ІНЖЕНЕРНІ РІШЕННЯ ДЛЯ ІНТЕГРАЦІЇ ПРИСТРОЇВ І ДАТЧИКІВ В ІНТЕРНЕТІ РЕЧЕЙ

The integration of devices and sensors within the Internet of Things (IoT) expands not only the scope for monitoring and controlling environments but also fundamentally redefines the management of data, with promising implications across various sectors. This paper explores a novel approach to IoT d...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2025
Автори:	Керімзаді, Г.С., Рзаєва, С.В.
Формат:	Стаття
Мова:	English
Опубліковано:	Інститут електродинаміки НАН України, Київ 2025
Теми:	IoT Edge AI сенсорні мережі обробка даних ейронні мережі аналітика в реальному часі
Онлайн доступ:	https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1697
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Technical Electrodynamics

Репозитарії

Technical Electrodynamics

id	oai:ojs.pkp.sfu.ca:article-1697
record_format	ojs
spelling	oai:ojs.pkp.sfu.ca:article-16972025-09-10T10:45:10Z ENGINEERING SOLUTIONS FOR THE INTEGRATION OF INTERNET OF THINGS DEVICES AND SENSORS ІНЖЕНЕРНІ РІШЕННЯ ДЛЯ ІНТЕГРАЦІЇ ПРИСТРОЇВ І ДАТЧИКІВ В ІНТЕРНЕТІ РЕЧЕЙ Керімзаді, Г.С. Рзаєва, С.В. IoT Edge AI Sensor Networks Data Processing Neural Networks Real-Time Analytics IoT Edge AI сенсорні мережі обробка даних ейронні мережі аналітика в реальному часі The integration of devices and sensors within the Internet of Things (IoT) expands not only the scope for monitoring and controlling environments but also fundamentally redefines the management of data, with promising implications across various sectors. This paper explores a novel approach to IoT data processing that leverages edge-based neural networks within sensor networks, enabling on-site data analysis and decision-making. Our study focuses on sectors with high latency sensitivity—such as remote healthcare, predictive maintenance in industrial settings, and real-time environmental monitoring. By embedding advanced data analytics closer to the source, this approach enhances data privacy, reduces communication loads, and paves the way for more resilient and scalable IoT ecosystems. We address both the technological benefits and implementation challenges, offering insights into how these advancements can transform industries through increased data autonomy and efficiency. References 21, tables 2, figures 5. Інтеграція пристроїв і датчиків в Інтернеті речей (IoT) розширює не тільки можливості для моніторингу та контролю середовищ, але й принципово переосмислює управління даними, що має багатообіцяючі наслідки для різних секторів. У роботі досліджується новий підхід до обробки даних IoT, який використовує граничні нейронні мережі в сенсорних мережах, що дає змогу аналізувати дані на місці та приймати рішення. Дослідження зосереджено на секторах із високою чутливістю до затримки, таких як дистанційна охорона здоров’я, прогнозне технічне обслуговування в промислових умовах і моніторинг навколишнього середовища в реальному часі. Впроваджуючи розширену аналітику даних ближче до джерела, цей підхід покращує конфіденційність даних, зменшує навантаження на зв’язок і прокладає шлях до більш стійких і масштабованих екосистем IoT. Автори розглядають як технологічні переваги, так і проблеми впровадження, пропонуючи розуміння того, як ці досягнення можуть трансформувати галузі завдяки збільшенню автономності та ефективності даних. Бібл. 21, табл. 2, рис. 5. Інститут електродинаміки НАН України, Київ 2025-09-04 Article Article application/pdf https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1697 10.15407/techned2025.05.089 Tekhnichna Elektrodynamika; No. 5 (2025): TEKHNICHNA ELEKTRODYNAMIKA; 089 ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА; № 5 (2025): ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА; 089 2218-1903 1607-7970 10.15407/techned2025.05 en https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1697/1553 Авторське право (c) 2025 ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
