|
Artificial intelligence in the smart environments
Veštačka inteligencija u pametnim sredinama
University of Belgrade, Electrical Engineering Institute 'Nikola Tesla', Serbia
email: s-milic@ieent.org
Keywords: machine learning; Industrial Internet of Things (IioT); recurrent neural networks; convolutional autoencoder; variational autoencoder
Ključne reči: mašinsko učenje; Industrijski Internet stvari (IIoT); rekurentne neuronske mreže; konvolucijski autoenkoder; varijacioni autoenkoder
Abstract
Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have become key factors in the development of smart industrial plants and the Industrial Internet of Things (IIoT) in the context of the 4.0 and 5.0 industrial revolutions, paving the way for future smart environments. Their application enables more efficient data processing, clustering and classification, regression analysis and prediction, predictive maintenance, and optimization of industrial processes. In the paper, we consider the use of a few machine learning algorithms and models, such as recurrent neural networks (RNN, LSTM, and GRU) and convolutional neural networks (CNN). Special focus is placed on advanced autoencoder models, including convolutional and variational autoencoders.
Sažetak
Veštačka inteligencija i mašinsko učenje postali su ključni faktori u razvoju pametnih industrijskih pogona i Industrijskog Interneta stvari (IIoT) u industrijskim revolucijama 4.0 i 5.0, trasirajući razvojni put budućih pametnih sredina. Njihova primena omogućava efikasniju obradu podataka, klasterizaciju i klasifikaciju, regresionu analizu i predikciju, prediktivno održavanje i optimizaciju industrijskih procesa. U ovom radu razmatramo upotrebu različitih algoritama i modela mašinskog učenja, poput rekurentnih neuronskih mreža (RNN, LSTM i GRU) i konvolucijskih neuronskih mreža. Poseban fokus je stavljen na prikaz naprednih modela autoenkodera, uključujući konvolucijske autoenkodere i varijacione autoenkodere.
|