічної невизначеності на основі моделей,
інспірованих біологічними прототипами.
Аналіз наукових публікацій, присвячених синтезу біомеханіки та штучного інтелекту,
засвідчує зростання інтересу до біоінспірованих технологій як перспективного напряму розвитку
адаптивних технічних систем, здатних до функціонування в умовах динамічної невизначеності [1-5].
Значна частина сучасних досліджень зосереджена на відтворенні поведінкових і структурних
характеристик живих організмів, зокрема при моделюванні сенсорно-моторних контурів, механізмів
адаптації до змін середовища та координації багатоланкових систем [5, 6]. При цьому активно
розробляються теоретичні моделі, що поєднують принципи еволюційної адаптації з методами
оптимізації на основі штучних нейронних мереж, генетичних алгоритмів і навчання з підкріпленням
[7-9]. У галузі робототехніки інтенсивно досліджуються конструктивні рішення, що базуються на
біоморфних принципах, при цьому значна увага приділяється забезпеченню гнучкості руху,
адаптивності до деформацій та сенсорному зворотному зв’язку [10-12]. У низці робіт розглядаються
технічні аспекти реалізації адаптивних поведінкових сценаріїв на основі даних, отриманих із
середовища, з використанням моделей, що поєднують класичні підходи до керування зі структурами
глибокого навчання [13-15]. Активно впроваджуються методи симуляції біомеханіки руху, засновані
на фізично обґрунтованих моделях з високим ступенем узгодженості з даними реальних вимірювань,
Наукові записки Львівського університету бізнесу та права.
Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025
248
що дозволяє здійснювати перенавчання нейромережевих моделей на основі зворотного зв’язку [16-
18]. У контексті реалізації біоінспірованих систем на обмежених обчислювальних ресурсах зростає
інтерес до алгоритмічної оптимізації та побудови енергоефективних архітектур, здатних до
динамічного масштабування та автономного функціонування в польових умовах [19-21]. Водночас
розвивається напрям персоналізації біоінспірованих моделей з урахуванням індивідуальних
особливостей користувача, що найбільш актуально для медичних систем протезування, які
проєктуються з урахуванням електроміографічних патернів або нейроінтерфейсів [22-24]. Крім того,
у дослідженнях окреслено проблематику стабільності, масштабованості та безпеки біоінспірованих
систем у разі їх функціонування у складних інформаційно-фізичних середовищах, що, своєю чергою,
стимулює розвиток розподілених архітектур із підтримкою потокової обробки даних, синхронізації
між пристроями та адаптивного керування правами доступу [25-27]. Попри значну кількість
досліджень, присвячених моделюванню окремих біоінспірованих структур, розробці алгоритмів
керування та створенню технічних рішень, що імітують окремі аспекти біологічної поведінки, досі
не вирішеною залишається проблема побудови уніфікованого підходу до проєктування
біоінспірованих систем як цілісних технічних об’єктів, що поєднують елементи біомеханіки,
сенсорики та штучного інтелекту. Відсутність загальної методології, яка інтегрує еволюційні
принципи, адаптивне управління і когнітивну взаємодію в єдиний комплекс, ускладнює застосування
таких систем у реальних умовах експлуатації.
Таким чином, метою дослідження є розробка цілісної методології проєктування та
впровадження біоінспірованих технічних систем, що включає класифікацію рівнів біоінспірації,
формалізацію структурної та функціональної архітектури, побудову математичних моделей
адаптивної поведінки та інтеграцію інтелектуальних алгоритмів для сенсорно-моторного керування.
Запропонована методологія покликана забезпечити підвищення функціональної ефективності,
адаптивності та стійкості до зовнішніх збурень у системах нового покоління, розроблених за
принципами біоінспірації.
Результати
Постановка задачі проєктування та впровадження біоінспірованих технологій. Зростання
обчислювальних можливостей, розвиток нейромережевих технологій та нових матеріалів зумовили
актуалізацію біоінспірованого підходу як фундаментальної основи для створення високоефективних
систем, здатних до автономної поведінки, самонавчання та гнучкої адаптації до змін середовища.
Біоінспірація, як мультидисциплінарне поняття, охоплює широкий спектр підходів, як то відтворення
морфологічних особливостей живих організмів, моделювання нейросенсорної обробки інформації,
запозичення стратегій сенсорно-моторного контролю та колективної поведінки тощо. Актуальність
систематизації цих підходів визначається необхідністю формалізації принципів побудови технічних
систем, які не лише імітують біологічні структури, а й відтворюють ключові властивості живих
організмів, як то адаптивність і цілісність. У цьому контексті особливої ваги набуває розмежування
понять біоміметики, що передбачає відтворення властивостей біологічних матеріалів або структур,
орієнтуючись на аналогії з природними зразками, біоморфності, що фокусується на зовнішній формі
та кінематичних принципах руху, зокрема у сфері мобільної робототехніки, та біоніки, що, своєю
чергою, досліджує складні функціональні взаємозв’язки в біосистемах з позицій інженерного
моделювання та включає елементи обробки інформації, адаптації та сенсорно-моторного зворотного
зв’язку, а також виокремлення рівнів біоінспірації [28].
Виокремлення рівнів біоінспірації мають бути спрямовані на обґрунтування цілісного бачення
біоінспірованих технологій як підґрунтя для створення нового покоління інтелектуальних технічних
систем (рис. 1):
Наукові записки Львівського університету бізнесу та права.
Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025
249
Рис. 1. Логіко-функціональна структура біоінспірованого підходу до інженерії
матеріальний рівень із запозиченням властивостей біологічних тканин, композитів і
структур з пам’яттю форми;
морфологічний рівень, що формалізується як структурна організація, зокрема ієрархічні
топології, фасеточна симетрія, модульність;
кінематичний рівень, що формалізується як відтворення траєкторій, типів руху та
актуаційних схем;
поведінковий рівень, що формалізується як реалізація механізмів адаптації, навчання та
цілеспрямованої взаємодії з середовищем.
Такий поділ не лише дозволяє здійснювати системну класифікацію наявних підходів, а й слугує
основою для побудови узагальненої методології проєктування інтелектуальних технічних систем
нового типу.
Важливо зазначити, що взаємодія біоінспірованих підходів та систем машинного аналізу при
цьому є ключовим етапом формування адаптивних технічних систем, що відтворюють природні
принципи руху, стабілізації та взаємодії з середовищем [7-9, 29]. У той час, як проєктування
біомеханічних конструкцій забезпечує основу для формалізації кінематичних і динамічних
характеристик біологічних структур, дозволяючи моделювати геометрію, обмеження ступенів
свободи та реакції на зовнішні впливи, системи машинного аналізу використовуються для керування
складними багатоланковими системами, реалізації зворотного зв’язку, адаптації до змін умов
функціонування та оптимізації траєкторій руху в реальному часі. Комплементарне поєднання
біомеханічного моделювання та інтелектуального керування, таким чином, створює підґрунтя для
Наукові записки Львівського університету бізнесу та права.
Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025
250
синтезу автономних систем з високим ступенем пластичності та енергоефективності, здатних до
навчання та самоналаштування.
Особливості апаратної реалізації біоінспірованих технологій. Як показав проведений аналіз,
при аналізі технічної архітектури та інженерних рішень, що лежать в основі реалізації
біоінспірованих систем, основна увага має приділятися апаратним платформам, які інтегрують
принципи біомеханіки з сенсорикою та інтелектуальними алгоритмами. У табл. 1 представлено
приклади м’якої робототехніки (So Robo ics, SR), біонічних систем протезування, сенсорних
елементів зворотного зв’язку та адаптивних матеріалів, які забезпечують високий ступінь автономії,
гнучкості та відповідності природним прототипам, що дозволяє узагальнити ключові підходи до
побудови таких систем.