institution	Technical Electrodynamics
baseUrl_str
datestamp_date	2025-09-10T10:45:10Z
collection	OJS
language	English
topic	IoT Edge AI сенсорні мережі обробка даних ейронні мережі аналітика в реальному часі
spellingShingle	IoT Edge AI сенсорні мережі обробка даних ейронні мережі аналітика в реальному часі Керімзаді, Г.С. Рзаєва, С.В. ІНЖЕНЕРНІ РІШЕННЯ ДЛЯ ІНТЕГРАЦІЇ ПРИСТРОЇВ І ДАТЧИКІВ В ІНТЕРНЕТІ РЕЧЕЙ
topic_facet	IoT Edge AI Sensor Networks Data Processing Neural Networks Real-Time Analytics IoT Edge AI сенсорні мережі обробка даних ейронні мережі аналітика в реальному часі
format	Article
author	Керімзаді, Г.С. Рзаєва, С.В.
author_facet	Керімзаді, Г.С. Рзаєва, С.В.
author_sort	Керімзаді, Г.С.
title	ІНЖЕНЕРНІ РІШЕННЯ ДЛЯ ІНТЕГРАЦІЇ ПРИСТРОЇВ І ДАТЧИКІВ В ІНТЕРНЕТІ РЕЧЕЙ
title_short	ІНЖЕНЕРНІ РІШЕННЯ ДЛЯ ІНТЕГРАЦІЇ ПРИСТРОЇВ І ДАТЧИКІВ В ІНТЕРНЕТІ РЕЧЕЙ
title_full	ІНЖЕНЕРНІ РІШЕННЯ ДЛЯ ІНТЕГРАЦІЇ ПРИСТРОЇВ І ДАТЧИКІВ В ІНТЕРНЕТІ РЕЧЕЙ
title_fullStr	ІНЖЕНЕРНІ РІШЕННЯ ДЛЯ ІНТЕГРАЦІЇ ПРИСТРОЇВ І ДАТЧИКІВ В ІНТЕРНЕТІ РЕЧЕЙ
title_full_unstemmed	ІНЖЕНЕРНІ РІШЕННЯ ДЛЯ ІНТЕГРАЦІЇ ПРИСТРОЇВ І ДАТЧИКІВ В ІНТЕРНЕТІ РЕЧЕЙ
title_sort	інженерні рішення для інтеграції пристроїв і датчиків в інтернеті речей
title_alt	ENGINEERING SOLUTIONS FOR THE INTEGRATION OF INTERNET OF THINGS DEVICES AND SENSORS
description	The integration of devices and sensors within the Internet of Things (IoT) expands not only the scope for monitoring and controlling environments but also fundamentally redefines the management of data, with promising implications across various sectors. This paper explores a novel approach to IoT data processing that leverages edge-based neural networks within sensor networks, enabling on-site data analysis and decision-making. Our study focuses on sectors with high latency sensitivity—such as remote healthcare, predictive maintenance in industrial settings, and real-time environmental monitoring. By embedding advanced data analytics closer to the source, this approach enhances data privacy, reduces communication loads, and paves the way for more resilient and scalable IoT ecosystems. We address both the technological benefits and implementation challenges, offering insights into how these advancements can transform industries through increased data autonomy and efficiency. References 21, tables 2, figures 5.
publisher	Інститут електродинаміки НАН України, Київ
publishDate	2025
url	https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1697
work_keys_str_mv	AT kerímzadígs engineeringsolutionsfortheintegrationofinternetofthingsdevicesandsensors AT rzaêvasv engineeringsolutionsfortheintegrationofinternetofthingsdevicesandsensors AT kerímzadígs ínženerníríšennâdlâíntegracíípristroívídatčikívvínternetírečej AT rzaêvasv ínženerníríšennâdlâíntegracíípristroívídatčikívvínternetírečej
first_indexed	2025-12-02T15:21:30Z
last_indexed	2025-12-02T15:21:30Z
_version_	1850410417642274816

ІНЖЕНЕРНІ РІШЕННЯ ДЛЯ ІНТЕГРАЦІЇ ПРИСТРОЇВ І ДАТЧИКІВ В ІНТЕРНЕТІ РЕЧЕЙ

Репозитарії

Схожі ресурси