У роботі представлено розробку кіберфізичної системи на основі платформи HomeAssistant для ефективної автоматизації та управління пристроями Інтернету речей (IoT). Розглянуто архітектурні особливості, технічну реалізацію та перспективи розвитку системи, з акцентом на здатність інтегрувати широкий спектр сенсорів та IoT-пристроїв в одну мережу для створення адаптивних та інтелектуальних рішень. Основна увага приділена реалізації сценаріїв автоматизації для контролю внутрішнього клімату, які оптимізують життєві умови залежно від внутрішніх потреб користувачів та зовнішніх погодних умов, значно підвищуючи ефективність енерговикористання та загальний комфорт. Детально описано стратегії збереження та аналізу даних, зокрема застосування NAS-серверів для резервного копіювання, використання бази даних MariaDB для зберігання та InfluxDB та Grafana для аналітики та візуалізації, забезпечуючи високий рівень надійності та доступності інформації. Проведено тестування, що оцінює затримки сповіщень, переданих через Telegram та внутрішню мережу кіберфізичної системи. Отримані результати підтверджують високу ефективність реалізованої кіберфізичної системи у забезпеченні миттєвої доставки сповіщень, що є ключовим аспектом для швидкого реагування на критичні ситуації в динамічному середовищі. Встановлено, що платформа Home Assistant має широкі можливості для підтримки сервісів штучного інтелекту. Вона інтегрується з різноманітними сервісами, такими як Google Assistant, TensorFlow, DeepStack, Amazon Alexa, і дозволяє легко розширювати свою функціональність за допомогою додаткових компонентів та плагінів. Завдяки інтелектуальним алгоритмам та аналізу даних, система може самостійно приймати рішення щодо оптимального використання ресурсів, контролювати пристрої у відповідності до змінних умов і потреб користувачів, а також реагувати на небезпечні або непередбачувані ситуації.
[1]. A. Luntovskyy, M. Beshley, D. Guetter та H. Beshley, “Technologies and Solutions for Smart Home and Smart Office”, у Studies in Systems, Decision and Control. Cham: Springer Nat. Switz., 2023, pp. 189–225, https://doi.org/10.1007/978-3-031-40997-4_13
[2]. M. Beshley, N. Kryvinska, H. Beshley, O. Kochan та L. Barolli, “Measuring End-to-End Delay in Low Energy SDN IoT Platform”, Comput., Mater. & Continua, т. 70, № 1, pp. 19–41, 2022, https://doi.org/10.32604/cmc.2022.018579
[3]. H. Varshney, A. S. Allahloh and M. Sarfraz, "IoT Based eHealth Management System Using Arduino and Google Cloud Firestore," 2019 International Conference on Electrical, Electronics and Computer Engineering (UPCON), Aligarh, India, 2019, pp. 1-6, doi: 10.1109/UPCON47278.2019.8980238.
[4]. Y. Zhou, F. R. Yu, J. Chen and Y. Kuo, "Cyber-Physical-Social Systems: A State-of-the-Art Survey, Challenges and Opportunities," in IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 22, no. 1, pp. 389-425, Firstquarter 2020, doi: 10.1109/COMST.2019.2959013.
[5]. M. T. Islam, M. S. Azad, M. S. Ahammed, M. W. Rahman, M. M. Azad, and M. K. Nasir, “IoT enabled virtual home assistant using raspberry pi,” in Lecture Notes in Electrical Engineering, Singapore: Springer Nature Singapore, 2022, pp. 559–570, https://doi.org/10.1007/978-981-19-2281-7_52