Таблиця 1
Архітектурні підходи та компоненти біоінспірованих систем [10, 19-21]
Категорія Основні об’єкти Ключові компоненти Застосування
системи
біомеханічної
робототехніки
м’яка робототехніка
біонічні екзоскелети
орнітоптери
еластичні актуатори
біоморфна кінематика
адаптивне керування
біонічне протезування
аероробототехніка
екзоскелетні конструкції
сенсорика
зворотного
зв’язку
штучні рецептори
дотику, тиску, зору
системи сенсорів
синаптичні схеми
edge-обчислення
системи реагування
адаптація систем руху
когнітивне управління
матеріали з
адаптивними
структурами
наноструктури,
гідрогелі,
смарт-полімери
фазові переходи
вбудовані сенсори
самовідновлення
робототехнічні системи
медичні імпланти
адаптивні оболонки
Побудова біоінспірованих систем вимагає комплексної інтеграції функціональних модулів, що
поєднують біоморфну конструкцію з сенсорною чутливістю та когнітивним реагуванням. Особливо
важливою є здатність таких систем до самоналаштування, тобто динамічного узгодження параметрів
дії з умовами зовнішнього середовища [10, 19-21]. Це передбачає як фізичну адаптивність, як то зміну
жорсткості матеріалів або форми конструкції, так і адаптацію алгоритмів керування в режимі
реального часу. Останні досягнення в галузі інтеграції штучного інтелекту з апаратною платформою
включають використання нейроморфних процесорів, що моделюють синаптичні зв’язки, та
застосування енергоефективних процесорів для обробки сенсорних потоків на периферії (edge-
обчислення). Завдяки цьому забезпечується не лише зниження енергоспоживання, але й
покращується здатність до роботи в умовах обмеженого доступу до хмарних обчислень [19-21].
Такий підхід особливо перспективний для мобільних та автономних систем, що функціонують у
невизначеному або складному середовищі. Цей підхід створює основу для подальшого аналізу
алгоритмічних компонентів та розробки методів глибинного навчання, еволюційних обчислень та
підкріпленого навчання у контексті формування поведінки біоінспірованих систем.
Розробка алгоритмів машинного аналізу при проєктуванні біоінспірованих технологій.
Штучний інтелект відіграє ключову роль у забезпеченні адаптивності та автономності
біоінспірованих систем, виступаючи не лише як інструмент керування, а й як засіб формування
поведінкових стратегій, здатних до навчання, еволюції та узагальнення. Завдяки використанню
алгоритмів машинного аналізу такі системи набувають здатності до оптимізації своїх структурних і
функціональних параметрів, вивчення динаміки середовища та прийняття рішень на основі
сенсорного зворотного зв’язку (табл. 2).
Наукові записки Львівського університету бізнесу та права.
Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025
251
Таблиця 2
Алгоритми машинного аналізу в біоінспірованих системах [7-9, 13-15]
Категорія Реалізація Функціонал Галузь застосування
еволюційні
алгоритми
оптимізація
конфігурації через
популяційні
механізми відбору
оптимізація структури,
параметрів руху, топології
зв’язків і узгодження
поведінки
генерація траєкторій,
адаптація топології
сенсорних мереж, коеволюція
поведінки
глибинне
навчання
виділення ознак і
моделювання
залежностей у
сенсорних потоках
розпізнавання динамічних
патернів руху, виявлення
помилок, генерація
моторної поведінки
аналіз електроміографічних
даних, реконструкція рухів,
прогнозування траєкторій
руху
підкріплене
навчання
навчання через
взаємодію з
середовищем та
нагороди
методи «Q-lea ning»,
«DQN», «DDPG», «SAC» та
«Ac o -C i ic»
адаптація до нових умов,
самонавчання на основі
досвіду, стабілізація
поведінки
Особливу увагу привертають підходи, що поєднують методи глибинного навчання,
еволюційної оптимізації та підкріпленого навчання, які забезпечують високу пластичність моделей
та їхню здатність до самоналаштування в складних і непередбачуваних умовах. У цьому контексті
штучні нейронні мережі, генетичні алгоритми й алгоритми з підкріпленням формують
концептуальну та математичну основу інтелектуального ядра біоінспірованих платформ [13-15].
