Nesnelerin yapay zekası (AIoT) tabanlı enerji sistemleri için bir az-kodlu geliştirme platformu
A low-code development platform for artificial intelligence of things (AIoT) enabled energy systems
- Tez No: 988124
- Danışmanlar: PROF. DR. GEYLANİ KARDAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay Zeka (AI) ve Nesnelerin İnterneti (IoT) teknolojilerinin bir araya gelmesinin,“Nesnelerin Yapay Zekası”(AIoT) için altyapı oluşturduğu görülmektedir. Bu entegrasyonun amacı, insan-makine etkileşimleri, IoT operasyonları ve büyük veri analitiği gibi çeşitli alanlarda iyileştirmeler sağlamaktır. AIoT tabanlı enerji sistemleri kullanıcılara bu avantajları sunarken, geliştiriciler özellikle veri toplama ile ilgili olanlar olmak üzere karmaşık yazılım bileşenlerini geliştirme ve entegre etme konusunda zorluklarla karşılaşabilmektedir. Ayrıca, enerji sistemleri için artan güvenlik ve kalite gereksinimleri, geliştirme süreçlerinin daha etkili ve daha otomatik bir şekilde yönetilmesini gerekli kılmıştır. Bu bağlamda, az-kodlu geliştirme platformlarının (LCDP) sağlanması, bu tür sistemlerin tasarım ve uygulamasını kolaylaştırabilir ve model güdümlü mühendisliği (MDE) destekleyebilir. Bu nedenle, bu çalışma, yeni bir uygulama alanı olan AIoT destekli enerji sistemlerinde az-kodlu geliştirme yaklaşımının sunduğu avantajlardan yararlanmak için bir LCDP sunmaktadır. Bu çalışmada sunulan LCDP, mevcut IoT tabanlı enerji cihazlarında kullanılan çeşitli araçları entegre etmekte ve bu araçların tek bir sistem üzerinden yönetilmesini sağlamaktadır. Ayrıca, gereksinim tanımından modelleme ve kod üretimine kadar tüm süreçlerin otomasyonunu destekler. Geliştirilen LCDP, cihaz tanımları, gerçek zamanlı değer arayüzleri ve uygulanacak yapay zeka yaklaşımları gibi gereksinimlerin kolayca belirtilmesini sağlar. Bu çalışma, önerilen LCDP'nin, AIoT özellikli enerji sistemlerinin farklı bileşen perspektiflerinden grafiksel bir sözdizim kullanılarak nasıl kolayca modellenmesini ve nihayetinde otomatik kod üretimini nasıl sağladığını incelemektedir.
Özet (Çeviri)
It is observed that Artificial Intelligence (AI) and Internet of Things (IoT) technologies are merging to form the infrastructure of“Artificial Intelligence of Things”(AIoT). The aim of this integration is to provide improvements and benefits in various areas such as human-machine interactions, IoT operations, big data analytics, and more. Although AIoT-based energy systems offer the aforementioned benefits to users, developers may encounter difficulties particularly in preparing and integrating the complex software components related to data collection in the development of such systems. Moreover, the increasing security and quality requirements of energy systems have made it necessary to manage development processes more effectively and in a more automated manner. Within this context, providing low-code development platforms (LCDP) may facilitate the design and implementation and support the model-driven engineering (MDE) of such systems. Hence, in this paper, we introduce an LCDP for AIoT-enabled energy systems to benefit from these promising features of the low-code development in this new application domain. The LCDP herein integrates the various tools used in current IoT-based energy devices and enables their management through a single tool. Furthermore, it supports the automation of all processes from requirement specification to modeling and code generation. The developed LCDP enables easy definition of requirements such as device descriptions, real-time value interfaces, and AI approaches to be applied. We discuss how the proposed LCDP may provide easy modeling of AIoT-enabled energy systems with its graphical syntax from various component viewpoints and hence is capable of automatic code generation in the end.
Benzer Tezler
- Artificial intelligence based smart home automation system with adaptive user behavior recognition
Uyarlanabilir kullanıcı davranışı tanıma özelliğine sahip yapay zeka tabanlı akıllı ev otomasyon sistemi
ALİ KAYIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTürk Hava Kurumu ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN AKSOY
- Çok dilli ortamlarda gerçek zamanlı ses ve video konferans için ölçeklenebilir bir sistem tasarımı
A scalable system design for real-time audio and video conferencing in multilingual environments
EREN ÇAĞLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiVeri Bilimi ve Büyük Veri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SIDDIK AKTAŞ
- Federe öğrenme tabanlı nesnelerin yapay zekası ile gözetim videolarında akıllı kalabalık analizi için anomali tespiti ve tahmini
Anomaly detection and prediction for intelligent crowd analysis with artificial intelligence of things based on federated learning in surveillance
SELEN GÜRBÜZ
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE
- Comatose patient monitoring system using (iot)
(IOT) kullanılan komatoz hasta takip sistemi
HUSSAM AHMED RAMMO ALIBRAHIEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MESUT ÇEVİK
- Ambient intelligence and big data mergeed for wireless student health monitoring system in an IoT
Başlık çevirisi yok
SALMA ALHADEETHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN