Ситуаційні моделі обробки інформації в системах інтернету речей
DOI:
https://doi.org/10.34121/1028-9763-2025-2-15-23Ключові слова:
інтернет речей, ситуаційний агент, онтологія, інтелектуальні обчисленняАнотація
Інтенсивне зростання підключених об’єктів у системах ІоТ привело до зростаючого попиту на інтелектуальні системи для автоматичного та спрощеного керування повсякденним життям. Ці системи спрямовані на спрощення керування такими функціями, як освітлення, опалення, безпека та робота приладів, що сприяє комфорту та енергоефективності. З цієї точки зору, ситуаційний контекст, який охоплює інформацію про фізичне середовище, уподобання користувачів, поточну діяльність та інші відповідні змінні, може значно підвищити здатність систем ІоТ передбачати та реагувати на потреби мешканців. Однак інтеграція ситуаційного контексту в системи ІоТ представляє значні технічні та концептуальні проблеми. Однією з ключових проблем є розробка точних і динамічних ситуаційних моделей, які можуть враховувати різноманітні та змінні параметри. Крім того, потреба в обробці великих обсягів даних із кількох пристроїв ІоТ у режимі реального часу вимагає надійної та масштабованої архітектури. У сфері інтернету речей, де новітні технології перетворюють наше середовище існування на динамічні та адаптивні екосистеми, здатність ситуаційного моделювання та умовиводу стає важливою опорою для забезпечення інтелектуальної та персоналізованої взаємодії між користувачами та їхнім середовищем. Агентно-орієнтований підхід є природним шляхом до побудови різних природних і штучних систем, що відрізняються відповідною складністю, динамічністю, ситуацією та автономією. Зокрема, сильний концептуальний зв’язок існує між агентами та інтелектуальними компонентами ІоТ, а також між мультиагентними системами та IoT. Отже, враховуючи весь набір вимог і проблем, пов’язаних із розробкою систем інтернету речей, агентно-орієнтований підхід можна використовувати для моделювання, програмування та імітації застосунків і систем Інтернету речей і систематично просувати та прискорювати їх розвиток. Розглянуті у статті аспекти ситуаційного моделювання та умовиводу дозволяють сформувати технологічний базис інтелектуальної підтримки процесів функціонування у системах інтернету речей.
Посилання
1. Perera C., Zaslavsky A., Christen P., Georgakopoulos D. Context Aware Computing for The Internet of Things: A Survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2014. Vol. 16, N 1. P. 414–454. First Quarter. DOI: https://doi.org/10.1109/SURV.2013.042313.00197.
2. Martinez-Villasenor M.d.L., Gonzalez-Mendoza M. Sharing and Reusing Context Information in Ubiquitous Computing Environments. Artificial Intelligence (MICAI): 13th Mexican International Conference on, 2014. P. 227–230.
3. Mouhim S., Lachhab F. Towards a Context Awareness System Using IoT, AI, and Big Data Technologies. IEEE Access. 2025. Vol. 13. P. 40302–40315. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3546865.
4. Liu Y., Seet B.-C., Al-Anbuky A. An Ontology-Based Context Model for Wireless Sensor Network (WSN) Management in the Internet of Things. Journal of Sensor and Actuator Net-works. 2013. N 2 (4). P. 653–674. DOI: https://doi.org/10.3390/jsan2040653.
5. Коваленко О.Є. Інтелектуалізація граничних обчислень інтернету речей. Математичні машини і системи. 2024. № 3–4. С. 50–68. DOI: https://doi.org/10.34121/1028-9763-2024-3-4-50-68.
6. Коваленко О.Є., Смолій В.М., Лі Л. Інженерія вимог систем інтернету речей. Математичні машини і системи. 2025. № 1. С. 64–75. DOI: https://doi.org/10.34121/1028-9763-2025-1-64-75.
7. Коваленко О.Є. Конвергенція інтернету речей та систем ситуаційного управління. Математичні машини і системи. 2023. № 3. C. 89–103. DOI: https://doi.org/10.34121/1028-9763-2023-3-89-103.
8. Brézillon P. From context modeling to implementation for individuals. Research on Modeling and Using Context Over 25 Years. 2023. P. 29–39. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-39338-9.
9. Kovalenko O. Knowledge Driven Cyber-Convergent Systems Based on Situational Agents. IEEE: 17th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). 2022. P. 243–246. DOI: https://doi.org/10.1109/CSIT56902.2022.10000762.
10. Коваленко О.Є. Онтологічна модель архітектури кібернетичної організаційної системи. Математичні машини і системи. 2022. № 3. С. 137–147. DOI: https://doi.org/10.34121/1028-9763-2020-3-93–104.
11. Babli M., Onaindia E. A context-aware knowledge acquisition for planning applications using ontologies. arXiv:1904.09845. 2019. URL: https://arxiv.org/abs/1904.09845. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1904.09845.
12. Anderson C., Suarez I., Xu Y., David K. An Ontology-Based Reasoning Framework for ContextAware Applications. Modeling and Using Context. CONTEXT 2015: Lecture Notes in Computer Science() / H. Christiansen, I. Stojanovic, G. Papadopoulos (eds.). 2015. Vol. 9405. Springer, Cham. P. 471–476. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-25591-0_34.
13. Kowalski R., Sadri F. Reconciling the event calculus with the situation calculus. Journal of Logic Programming. 1997. Vol. 31, Issues 1–3. P. 39–58. DOI: https://doi.org/10.1016/S0743-1066(96)00137-9.
14. Kovalenko, O. Information Taxonomy and Ontology for Situational Management. IEEE 13th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, CSIT 2018: Proc. 2018. Vol. 2, 7 November 2018, Article number 8526723. P. 94–97. DOI: https://doi.org/10.1109/STC-CSIT.2018.8526723.
15. Savaglio C., Ganzha M., Paprzycki M., Bădică C., Ivanović M., Fortino G. Agent-based Internet of Things: State-of-the-art and research challenges. Future Generation Computer Systems. 2020. Vol. 102. P. 1038–1053. ISSN 0167-739X. DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2019.09.016.
16. Коваленко О.Є. Онтологія та модель трансформації інформації в ситуаційних агентних системах. Електронне моделювання. 2020. Т. 42, № 5. С. 3–23. DOI: https://doi.org/10.15407/emodel.42.05.005.
83
16Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
