לקראת אונטולוגיות IoT סטנדרטיות באמצעות מסגרת מבוססת למידת מכונה להחלפת נתונים חלקה

Simmi Chawla; Parul Tomar; Sapna Gambhir

doi:10.3791/68635

Research Article

לקראת אונטולוגיות IoT סטנדרטיות באמצעות מסגרת מבוססת למידת מכונה להחלפת נתונים חלקה

DOI:

10.3791/68635

⸱

October 7th, 2025

Simmi Chawla¹ , Parul Tomar¹ , Sapna Gambhir²

¹Department of Computer Engineering, J. C. Bose University of Science & Technology, YMCA Faridabad, ²Department of Computer Science, George Mason University

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מחקר זה מציג מסגרת מבוססת למידת מכונה ליישור אונטולוגיה של IoT בזמן אמת, המאפשרת חילופי נתונים חלקים בין מערכות הטרוגניות. על ידי שילוב מודלים סמנטיים ואופטימיזציה אדפטיבית, הגישה משפרת את יכולת הפעולה ההדדית, מפחיתה את ההשהיה ומשיגה דיוק גבוה. מאומת בהגדרות בעולם האמיתי, הוא מציע פתרון אינטגרציה IoT סטנדרטי וניתן להרחבה.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ההטרוגניות הגוברת של התקני האינטרנט של הדברים (IoT) הובילה לאתגרים משמעותיים בהשגת יכולת פעולה הדדית בזמן אמת וחילופי נתונים חלקים. מערכות אקולוגיות קיימות של IoT פועלות לרוב באמצעות מודלים מגוונים של נתונים, פרוטוקולי תקשורת, וייצוגים סמנטיים, וכתוצאה מכך מערכות מפוצלות המעכבות את האינטגרציה. כדי לטפל בבעיה זו, אנו מציעים מסגרת מאוחדת המשתמשת ביישור אונטולוגי מבוסס למידת מכונה לאינטגרציה סטנדרטית ואדפטיבית של IoT. ההשערה המנחה מחקר זה היא ששילוב של מודלים סמנטיים עם טכניקות אופטימיזציה חכמות יכול לשפר משמעותית את העקביות והיעילות של חילופי נתונים בסביבות IoT הטרוגניות. המסגרת המוצעת משלבת עיבוד זרם נתונים בזמן אמת, ניתוח דמיון סמנטי ומיפוי אונטולוגי אדפטיבי כדי ליישר באופן דינמי אונטולוגיות מכשירים. באמצעות סביבות מדומות ובעולם האמיתי, כולל בתים חכמים ומערכות בריאות, המסגרת נבדקה מול מדדי ביצועים מרכזיים כגון דיוק, חביון וקצב פעולה הדדית. התוצאות מראות כי השיטה המוצעת משיגה דיוק יישור אונטולוגי גבוה של 97%, מפחיתה את ההשהיה מתחת ל-20 אלפיות השנייה ושומרת על יכולת פעולה הדדית של למעלה מ-95% בין סוגי מכשירים מגוונים. הממצאים מאשרים כי השילוב של אלגוריתמים של למידת מכונה עם מודלים סמנטיים משפר משמעותית את הביצועים, המדרגיות, ויכולת ההסתגלות של מערכות IoT. המסגרת מטפלת בהצלחה בחוסר עקביות סמנטית ותומכת בקליטת מכשירים דינמית ללא התערבות ידנית. מחקר זה מציג פתרון חזק וניתן להרחבה עבור יכולת פעולה הדדית של IoT, המציע יישור אונטולוגי חכם בזמן אמת הניתן להתאמה למכשירים ותקני נתונים מתפתחים. עבודה זו תורמת לפיתוח ארכיטקטורות IoT מהדור הבא המסוגלות לתמוך בסטנדרטיזציה, יעילה, ותקשורת אוטומטית על פני יישומים מגוונים.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

האינטרנט של הדברים (IoT) מתפתח במהירות לתשתית ליבה עבור סביבות חכמות, המחברת מגוון רחב של מכשירים הטרוגניים הפועלים בתחומים מגוונים כגון שירותי בריאות, ערים חכמות, חקלאות ואוטומציה תעשייתית ^1,2,3. מכשירים אלה מייצרים כמויות גדולות של נתונים ומסתמכים על הבנה סמנטית כדי לתקשר בצורה משמעותית 4,5,6,7. עם זאת, היעדר מבנה סמנטי סטנדרטי התגלה כמחסום מרכזי לחילופי נתונים חלקים 8,9,10,11,12.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מחקר זה לא כלל נבדקים אנושיים או בעלי חוליות או דגימת רקמות. כל הניסויים בוצעו בהתאם להנחיות מחקר חישוביות מוסדיות באוניברסיטת J. C. Bose למדע וטכנולוגיה, YMCA, פארידבאד.

