BITconf 2023 - [Andrysiak, Ledziński, Bardoński] Uczenie maszynowe w rozwiązaniach IoT na...

Uczenie maszynowe w rozwiązaniach IoT na przykładzie Systemu Ekspertowego Rozbioru Wody.

Czy sądzicie, iż łatwo zbudować system ekspertowy, w szczególności dotyczący infrastruktury krytycznej ? jeżeli tak, to jesteście lepsi od nas i nie potrzebujecie już nic (oprócz wiary we własne umiejętności). W przeciwnym wypadku przyjdźcie posłuchać jak to się nam udało.
Przedstawiamy problemy dotyczące metodologii budowy systemu ekspertowego rozbiorów wody w oparciu o algorytmy inteligencji obliczeniowej umożliwiające analizy mierzonych ciśnień i wskazań wodomierzy ukierunkowane na wykrywanie sytuacji anomalnych (wycieków, awarii czy też uszkodzeń lub źle dobranych wodomierzy). Również
opowiemy o problemach bilansowania rozbiorów wody w strefach DMA oraz sterowania falownikami hydroforni celem zapewnienia minimalnych wymaganych ciśnień na sieci wodociągowej.
W trakcie prezentacji Tomek opowie o głównych założeniach i uzyskanych rezultatach Projektu, w szczególności wykorzystywanych metodach i technikach uczenia maszynowego. Krzysztof przedstawi architekturę systemu dodając kilka cennych uwag o wyzwaniach i dobrych praktykach w projektowaniu systemów. Natomiast Damian pokaże jakimi sposobami można zaimplementować uczenie maszynowe w MicroPythonie. Całość dopełni podsumowania ukierunkowane na osiągnięte rezultaty.