БІОІНСПІРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: СИНТЕЗ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ТА БІОМЕХАНІКИ

Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025 246 https://doi.org/10.5281/zenodo.17549924 Кузнєцов О. М. Науковий співробітник Український науково-дослідний інститут спеціальної техніки та судових експертиз Служби безпеки України https://orcid.org/0000-0001-9242-0835 БІОІНСПІРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: СИНТЕЗ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ТА БІОМЕХАНІКИ JEL Classification: 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. Annotation. A comprehensive review of modern approaches to the design and implementation of bioinspired technologies is presented, focusing on the integration of artificial intelligence (AI) methods with principles of biomechanics for the development of adaptive technical systems. The concept of bioinspiration is defined, and current directions in biomimetics are classified. The interaction between biomechanical models and neuroinformational systems Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025 247 is analyzed, highlighting the role of AI in motion optimization, the formation of adaptive behavior, and the improvement of energy efficiency in technical solutions. Architectural approaches and hardware implementations of bioinspired systems are considered, including bionic exoskeletons, ornithopters, and prosthetic devices with embedded AI components. Particular attention is given to sensory systems and neuromorphic feedback mechanisms that enable adaptation to changes in the external environment. Functional materials with bioinspired properties—such as shape-memory polymers, nanostructures, and hydrogels are systematized. The role of AI algorithms in shaping the behavior of bioinspired systems is explored, including evolutionary computation and deep learning. Examples of co-evolutionary tuning in systems operating in dynamic environments are provided, along with an analysis of the capacity of neural networks to recognize biomechanical patterns. A thematic review of bioinspired applications is presented in the fields of medicine, autonomous mobility, industry, and agroecosystems. Engineering and methodological challenges are examined, such as the need for energy autonomy, scalability, and system biocompatibility. The structure of a bioinspired system is conceptualized as a composition of functional modules, adaptive control channels, and feedback loops operating within a complex cyber-physical environment. A functionality optimization model is proposed based on the trade-off between sensorimotor loop complexity, adaptation speed, and behavioral stability. Keywords: bioinspiration, biomechanics, deep learning, neural network algorithms, prosthetics, autonomous systems, adaptive behavior. 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 [1618]. 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 (Soft Robotics, 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 (edgeобчислення). 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-learning», «DQN», «DDPG», «SAC» та «Actor-Critic» 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 (Evolutionary Algorithms, 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 ∈𝚯𝐹󰇛𝜃󰇜𝐄~ℰ󰇟𝑅󰇛𝜃,𝑒󰇜󰇠 , 󰇛1󰇜 де 𝜃 — вектор параметрів системи, як то топологія з’єднань, жорсткість матеріалів, траєкторія руху, ℰ— розподіл середовищ або умов експлуатації, 𝑅󰇛𝜃,𝑒󰇜 — функція винагороди (Reward Function, RF), що враховує цільові характеристики, як то стійкість, енергоефективність, точність тощо. У випадку генетичного програмування (Genetic Programming, 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 Learning 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 (Recurrent Neural Networks, RNN) та їх модифікації на основі принципу довгої короткочасної пам'яті (Long Short-Term Memory, LSTM) та вентильних рекурентних вузлів (Gated Recurrent Units, GRU) для роботи з часовими рядами;  згорткові нейромережеві архітектури (Convolutional Neural Networks, CNN) для виділення просторово-часових ознак з вхідного набору даних;  спеціалізовані графові нейромережеві архітектури (Spatio-temporal Graph Neural Networks, 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 (Imitation Learning, 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 (Reinforcement Learning, 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 (Markov Decision Process, MDP), який визначається множиною параметрів:  множина станів 𝑆;  множина дій 𝐴;  ймовірність 𝑃󰇛𝑠󰆒|𝑠,𝑎󰇜 переходу в стан 𝑠󰆒 при дії 𝑎 у стані 𝑠;  функція винагороди 𝑅󰇛𝑠,𝑎󰇜;  коефіцієнт дисконтованої значущості майбутніх нагород 𝛾∈󰇟0; 1󰇠. Метою агента є побудова політики 𝜋󰇛𝑎∣𝑠󰇜, яка максимізує очікувану сумарну винагороду: Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 46/2025 253 𝐽󰇛𝜋󰇜𝐄  𝛾  ∙𝑅󰇛𝑠  ,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;