Бакалаврські роботи (ШІ)

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/52507
У зібранні розміщено бакалаврські проекти (роботи) на здобуття ступеня бакалавра.

Переглянути

Перегляд Бакалаврські роботи (ШІ) за Автор "Богун, Максим Олександрович"

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Система IoT для автоматизованого управління розумним будинком
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Богун, Максим Олександрович; Коваленко, Анатолій Єпіфанович
    Дипломна робота: 75 с., 11 рис., 6 табл., 13 посилань. Досліджено розробку системи Інтернету речей (IoT) для автоматизованого управління розумним будинком із інтеграцією рекомендаційної системи. Проаналізовано сучасні IoT-технології, зокрема протоколи зв’язку (Zigbee, Z-Wave, Wi-Fi) та платформу SmartThings, яка забезпечує інтеграцію різноманітних пристроїв. Запропоновано гібридну архітектуру, що поєднує локальну обробку даних із періодичною синхронізацією через SmartThings API, досягаючи швидкості відгуку до 100 мс і підтримки до 50 пристроїв на локацію. Розроблено клієнтську частину на React із адаптивним інтерфейсом, серверну частину на NestJS із REST API, базу даних MySQL із TypeORM для управління користувачами, локаціями, пристроями, завданнями, календарями та історією команд, а також мікросервіс рекомендацій на Python (FastAPI) з алгоритмом кластеризації k-means. Реалізовано функції авторизації (JWT, bcrypt), створення автоматизованих сценаріїв (завдання, календарні події), моніторингу стану пристроїв через інформаційну панель і генерації рекомендацій автоматизованих задач. Рекомендаційна система, реалізована на Python, аналізує історію команд із таблиці command_history через REST API, використовуючи k-means для виявлення патернів (наприклад, регулярне вмикання світла о 18:00), і пропонує відповідні сценарії, підвищуючи зручність та енергоефективність. Мікросервіс на FastAPI інтегровано з NestJS через HTTP-запити, із захистом JWT і кешуванням у Redis, що зменшило кількість запитів до SmartThings API на 35% і прискорило обробку рекомендацій на 40%. Безпека даних забезпечена шифруванням (HTTPS) і хешуванням паролів (bcrypt). Отримано функціональну систему, яка дозволяє користувачам ефективно керувати розумним будинком, створювати персоналізовані сценарії, відстежувати історію команд і отримувати адаптивні рекомендації. Гібридна архітектура забезпечує баланс між автономністю, продуктивністю та інтеграцією з хмарними сервісами. Система підтвердила практичну цінність для підвищення комфорту, безпеки й енергоефективності, зокрема завдяки рекомендаціям, що зменшують потребу в ручному налаштуванні.