Використання штучного інтелекту в екосистемі розумних будинків

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШмігель, Богдан Олегович
dc.contributor.authorСкрекотень, Владислав Ігорович
dc.date.accessioned2026-07-02T12:55:49Z
dc.date.available2026-07-02T12:55:49Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractАктуальність роботи є стрімкий розвиток технологій IoT з новим переходом до систем з багапротокольними можливостями та як результат необхідність створення систем для гнучкості в керуванні в умовах енергетичної нестабільності в країні. Метою роботи є основа розробки зовнішнього застосунку за аналогом популярних застосунків розумного будинку, яка здатна як результат з’єднувати протоколи зв’язку, а саме: Zigbee 3.0, Matter, Bluetooth та Wi-Fi і також проаналізувати дані завдяки використанні зовнішнього елементу штучного інтелекту і звісно ж забезпечувати автоматизоване керування пристроями розумного будинку. В роботі було реалізовано підключення API від ядра Open AI, було інтегровано з MQTT Broker та створено систему збору даних з зовнішнього середовища Home Assistant і також була реалізована інтерфейс для користувача для отримання спрощенної інформації та в керуванні компонентами частин розумного будинку. Об’єктом дослідження є сама екосистема розумного будинку, що включає в себе компоненти, які можуть бути об’єднані завдяки бездротовим протоколам для забезпечення автоматизованого керування пристроями та збору даних і отримання в результаті для користувача у вигляді зовнішнього застосунку. Предметом дослідження є методи інтеграції штучного інтелекту до багатопротокольної інфраструктури розумного будинку та взаємодії мільтипрокольних приладів IOT, а саме: Zigbee, Matter, Bluetooth і Wi-Fi з використанням MQTT та ШІ ядра. У роботі було застосовано аналіз наукових джерел, порівняльний аналіз протоколів. Була побудована архітектура системи із використанням MQTT і також створення серверної частини на основі SuperBase та підєднання до N8N. Як до фінальниї частини був реалізований веб-інтерфейс, також у фіналі проведене експериментальне тестування стабільності та ефективності роботи системи. Досліджено можливості штучного інтелекту для прогнозування подій, динамічного керування пристроями, адаптивної автоматизації сценаріїв та оптимізації енергоспоживання. Результатом роботи є платформа для альтернативи реалізації власної екосистеми розумного будинку, яка дійсно може забезпечити централізоване керування приладами з різними протоколами і як результат додатково виконує аналіз даних у реальному часі та надає користувачеві зручний інтерфейс для взаємодії із системою і маючи підтримку завдяки інтеграції зовнішньох API від OpenAI. Дане рішення може застосовуватися в житлових приміщеннях, офісах, в лікарнях та взагалі де необхідна автоматизація процесів, контроль енергоресурсів та підвищений рівень безпеки для бізнесу та безпеки.
dc.description.abstractotherThe relevance of the research is determined by the rapid development of IoT technologies, the transition to multi-protocol systems, and, as a result, the need to create flexible control systems under conditions of energy instability in the country. The aim of the thesis is to develop an external application, analogous to popular smart home applications, which is capable of integrating communication protocols such as Zigbee 3.0, Matter, Bluetooth, and Wi-Fi, as well as analyzing data through the use of an external artificial intelligence component and providing automated control of smart home devices. Within the framework of the study, the OpenAI core API was integrated, an MQTT broker was connected, a data collection system based on the Home Assistant environment was implemented, and a user interface was developed to provide simplified information and control of smart home components. The object of the research is the smart home ecosystem itself, which includes components that can be integrated using wireless protocols to ensure automated device control and data collection, with the results presented to the user in the form of an external application. The subject of the research is the methods of integrating artificial intelligence into a multi-protocol smart home infrastructure and the interaction of multi-protocol IoT devices, namely Zigbee, Matter, Bluetooth, and Wi-Fi, using MQTT and an AI core. The study employed the analysis of scientific sources and a comparative analysis of communication protocols. A system architecture based on MQTT was developed, a server-side component was created using Supabase, and integration with n8n was implemented. As the final stage, a web interface was developed, and experimental testing of the stability and efficiency of the system was conducted. The capabilities of artificial intelligence for event prediction, dynamic device control, adaptive scenario automation, and energy consumption optimization were investigated. The result of the thesis is a platform that serves as an alternative approach to building a proprietary smart home ecosystem, which provides centralized control of devices using different communication protocols, performs real-time data analysis, and offers the user a convenient interface for interacting with the system, supported by integration with the external OpenAI API. The proposed solution can be applied in residential buildings, offices, hospitals, and other environments where process automation, energy resource control, and an increased level of security are required.
dc.format.extent88 с.
dc.identifier.citationСкрекотень, В. І. Використання штучного інтелекту в екосистемі розумних будинків : магістерська дис. : 172 Електронні комунікації та радіотехніка / Скрекотень Владислав Ігорович. – Київ, 2025. – 88 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/82086
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectai
dc.subjectsmart home
dc.subjectiot
dc.subjectmatter
dc.subjectzigbee
dc.subjectbluetooth low energy
dc.subjectmqtt
dc.subjectml
dc.subjecthome assistant
dc.subject.udc621.39
dc.titleВикористання штучного інтелекту в екосистемі розумних будинків
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Skrekoten_magistr.pdf
Розмір:
2.07 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ЕКІР)
Магістерські роботи