Ключовою вимогою до біоінспірованих систем є самопристосування, що формалізується через
здатність до динамічного налаштування як структури, так і функціональних параметрів у відповідь
на зміну середовища. У цьому контексті еволюційні алгоритми (E olu iona y Algo i hms, EA)
виступають універсальним підходом до оптимізації систем із великою кількістю параметрів,
обмеженнями та функціональними залежностями, які складно виразити в аналітичному вигляді [9].
Вони дозволяють здійснювати пошук оптимального або квазiоптимального розв’язку в умовах
неповної інформації та змінного середовища. Загальна задача налаштування біоінспірованої системи
може бути подана у вигляді мінімізації або максимізації функції придатності:
max
∈𝚯𝐹𝜃𝐄~ℰ𝑅𝜃,𝑒 , 1
де 𝜃 — вектор параметрів системи, як то топологія з’єднань, жорсткість матеріалів, траєкторія
руху, ℰ— розподіл середовищ або умов експлуатації, 𝑅𝜃,𝑒 — функція винагороди (Rewa d
Func ion, RF), що враховує цільові характеристики, як то стійкість, енергоефективність, точність
тощо. У випадку генетичного програмування (Gene ic P og amming, GP), простір 𝚯 складається з
деревоподібних структур, що кодують функціональні залежності, операторів керування або
сенсорно-моторні петлі. Реалізація еволюційних алгоритмів у біоінспірованих системах базується на
поетапному процесі, що включає генерацію початкових рішень, їхню оцінку за критерієм
ефективності, відбір найпридатніших конфігурацій, комбінацію успішних рішень і внесення
випадкових змін з подальшим формуванням нових варіантів. Такий підхід дозволяє автоматизувати
оптимізацію параметрів конструкції або траєкторії руху, навіть за наявності складних обмежень. У
випадку багатокомпонентних або мультиагентних систем застосовується коеволюційна схема, яка
забезпечує узгодження дій окремих елементів без централізованого керування. Запропонована в
дослідженні адаптивна реалізація передбачає динамічне оновлення критеріїв ефективності на основі
Наукові записки Львівського університету бізнесу та права.
Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025
252
сенсорного зворотного зв’язку, що забезпечує контекстно-залежну еволюцію та дозволяє системі
самостійно адаптувати свою поведінку до змін.
Глибинне навчання (Deep Lea ning ANN, DL-ANN), попри високу ресурсомісткість, є найбільш
ефективним інструментом розпізнавання складних рухових патернів і формування адаптивної
поведінки в біоінспірованих системах [13]. Завдяки багаторівневим нейронним архітектурам
глибинні моделі здатні виділяти нелінійні залежності в потоках сенсорних даних, моделювати часові
послідовності та узагальнювати поведінкові закономірності, притаманні біологічним об'єктам. У
контексті біомеханіки глибинні нейромережі застосовуються для аналізу сенсорних сигналів, що
описують природні рухи. Типовими архітектурами виступають:
рекурентні нейромережеві архітектури (Recu en Neu al Ne wo ks, RNN) та їх
модифікації на основі принципу довгої короткочасної пам'яті (Long Sho -Te m Memo y,
LSTM) та вентильних рекурентних вузлів (Ga ed Recu en Uni s, GRU) для роботи з
часовими рядами;
згорткові нейромережеві архітектури (Con olu ional Neu al Ne wo ks, CNN) для
виділення просторово-часових ознак з вхідного набору даних;
спеціалізовані графові нейромережеві архітектури (Spa io- empo al G aph Neu al
Ne wo ks, ST-GNN) для аналізу природних рухів у формі графів.
Ці моделі дозволяють розпізнавати циклічні рухи, виявляти порушення в траєкторіях або
генерувати нові рухові патерни на основі тренувальних даних. Це особливо важливо для біонічних
протезів, які мають точно відповідати індивідуальній моторній активності користувача.
Окрему групу методів становлять алгоритми навчання за демонстрацією патернів (Imi a ion
Lea ning, IL), що дозволяє відтворювати поведінку без формального задання функції винагороди [15].
Основна ідея полягає в побудові політики, що апроксимує дії експерта для набору станів, шо
спостерігаються у демонстраціях. У сфері біоінспірованих технологій IL дозволяє формувати
моторні реакції роботів, екзоскелетів або дронів на основі записаних рухів людини, без потреби в
глибокому моделюванні середовища чи в ручному налаштуванні сценаріїв. Це особливо ефективно
в ситуаціях з багатозначною реакцією або відсутністю чіткої метрики ефективності. Водночас,
важливо зазначити, що інтеграція глибинного навчання в апаратну архітектуру біоінспірованих
систем супроводжується низкою обмежень, як то обмеження обчислювального ресурсу, необхідність
функціонування у режимі реального часу та збереження стабільності під час експлуатації. У
дослідженні реалізовано адаптивний підхід, при якому модель продовжує навчання у процесі
використання за допомогою механізмів перенавчання, що базуються на наявному сенсорному потоці.
Такий механізм дозволяє системі удосконалювати власну поведінку та підвищувати точність
реагування на індивідуальні особливості користувача або нестандартні умови середовища.
Нарешті, концепція навчання з підкріпленням (Rein o cemen Lea ning, RL) є однією з ключових
парадигм інтелектуального керування, яка дозволяє біоінспірованим системам набувати
поведінкових стратегій шляхом безперервної взаємодії з навколишнім середовищем [8, 9]. На відміну
від імітаційного або контрольованого навчання, відповідні моделі самостійно вивчають, які дії
приводять до бажаного результату, що особливо важливо в умовах часткової або змінної інформації
про цільові функції та обмеження. У загальному випадку підкріплене навчання формалізується як
марковський процес прийняття рішень (Ma ko Decision P ocess, MDP), який визначається
множиною параметрів:
множина станів 𝑆;
множина дій 𝐴;
ймовірність 𝑃𝑠|𝑠,𝑎 переходу в стан 𝑠 при дії 𝑎 у стані 𝑠;
функція винагороди 𝑅𝑠,𝑎;
коефіцієнт дисконтованої значущості майбутніх нагород 𝛾∈0; 1.
Метою агента є побудова політики 𝜋𝑎∣𝑠, яка максимізує очікувану сумарну винагороду:
Наукові записки Львівського університету бізнесу та права.
Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025
253
𝐽𝜋𝐄
𝛾
∙𝑅𝑠
,𝑎
. 2
У контексті біоінспірованих систем RL дозволяє налаштовувати рухові стратегії, адаптувати
траєкторії, обирати конфігурації актуаторів або управляти сенсорно-моторною взаємодією в
динамічному середовищі.
Визначення галузей застосування біоінспірованих технологій. Біоінспіровані технології, що
поєднують елементи штучного інтелекту, біомеханіки та сенсорики, демонструють високу практичну
ефективність у широкому спектрі прикладних сфер [11, 21-23]. Здатність до адаптації, самонавчання
та відтворення природних механізмів руху й взаємодії із середовищем забезпечує конкурентні
переваги порівняно з класичними інженерними підходами (рис. 2). Перевага надається тим галузям,
де важливі автономність, енергоефективність, здатність до роботи в умовах невизначеності або
змінного середовища.
Сфера медицини є однією з найперспективніших для впровадження біоінспірованих
технологій, оскільки вона вимагає високого рівня персоналізації, чутливості до фізіологічних змін та
інтеграції з нейромоторними функціями організму [22, 23]. Найбільш актуальним напрямом є
біонічне протезування, в межах якого створюються штучні кінцівки з елементами штучного
інтелекту. Такі системи забезпечують адаптацію до індивідуальних рухових патернів,
використовуючи електроміографічні сигнали або сигнали з інвазивних нейроінтерфейсів для
керування моторикою в реальному часі. Архітектура подібних протезів включає сенсорні підсистеми,
адаптивні алгоритми навчання та енергозберігаючі актуатори.
