Прототипи інтелектуальних систем безпеки і управління інфраструктурою на базі ІоТ-платформ

Анотація

У сучасних інженерних проектах дедалі важливішим стає створення інтелектуальних систем безпеки та управління інфраструктурою, зумовлене зростаючими вимогами до ефективності, надійності та адаптивності інженерних рішень у техногенному середовищі. Інтенсивна урбанізація, збільшення транспортних потоків та ускладнення архітектури будівель потребують впровадження високотехнологічних засобів моніторингу та контролю. У цьому контексті інтеграція концепції Інтернету речей (IoT), програмних платформ та алгоритмічних методів обробки даних є ключовою для побудови комплексних інженерних рішень нового покоління. Дослідження спрямоване на створення програмно-апаратного комплексу, що поєднує сенсорні пристрої, комунікаційні протоколи та алгоритми обробки інформації. Важлива увага приділяється розробці методів збору, аналізу та інтерпретації даних у реальному часі, що дозволяє приймати ефективні інженерні рішення. Аналіз українських досліджень показав, що існуючі системи здебільшого орієнтовані на окремі аспекти – енергоефективність сенсорних мереж, алгоритми маршрутизації або локальний захист IoT-пристроїв – та часто не мають комплексної апробації. Це обґрунтовує потребу у створенні інтегрованих рішень, які забезпечують обробку потокових даних у реальному часі, багаторівневий захист інформації, масштабованість та надійність системи. Експериментальна частина включає прототип системи для моніторингу приміщень та управління паркінгом із використанням сенсорів і камер, де дані агрегуються та обробляються алгоритмами штучного інтелекту. Оцінка ефективності системи здійснюється за точністю спрацьовувань, затримкою обробки, продуктивністю потокових даних, середнім енергоспоживанням та надійністю. Побудова узгоджених масивів даних із часовими мітками та унікальними ідентифікаторами забезпечує когерентність інформації та дозволяє оптимізувати баланс між швидкістю реакції та енергозбереженням. Перспективи дослідження включають розширення сенсорної мережі, інтеграцію різних типів даних, впровадження адаптивних алгоритмів розподілу навантаження та розвиток моделей штучного інтелекту для прогнозування аномалій і автоматичного налаштування системи, що підвищить надійність і ефективність IoT-рішень у критично важливих і довготривалих сценаріях.