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A neurosymbolic approach for the adaptive configuration of IoT platforms
Danial Mohammadi Amlashi
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Informatik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Wirtschaftsinformatik
Betreuer*in
Dimitris Karagiannis
DOI
10.25365/thesis.75911
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-17816.60718.487245-1
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Der Aufstieg der Internet of Things (IoT)-Technologien hat zur Entstehung komplexer Ökosysteme geführt, in denen verschiedene IoT-Geräte interagieren, um verschiedene Anwendungen zu ermöglichen. In dieser Arbeit wird ein neues Framework zur Automatisierung der Konfiguration von IoT-Umgebungen vorgestellt, das auf spezifische Szenarien ausgerichtet ist. Um der Herausforderung manueller und fehleranfälliger Konfigurationsprozesse zu entgehen, nutzt das Framework semantische Anreicherung durch einen neurosymbolischen Ansatz, um die Erstellung digitaler Zwillinge für IoT-Geräte zu vereinfachen. Das Framework bietet einen strukturierten Ansatz, um physische Umgebungen, die IoT-Geräte beinhalten, mit vordefinierten Szenarien abzustimmen. Die prototypische Implementierung, die als Instantiator-Pipeline bezeichnet wird, umfasst Module für Netzwerk-Sniffing, semantische Anreicherung und OpenHAB-Plattformkonfiguration. Die Evaluierung in einem realen Smart-House-Szenario zeigt die Effektivität des Ansatzes bei der automatischen Konfiguration der OpenHAB-IoT-Plattform auf der Grundlage der identifizierten IoT-Geräte und ihrer Funktionalitäten. Durch die Automatisierung des Konfigurationsprozesses ermöglicht das Framework eine effiziente Bereitstellung von IoT-Lösungen bei gleichzeitiger Minimierung von Fehlern und Verbesserung der Skalierbarkeit. Diese Arbeit trägt dazu bei, die Methoden zur Konfiguration von IoT-Plattformen voranzutreiben und bietet eine Grundlage für zukünftige Forschung und Entwicklung in diesem Bereich.
Abstract
(Englisch)
The rise of Internet of Things (IoT) technologies has led to the emergence of complex ecosystems where diverse IoT devices interact to enable various applications and services. This thesis introduces a novel framework for automating the configuration of IoT environments tailored to specific scenarios. Addressing the challenge of manual and error-prone configuration processes, the framework employs semantic enrichment through a neurosymbolic approach to streamline the generation of digital twins for IoT devices. The framework provides a structured approach to aligning physical environments hosting IoT devices with predefined scenarios. The prototypical implementation, termed the Instantiator pipeline, comprises modules for network sniffing, semantic enrichment, and OpenHAB platform configuration. Evaluation in a real-world smart house scenario demonstrates the effectiveness of the approach in automatically configuring the OpenHAB IoT platform based on identified IoT devices and their functionalities. By automating the configuration process, the framework enables efficient deployment of IoT solutions while minimizing errors and enhancing scalability. This work contributes to advancing IoT platform configuration methodologies and provides a foundation for future works and development in the field.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
IoT Neurosymbolisch IoT Platform Internet of Things
Schlagwörter
(Englisch)
IoT Neurosymbolisch IoT Platform Internet of Things
Autor*innen
Danial Mohammadi Amlashi
Haupttitel (Englisch)
A neurosymbolic approach for the adaptive configuration of IoT platforms
Paralleltitel (Deutsch)
Ein neurosymbolischer Ansatz für die adaptive Konfiguration von IoT-Plattformen
Publikationsjahr
2024
Umfangsangabe
xv, 61 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Dimitris Karagiannis
Klassifikation
54 Informatik > 54.80 Angewandte Informatik
AC Nummer
AC17194126
Utheses ID
71079
Studienkennzahl
UA | 066 | 926 | |