Бобарчук, Олександр АнтоновичЗлотківська, Тетяна Володимирівна2025-10-162025-10-162025-07-24Бобарчук О.А., Злотківська Т.В. Віртуальне тестування друкованих та пакувальних рішень з використанням штучного інтелекту // Поліграфія та упаковка майбутнього: матеріали І Міжнародної науково-практичної конференції («NextGen Print & Packaging») (Львів, 21–23 травня 2025 р.). – Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2025. С.71-78.978-966-994-059-9https://er.kai.edu.ua/handle/KAI/677791. ISO 527-1:2019. URL: https://www.iso.org/standard/75824.html (Дата звернення 13.04.2025). 2. ASTM D882-18 URL: https://www.astm.org/d0882-18.html (Дата звернення 13.04.2025). 3. ASTM F1306-21 URL: https://www.astm.org/f1306-21.html (Дата звернення 13.04.2025). 4. ASTM D3985 – Standard Test Method for Oxygen Gas Transmission Rate. URL: https://www.astm.org/d3985-17.html (Дата звернення 13.04.2025). 5. ASTM E96 – Standard Test Methods for Water Vapor Transmission. URL: https://www.astm.org/e0096_e0096m-16.html (Дата звернення 13.04.2025). 6. ASTM F2095 – Standard Test Methods for Pressure Decay Leak Test. URL: https://www.astm.org/f2095-07.html (Дата звернення 13.04.2025). 7. ASTM D4332 – Standard Practice for Conditioning Containers. URL: https://www.astm.org/d4332-14.html (Дата звернення 13.04.2025). 8. ISTA 3A – Packaged-Product Testing. URL: https://ista.org/docs/3A-2020.pdf (Дата звернення 13.04.2025). 9. Markforged PrintRite3D. URL: https://markforged.com/printrite3d (Дата звернення 13.04.2025). 10. ANSYS TwinPack. URL: https://www.ansys.com/products/digital-twin (Дата звернення 13.04.2025).У статті досліджується віртуальне тестування друкованих та пакувальних рішень на базі штучного інтелекту, підкреслюючи, як машинне навчання та генеративний дизайн зменшують потреби у фізичному прототипуванні, одночасно підвищуючи точність. Тематичні дослідження демонструють застосування в 3D-друці та еко-пакуванні, з перспективами на майбутнє, включаючи інтеграцію Інтернету речей та цифрових двійників. The article explores AI-powered virtual testing for printed and packaging solutions, highlighting how machine learning and generative design reduce physical prototyping needs while improving accuracy. Case studies demonstrate applications in 3D printing and eco-packaging, with future prospects including IoT integration and digital twins.ukмоделювання зі штучним інтелектомвіртуальне тестування3D-друкекологічна упаковкацифрові двійникиAI modelingvirtual testing3D printingsustainable packagingdigital twinsThesis004.8:664.8