Drahtlose Sensornetzwerke mit künstlicher Intelligenz

Die Monographie untersucht, wie Künstliche Intelligenz (KI) in drahtlose Sensornetzwerke (WSNs) integriert wird und deren Fähigkeiten verändert. Die Studie beginnt mit den WSN-Grundlagen und behandelt die Entwicklung, die Ziele und den Umfang von KI. Sie befasst sich mit den Grundlagen der KI, dem maschinellen Lernen und dem Deep Learning für WSNs. KI-gesteuerte Datenerfassung, adaptives Sampling und kollaboratives Sensing werden hervorgehoben. Echtzeit-Datenverarbeitung, Edge Computing und Datenfusion werden erforscht. Die Rolle von kognitivem Funk, Spectrum Sensing und KI-basiertem Spektrum-Management in WSNs wird diskutiert. Sicherheit und Datenschutz sind wichtige Themen, einschließlich KI-basierter Erkennung von Eindringlingen, datenschutzgerechter Datenverwaltung und sicherer Kommunikation. Zukünftige Trends beinhalten die Integration von 5G, während ethische Herausforderungen wie Datenschutz und Fairness angesprochen werden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI WSNs revolutioniert, dass aber der Umgang mit ethischen Aspekten für einen verantwortungsvollen Einsatz entscheidend ist, um ihr Potenzial für verschiedene Anwendungen zu erschließen.

Autorentext

J. Jebamalar Tamilselvi a obtenu un doctorat dans le département des applications informatiques de l'université de Karunya. V Saravanan a obtenu un doctorat en informatique à l'université de Bharathiar.Mme T. Kanimozhi travaille comme professeur adjoint dans le département des sciences et applications informatiques au SRM Institute of Science and Technology, Chennai.