Témakiírások
Szenzorhálózatok adatainak mintázatalapú elemzése és intelligens felügyeleti rendszer fejlesztése
témakiírás címe
Szenzorhálózatok adatainak mintázatalapú elemzése és intelligens felügyeleti rendszer fejlesztése
intézmény
doktori iskola
témakiíró
tudományág
témakiírás leírása
A modern környezetmonitorozás egyre nagyobb mértékben támaszkodik szenzorhálózatokra,
amelyek valós idejű adatokat szolgáltatnak az ipari környezetek állapotáról. A különböző fizikai és
környezeti paramétereket, úgy, mint például hőmérsékletet, páratartalmat, talajnedvességet vagy
légköri összetételt mérő érzékelők hálózata lehetővé teszi a térbeli folyamatok részletes
feltérképezését és a dinamikus változások korai felismerését.
A tervezett doktori kutatás célja egy intelligens, mintázatfelismerésen alapuló felügyeleti rendszer
kialakítása, amely képes a szenzoradatok elemzésére, anomáliák és veszélyes trendek korai
detektálására, valamint automatikus riasztások küldésére. A kutatás központi eleme a gépi
tanulás és a mesterséges intelligencia módszereinek alkalmazása a szenzorhálózatokból származó
idősorok és térbeli mintázatok feldolgozására. A rendszer célja, hogy azonosítsa azokat az
adatkombinációkat, amelyek meghatározott eseményeket vagy rendellenes állapotokat jeleznek
előre, például technológiai hibát vagy környezeti kockázatot.
A kutatás magában foglalja az adatgyűjtési architektúra megtervezését, a mintázatfelismerő és
prediktív algoritmusok fejlesztését, valamint a valós idejű riasztási mechanizmusok kialakítását.
Emellett fontos szempont a rendszer skálázhatósága és általánosíthatósága, hogy különböző
alkalmazási területeken is használható legyen.
A várható eredmény egy olyan önadaptív, megbízható és valós idejű működésre képes felügyeleti
rendszer, amely képes a szenzoradatokból automatikusan felismerni a kritikus mintázatokat, előre
jelezni a problémákat, és időben támogatni az emberi döntéshozatalt. A kutatás hozzájárul a
mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazásához a térbeli szenzorhálózatok és az adatvezérelt
környezetmonitorozás területén, ezzel elősegítve az intelligens és fenntartható technológiai
rendszerek fejlődését.
amelyek valós idejű adatokat szolgáltatnak az ipari környezetek állapotáról. A különböző fizikai és
környezeti paramétereket, úgy, mint például hőmérsékletet, páratartalmat, talajnedvességet vagy
légköri összetételt mérő érzékelők hálózata lehetővé teszi a térbeli folyamatok részletes
feltérképezését és a dinamikus változások korai felismerését.
A tervezett doktori kutatás célja egy intelligens, mintázatfelismerésen alapuló felügyeleti rendszer
kialakítása, amely képes a szenzoradatok elemzésére, anomáliák és veszélyes trendek korai
detektálására, valamint automatikus riasztások küldésére. A kutatás központi eleme a gépi
tanulás és a mesterséges intelligencia módszereinek alkalmazása a szenzorhálózatokból származó
idősorok és térbeli mintázatok feldolgozására. A rendszer célja, hogy azonosítsa azokat az
adatkombinációkat, amelyek meghatározott eseményeket vagy rendellenes állapotokat jeleznek
előre, például technológiai hibát vagy környezeti kockázatot.
A kutatás magában foglalja az adatgyűjtési architektúra megtervezését, a mintázatfelismerő és
prediktív algoritmusok fejlesztését, valamint a valós idejű riasztási mechanizmusok kialakítását.
Emellett fontos szempont a rendszer skálázhatósága és általánosíthatósága, hogy különböző
alkalmazási területeken is használható legyen.
A várható eredmény egy olyan önadaptív, megbízható és valós idejű működésre képes felügyeleti
rendszer, amely képes a szenzoradatokból automatikusan felismerni a kritikus mintázatokat, előre
jelezni a problémákat, és időben támogatni az emberi döntéshozatalt. A kutatás hozzájárul a
mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazásához a térbeli szenzorhálózatok és az adatvezérelt
környezetmonitorozás területén, ezzel elősegítve az intelligens és fenntartható technológiai
rendszerek fejlődését.
felvehető hallgatók száma
2 fő
helyszín
Szombathely
jelentkezési határidő
2026-05-31