Наукова робота кафедри комп’ютерних систем та мереж складається з таких напрямків:

1. Математичне моделювання та схемотехнічні рішення високопродуктивних алгоритмів обробки даних і захисту інформації в комп’ютерних і телекомунікаційних системах, функціонування елементів та пристроїв обчислювальної техніки, методів цифрової обробки сигналів (2013-2015).

2. Аналіз, обґрунтування і розроблення наукових фізико-технологічних, логічних, алгоритмічних, мовно-програмних основ побудови і підвищення ефективності апаратних і програмних засобів для створення паралельних алгоритмів, автоматизованого проектування спеціалізованих процесорів і комп’ютеризованих систем спеціального призначення (наукових досліджень у галузі фізики, хімії, екології, біології та ін.) (2013-2015).

3. Методи і засоби підвищення ефективності спеціалізованих систем і мереж, в т.ч. кластерів, GRID і систем з динамічним розподіленням навантаження (2013-2015).

4. Створеннях нових алгоритмів і програмного забезпечення систем підтримки прийняття рішень на основі баз даних і сховищ знань для предметної галузі контролю, тестування і діагностики комп’ютерних систем і мереж загального та спеціального призначення (2013-2015).

5. Дослідження перспективних напрямків застосування нових методів і засобів для підвищення ефективності роботи комп’ютерних систем, в тому числі методів квантових обчислень і створення квантових комп’ютерів: теоретичні основи, алгоритми функціонування, моделювання вузлів і систем обробки даних (2013-2015).

6. Захист інформації: методи і засоби ущільнення та захисту даних в телеметричних системах обробки і передачі інформації, удосконалення існуючих та розробка нових методів синтезу та оптимізації алгоритмів завадостійкого кодування для ефективного захисту інформації і збільшення трафіку даних в телеметричних реконфігуровних системах і розподілених мережах.

7. Кіберфізичні системи: моделювання, синтез та програмно-апаратні рішення для створення самореконфігуровних автономних, вбудованих та розподілених комп’ютерних систем (СРКС), пристроїв та засобів.

8. Комплексне розв’язання задач динаміки пружних плит постійної товщини і довільної геометрії, які досліджуються в умовах неповноти інформації про їх початково-крайовий стан; побудова диференціальних та інтегральних математичних моделей динаміки товстого пружного шару постійної товщини, зміщення якого визначаються через його поверхневі навантаження.

9. Методи розпізнавання образів; апаратні та програмні засоби для розпізнавання і супроводження об’єктів в системах відеоспостереження.

10. Паралельні та розподілені обчислення: створення паралельних форм алгоритмів, неграфічні обчислення на графічних процесорах, автоматичне розпаралелювання послідовних програм, дослідження впливу зміни проміжного представлення при автоматичному створенні паралельних програм, аналіз вузьких місць при паралельному програмуванні.

11. Статистичне дослідження властивостей комп’ютерних мереж різних Інтернет-провайдерів, розроблення нових, удосконалення та адаптація існуючих методів і засобів математичного моделювання, які уможливлюють дослідження їх структури і параметрів на основі фрагментарних даних спостережень, моделювання та прогнозування процесів їх розвитку та структуризації в рамках формалізму комплексних мереж; застосування розробленого методу моделювання для аналізу, оцінювання і розвитку процесів стійкості комп’ютерних мереж до спрямованих хакерських атак та розповсюдження комп’ютерних вірусів у них.

12. Спеціалізовані комп'ютери і комп'ютерні системи: теоретичні основи їх побудови і методи проектування, синтез і реалізація комп'ютерних засобів для вирішення задач обробки потоків даних, дослідження й опрацювання алгоритмів, розпаралелювання алгоритмів, проектування спеціалізованих процесорів з графічного рівня.

13. Цифрова обробка сигналів і зображень:

• Просторова і частотна фільтрація сигналів.

• Локальна обробка зображень, зокрема локальне підвищення контрасту і видалення неоднорідного фону.

• Багатомасштабні методи обробки сигналів.

• Вейвлетна фільтрація сигналів.

• Розробка програмного забезпечення для цифрової обробки сигналів і зображень.

• Автоматичне видалення шуму, зокрема Гаусового, на зображеннях з використанням методів просторової і частотної фільтрації.

14. Штучні нейронні мережі і генетичні алгоритми.