fi en en fi en en fi en en zh fi fi en fi en fi en fi en hbs_lat en zh zh zh en de eo en en fi jbo en en es ru fr en jbo en vo en fr en vo en fi en et en fi pl fi uk it war en es war fi jbo fi fi jbo fi en es es fi jbo es en es fi fi jbo fi en es fi fi jbo fi en es en fi jbo en en es fi oc en fi en vo en de en hu en en en es en en en en en it en en id de en en sl en en en en hbs_lat en nl en fi en fi en fi fi fi fi en en en en en en en en en en en en en en en fa en en en en fi en en en en en en en en en en en en en en
JYX - Reunalaskennan hyödyntäminen liukkaiden olosuhteiden havaitsemisessa (full record)
University of Jyväskylä | JYX Digital Repository
English  | Give feedback |
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
IoT on mullistanut maailman jossa nykyään elämme ja se tuo valtavasti uusia mahdollisuuksia ja tapoja kanssakäydä ympäristömme kanssa. Ympäristöstä kerättävä datan määrä on kasvanut valtavasti, sillä sensoreita voidaan upottaa lähes mihin tahansa ja tämän datan prosessoimiseen on olemassa tehokkaita työkaluja. Pilvipalvelut ovat pitkään olleet suosittu tapa varastoida ja prosessoida kerättyä dataa, mutta koska datan määrä on niin valtava, ei ole kovin mielekästä lähettää tällaista suurtaa määrää dataa pitkiä matkoja. Jossakin tilanteissa saattaa olla tarkoituksen mukaisempaa ja jopa välttämätöntä, että data prosessoidaan osittain tai kokonaan lähellä sen lähdettä ja että kyetään nopeasti vastaamaan muuttuviin olosuhteisiin. Onkin varsin ilmiselvää, että pelkästään pilvipalveluita käyttämällä ei tällaisiin vaatimuksiin voida päästä. Siksi tähän rinnalle on noussut uusi paradigma jota nimitetään reunalaskennaksi. Mikrokontrollerien kehitys muistin, laskentatehon ja koon pienentymisen puolesta on mahdollistanut sen, että kerättyä dataa voidaan prosessoida jo hyvin aikaisessa vaiheessa lähellä datan lähdettä. Tämä avaa uusia sovelluskohteita, sekä hyötyjä esimerkiksi tietoturvan ja datan perusteella tehtävien toimenpiteiden suorittamisen suhteen. Kuitenkin tällä saralla on vielä paljon tutkimusta tehtävänä. Tässä tutkielmassa tutkittiin reunalaskennan soveltamista liukkauden havainnoinnissa. Tutkielmassa rakennettiin yksinkertainen sovellus, joka kykenee sensoreilla keräämään dataa ympäristöstä, prosessoimaan dataa, syöttämään prosessoidun datan tekoälymallille ja näin tuottamaan tuloksia datan pohjalta. Sovellusta testattiin viikon ajan ja tulokset kirjattiin lokitiedostoon. Tuloksista selviää, että vaikka itse tutkimus ei onnistunutkaan täysin kuten oltiin alkuun suunniteltu, on reunalaskennalle silti nähtävissä potentiaalia valitun skenaarion tarkkailussa.
IoT has revolutionized the world we live in today and it brings enormous possibilities and ways we can interact with the world around us. The amount of data gathered from our environment has increased enormously because now a days sensors can be embedded almost everywhere. On the other hand the tools used to process this gathered data have become more and more effective, too. For a long time cloud computing has been the most widely used method to process this data and cloud services are used to store data. However, the amount of data has become so massive that it is not very efficient to move such big loads of data for long distances. In some cases it might be more practical or even essential to process the data on the location where it is generated and in turn to take action in different situations. Given this statement, it is quite obvious that cloud computing alone can not meet these requirements. The pressure to meet these requirements has created a new computing paradigm called edge computing. The advancements in microcontroller techonologies, specifically size, computing capacity and increased memory, are the key features making edge computing possible. Edge computing opens up a whole new world of possibilities with applications and benefits for example with information security and with the speed that a certain action can be taken based on data from environment. In this research an application was built that uses edge computing. The goal was to examine, how could an application using edge computing be used to monitor the formation of slippery conditions. The application gathers data from the environment using sensors, processes the gathered data and feeds that processed data to an ai model which then makes an inference and that inference is stored. Even though the research itself did not go as was planned, it is safe to say that edge computing could still be used in the scenarion examined in this research.
Reunalaskennan hyödyntäminen liukkaiden olosuhteiden havaitsemisessa
Faculty of Information Technology
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Files in this item
This item appears in the following Collection(s)
Pro gradu -tutkielmat [24097]
Show simple item record
Showing items with similar title or keywords.
Taxonomy of generative adversarial networks for digital immunity of Industry 4.0 systems
Terziyan, Vagan; Gryshko, Svitlana; Golovianko, Mariia (Elsevier, 2021)
Towards digital cognitive clones for the decision-makers : adversarial training experiments
Golovianko, Mariia; Gryshko, Svitlana; Terziyan, Vagan; Tuunanen, Tuure (Elsevier, 2021)
Adversarial Attack’s Impact on Machine Learning Model in Cyber-Physical Systems
Vähäkainu, Petri; Lehto, Martti; Kariluoto, Antti (Peregrine Technical Solutions, 2020)
Deficiency of correctly implemented and robust defence leaves Internet of Things devices vulnerable to cyber threats, such as adversarial attacks. A perpetrator can utilize adversarial examples when attacking Machine ...
Koneoppimisen hyödyntäminen kyberhyökkäysten havaitsemisessa ja torjunnassa
Tekoäly on noussut yhdeksi nykypäivän puhutuimmista uusista teknologioista. Tekoälyyn kuuluva koneoppiminen on ollut jo kauan tutkimuksen kohteena. Lähivuosina tekoälyn noustessa pinnalle, on myös koneoppimisteknologian ...
Tutkielma tekee muutamia keskeisiä teemoja käsitellen arvion IoT:n nykytilasta koulutusjärjestelmässä. Tutkielma punnitsee aiemmassa tutkimuksessa havaittuja hyötyjä ja ongelmia, kun IoT:ta integroidaan koulutusjärjestelmään. ...
Tunes and musical notes
All of JYXCollection listBy Issue DateAuthorsSubjectsPublished inDepartmentDiscipline
How to publish in JYX?
Publish Your Thesis Online
Open Science at the JYU
Unless otherwise specified, publicly available JYX metadata (excluding abstracts) may be freely reused under the CC0 waiver.