איסוף והערכה אונטולוגית
אונטולוגיות ציבוריות רלוונטיות לשירותי בריאות, בתים חכמים וניטור תעשייתי התקבלו ממאגרים מבוססים, כולל אוצר מילים פתוח מקושר (LOV) ופורטלים ספציפיים לתחום, בפורמטים של RDF/OWL ^1,2,3. כל אונטולוגיה נבדקה בעורך אונטולוגיה (לדוגמה, Protégé) ונותחה באופן פרוגרמטי כדי לחלץ היררכיות מחלקות, מאפייני אובייקטים ונתונים, ומטא-נתונים משויכים בהתאם ל....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

איסוף והערכה אונטולוגית
ניתוח אונטולוגיה חשף חוסר עקביות משמעותי בין אונטולוגיות IoT ספציפיות לתחום במונחים של היררכיית מחלקות, תוויות סמנטיות והגדרות מאפייני נתונים. חוסר עקביות אלה היה בולט יותר בין מערכי נתונים של שירותי בריאות ובית חכם, והפגין שיעור אי התאמה מבנית של 28%. זיהוי הווריאציות הללו אימת את ההשערה הראשונית שהיעדר סטנדרטיזציה פוגע ביכולת הפעולה ההדדית בין סביבות IoT. אי-התאמות אלה שימשו כבקרה הבסיסית להערכת השיפורים שהושגו ממסגרת היישור המוצעת 6,9,10,11.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

המסגרת המבוססת על למידת מכונה שפותחה מדגימה את יעילותה בהתמודדות עם אתגרי יכולת פעולה הדדית סמנטית בסביבות IoT הטרוגניות. באמצעות פרוטוקול מובנה המשלב מודלים סמנטיים, יישור אונטולוגי מבוסס למידת מכונה ופריסת תווכה מבוססת ענן, המערכת השיגה דיוק יישור אונטולוגי גבוה ושילוב נתונים עקבי על פני מכשירים מגוונים.

שלבי פרוטוקול קריטיים
מספר שלבים בפרוטוקול המוצע חיוניים להצלחתו המבצעית:
איסוף אונטולוגיה ועיבוד מקדים: הערכה מדויקת ועיבוד מקדים של.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

המחברים מצהירים כי אין להם ניגודי אינטרסים לדווח על המחקר הנוכחי.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מחקר זה לא קיבל מימון.

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
Name	Company	Catalog Number	Comments
פלטפורמת תווכה מבוססת ענן	קוד פתוח / קנייני (למשל, Firebase)	לא ישים	מקל על קליטה ואחסון של נתונים בזמן אמת.
אונטולוגיות קלט	מאגרים ציבוריים (למשל, LOV)	לא ישים	אונטולוגיות OWL/RDF ספציפיות לתחום עבור סביבות IoT.
ספריית למידת מכונה	קוד פתוח (למשל, scikit-learn)	לא ישים	משמש לאימון מודל סיווג בפיקוח.
כלי הדמיית רשת	קוד פתוח / מסחרי (למשל, NetSim)	לא ישים	יוצר מערכי נתונים הטרוגניים מדומים של התקני IoT.
תוכנה לעריכה אונטולוגית	קוד פתוח (למשל, Proté gé)	לא ישים	משמש לניתוח, עריכה והדמיה אונטולוגית.
סביבת תכנות	קוד פתוח (למשל, Python)	לא ישים	מיישם מודלים של למידת מכונה ועיבוד נתונים.
זרמי נתונים גולמיים של IoT	מקורות סל נתונים ציבוריים / מותאמים אישית	לא ישים	קבצי CSV או JSON המכילים נתוני מכשיר IoT גולמיים.
קבצי פלט RDF	נוצר במחקר	לא ישים	RDF/XML המייצגים נתוני IoT מועשרים סמנטית.
ספריית ניתוח סמנטי	קוד פתוח (למשל, RDFLib)	לא ישים	המרת נתוני IoT לשלשות RDF עבור מידול סמנטי.
מנוע שאילתות SPARQL	קוד פתוח	לא ישים	אימות עקביות נתוני RDF באמצעות שאילתות SPARQL.

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Al-Fuqaha, A., Guizani, M., Mohammadi, M., Aledhari, M., Ayyash, M. Internet of Things: A survey on enabling technologies, protocols, and applications. IEEE Commun Surv Tutor. 17 (4), 2347-2376 (2015).
Fortino, G., et al.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

לקראת אונטולוגיות IoT סטנדרטיות באמצעות מסגרת מבוססת למידת מכונה להחלפת נתונים חלקה

In This Article

Summary

Abstract

Introduction

Protocol

Results

Discussion

Disclosures

Acknowledgements

Materials

References

Reprints and Permissions

Tags

Related Articles