Рис. 2. Галузі застосування біоінспірованих технологій та взаємозв’язки інтелектуальних
функцій
Іншим актуальним напрямом у медичній галузі є «розумні імпланти», які реалізують концепцію
нейрокомунікації між штучним компонентом і центральною нервовою системою [23], як то
нейростимулятори з адаптивною регуляцією параметрів та імпланти з функцією зворотного
Наукові записки Львівського університету бізнесу та права.
Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025
254
сенсорного зв’язку. Застосування біоінспірованих принципів у таких системах дозволяє підвищити
ступінь біосумісності, зменшити латентність реакції та забезпечити когнітивно зумовлене керування.
У галузі автономної мобільності біоінспіровані рішення застосовуються для створення
літальних, наземних, надводних і підводних платформ, здатних до навігації у складних середовищах
із мінімальною потребою в зовнішньому втручанні [21]. Особливої уваги заслуговують дрони з
орнітоптерною або ентомоморфною архітектурою, які відтворюють аеродинамічні принципи
польоту живих організмів, що дозволяє підвищити маневровість та енергоефективність. Наземні
мобільні роботи на біоморфних шасі також демонструють високу здатність до пересування по
нерегулярних поверхнях, адаптації до зміни рельєфу та подолання перешкод. При цьому алгоритми
локомоції, засновані на глибинному навчанні або підкріпленому навчанні, дозволяють динамічно
змінювати модель поведінки в залежності від поточних умов, забезпечуючи адаптивну навігацію з
оптимізацією витрат енергії.
У промислових та сервісних застосуваннях біоінспіровані системи використовуються для
реалізації гнучкої автоматизації, здатної до роботи в змінному або невизначеному середовищі [11].
Окрему категорію становлять роботи, призначені для функціонування в екстремальних умовах, таких
як підводні середовища, зони високих температур або забруднення, пожежонебезпечні простори.
Біоморфна механіка, сенсорика з високою чутливістю та алгоритмічна адаптація дозволяють цим
системам виконувати завдання, недоступні для класичних інженерних рішень. Прикладами є засоби
м’якої робототехніки, здатні проникати у вузькі проходи, або маніпулятори, що імітують поведінку
хапальних органів живих істот.
Сільське господарство та екологічний моніторинг також належать до одного з ключових
напрямів, де біоінспіровані системи демонструють суттєві переваги завдяки здатності до
продуктивної взаємодії з природним середовищем [5]. Водночас, біоінспіровані системи
використовуються для моніторингу флори та фауни, спостереження за міграцією тварин, динамікою
біомаси або екологічним станом водойм. Алгоритми аналізу даних, засновані на штучному інтелекті,
забезпечують обробку потоків інформації в реальному часі, що дає змогу виявляти аномалії,
прогнозувати зміни та формувати системи раннього попередження. Крім того, важливим напрямом
є моделювання екосистем із використанням AI, де застосовуються багатофакторні симуляційні
середовища для оцінки впливу антропогенних чинників, розробки стратегій збереження
біорізноманіття та управління агроландшафтами з урахуванням кліматичних трендів.
Висновки
В результаті проведеного дослідження було визначено технічні аспекти впровадження
біоінспірованих технологій, а також класифіковано рівні біоінспірації відповідно до архітектурних
адаптивних систем та алгоритмів машинного навчання, що використовуються для забезпечення
цілісності, автономності та енергоефективності інженерних рішень. Основні результати дослідження
включають у себе:
аналіз архітектур біоінспірованих систем, а саме сенсорних елементів, м’якої
робототехніки, актуаторів, нейроподібних зворотних зв’язків та адаптивних матеріалів
з пам’яттю форми;
розробку алгоритмічного апарату адаптації, що базується на методах глибинного
навчання, еволюційної оптимізації, підкріпленого та імітаційного навчання, з
урахуванням обмежень обчислювального ресурсу при роботі у режимі реального часу;
побудову математичної моделі оптимізації поведінки біоінспірованої системи як
функції придатності, що враховує стійкість, енергоефективність і точність у
динамічному середовищі;
