МЕТОДИ ФУНКЦІОНУВАННЯ ПРИСТРОЇВ IOT З ВИКОРИСТАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Анотація

Актуальність. Функціонування пристроїв Інтернету речей (IoT) з використанням методів машинного навчання (МН) відкриває безліч нових можливостей та переваг. Ці технології дозволяють розширити функціональні можливості традиційних пристроїв, надаючи їм здатність до самонавчання та адаптації до змінюваних умов середовища або поведінки користувачів. IoT пристрої збирають величезні обсяги даних з різних джерел, таких як датчики температури, вологості, руху тощо. МН дозволяє аналізувати ці дані, визначаючи закономірності та тенденції. Використовуючи історичні дані, алгоритми МН можуть передбачати майбутні стани системи або поведінку користувачів, дозволяючи оптимізувати роботу пристроїв. Застосування МН дозволяє IoT пристроям самостійно управляти своїми функціями, наприклад, регулювати освітлення або температуру в будинку, виходячи зі звичок користувачів. Алгоритми можуть аналізувати споживання електроенергії або води і оптимізувати їх використання, зменшуючи витрати та вплив на навколишнє середовище. МН також може допомогти виявити незвичну поведінку або спроби несанкціонованого доступу до системи, підвищуючи рівень безпеки. Здатність до анонімізації та захисту даних, що обробляються IoT пристроями, є критичною, особливо в контексті зростаючих занепокоєнь щодо приватності. Таким чином, використання МН в IoT розкриває потенціал для створення інноваційних рішень, які роблять наше життя зручнішим, безпечнішим та ефективнішим, що і робить тему досліджень в цій області актуальною. Метою даної роботи є аналіз методів функціонування пристроїв IoT. Об’єктом дослідження є методи збору, обробки та передачі даних в обчислювальних вузлах IoT. Предметом дослідження є керування обчислювальними вузлами IoT за допомогою машинного навчання. Результати. Проведено аналіз методів функціонування пристроїв IoT. Застосування методів зменшення затримки передачі сигналів вимагає врахування специфіки конкретної IoT системи, включаючи вимоги до затримки, типи даних, обчислювальні та мережеві ресурси, а також потреби користувачів або процесів, які вона обслуговує. При використанні методів зниження обсягу даних, що передаються, слід брати до уваги те, що вони вимагають ретельного планування та налаштування системи IoT, враховуючи специфіку застосування, типи даних та комунікаційні мережі. Це допоможе забезпечити оптимальне використання ресурсів, підвищення масштабованості та зниження вартості експлуатації IoT систем. Впровадження методів конфеденційності та безпеки даних вимагає комплексного підходу до безпеки на всіх етапах життєвого циклу IoT системи, від розробки та виробництва до експлуатації та зняття з експлуатації пристроїв. Основними викликами у зборі та аналізі даних в IoT є забезпечення безпеки та конфіденційності даних, обробка великих обсягів даних в реальному часі, а також потреба в ефективних методах МН, здатних адаптуватися до динамічних умов і змінних середовищ. Інтеграція передових технологій МН в IoT відкриває широкі можливості для створення більш інтелектуальних, ефективних та автономних систем, які можуть революціонізувати багато сфер життя, від розумних будинків до індустріального Інтернету речей.