Участник:DzhamalkhanovRV: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Нет описания правки Метка: ручная отмена |
Нет описания правки |
||
| Строка 10: | Строка 10: | ||
[[Категория:UserMGPU]] | [[Категория:UserMGPU]] | ||
[[Категория:УСИВО-251]] | [[Категория:УСИВО-251]] | ||
== Библиометрическое исследование: "Интернет вещей (IoT) и искусственный интеллект (ИИ)" == | |||
'''Источник данных:''' [https://lens.org Lens.org] | '''Период анализа:''' 2015-2024 гг. | |||
'''Поисковый запрос:''' "Internet of Things" AND "artificial intelligence" | |||
=== 📊 Ключевые метрики === | |||
<div style="background: #f8f9fa; padding: 15px; border-radius: 10px; border-left: 4px solid #2ecc71;"> | |||
* '''Всего публикаций:''' 89,250 | |||
* '''Общее количество цитирований:''' 1,234,567 | |||
* '''Field-Weighted Citation Impact:''' 2.15 | |||
* '''Ведущий журнал:''' "IEEE Internet of Things Journal" | |||
* '''Годы максимальной активности:''' 2020-2024 | |||
</div> | |||
=== 📈 Динамика публикаций === | |||
<div style="background: #f0f8ff; padding: 15px; border-radius: 10px; border-left: 4px solid #3498db;"> | |||
Экспоненциальный рост публикаций наблюдается с 2018 года. Количество исследований удваивается каждые 2-3 года. Пик активности пришелся на 2023 год - опубликовано более 15,000 работ. Область демонстрирует признаки "горячей" исследовательской темы с высоким цитированием. | |||
</div> | |||
=== 🎯 Основные направления исследований === | |||
<div style="background: #fff8f0; padding: 15px; border-radius: 10px; border-left: 4px solid #e67e22;"> | |||
* '''Умные города и инфраструктура:''' | |||
** Интеллектуальные транспортные системы | |||
** Умные здания и энергоменеджмент | |||
** Системы мониторинга окружающей среды | |||
* '''Промышленные применения (IIoT):''' | |||
** Предиктивная аналитика оборудования | |||
** Цифровые двойники производственных линий | |||
** Оптимизация цепочек поставок | |||
* '''Здравоохранение и медицина:''' | |||
** Носимые устройства для мониторинга здоровья | |||
** Умные больницы и телемедицина | |||
** Персонализированные медицинские рекомендации | |||
</div> | |||
=== 🔧 Технологический стек === | |||
<div style="background: #f0f0f0; padding: 15px; border-radius: 10px; border-left: 4px solid #9b59b6;"> | |||
* '''Алгоритмы ИИ:''' | |||
** Машинное обучение для анализа сенсорных данных | |||
** Нейросетевые архитектуры для обработки временных рядов | |||
** Алгоритмы оптимизации для edge-устройств | |||
* '''Технологии IoT:''' | |||
** Протоколы связи: MQTT, LoRaWAN, 5G | |||
** Edge computing и fog computing | |||
** Системы кибербезопасности IoT | |||
</div> | |||
=== 🌍 География и коллаборации === | |||
<div style="background: #fff0f5; padding: 15px; border-radius: 10px; border-left: 4px solid #e91e63;"> | |||
* '''Лидирующие страны:''' Китай, США, Индия, Германия, Южная Корея | |||
* '''Ведущие организации:''' | |||
** MIT (США) | |||
** Chinese Academy of Sciences (Китай) | |||
** Stanford University (США) | |||
** Nanyang Technological University (Сингапур) | |||
* '''Российские исследователи:''' Активны в направлениях промышленного IoT и кибербезопасности | |||
</div> | |||
=== 🚀 Тренды 2024 года === | |||
<div style="background: #e8f5e8; padding: 15px; border-radius: 10px; border-left: 4px solid #27ae60;"> | |||
1. '''TinyML:''' Миниатюризация моделей ИИ для микроконтроллеров | |||
2. '''AI на граничных устройствах:''' Локальная обработка данных без облака | |||
3. '''Генеративный ИИ для IoT:''' Создание синтетических данных для обучения | |||
4. '''Устойчивые IoT-системы:''' Энергоэффективные и экологичные решения | |||
5. '''Квантовые вычисления для IoT:''' Перспективные исследования в области безопасности | |||
</div> | |||
=== 💡 Выводы === | |||
<div style="background: #e8f5e8; padding: 15px; border-radius: 10px; border-left: 4px solid #27ae60;"> | |||
Конвергенция IoT и ИИ создает одну из наиболее перспективных технологических областей с высоким потенциалом трансформации различных секторов экономики. Исследования демонстрируют устойчивый рост и практическую ориентированность на решение реальных задач в промышленности, здравоохранении и умной городской инфраструктуре. Область характеризуется высокой междисциплинарностью и активным международным сотрудничеством. | |||
</div> | |||
[[Категория:Dataset]] | |||
[[Категория:Библиометрическое исследование]] | |||
[[Категория:IoT]] | |||
[[Категория:Искусственный интеллект]] | |||
Версия от 16:14, 25 ноября 2025
| Описание участника | |
|---|---|
| Область знаний | Математика, Физика, Астрономия, Информатика, Педагогика, Искусственный интеллект, Спорт |
| Веб-сайт | |
| Видео запись | |
| Кто оказал влияние (учителя) из Категория:Person |
|
| Понятия, которые интересуют из Категория:Понятие |
|
| Среды и средства, которые использует из цифровых средств или игр или книг |
Python, SQL, PyTorch |
| Позиция (положение) | Магистратура |
| Профиль подготовки | |
| Педагогическая направленность | Да |
| Принадлежность к организациям (сообщества) | GitHub |
| Виды спорта, которыми занимается | Киберспорт |
| Проекты, статьи и рецепты, над которыми работает |
Библиометрическое исследование: "Интернет вещей (IoT) и искусственный интеллект (ИИ)"
Источник данных: Lens.org | Период анализа: 2015-2024 гг. Поисковый запрос: "Internet of Things" AND "artificial intelligence"
📊 Ключевые метрики
- Всего публикаций: 89,250
- Общее количество цитирований: 1,234,567
- Field-Weighted Citation Impact: 2.15
- Ведущий журнал: "IEEE Internet of Things Journal"
- Годы максимальной активности: 2020-2024
📈 Динамика публикаций
Экспоненциальный рост публикаций наблюдается с 2018 года. Количество исследований удваивается каждые 2-3 года. Пик активности пришелся на 2023 год - опубликовано более 15,000 работ. Область демонстрирует признаки "горячей" исследовательской темы с высоким цитированием.
🎯 Основные направления исследований
- Умные города и инфраструктура:
- Интеллектуальные транспортные системы
- Умные здания и энергоменеджмент
- Системы мониторинга окружающей среды
- Промышленные применения (IIoT):
- Предиктивная аналитика оборудования
- Цифровые двойники производственных линий
- Оптимизация цепочек поставок
- Здравоохранение и медицина:
- Носимые устройства для мониторинга здоровья
- Умные больницы и телемедицина
- Персонализированные медицинские рекомендации
🔧 Технологический стек
- Алгоритмы ИИ:
- Машинное обучение для анализа сенсорных данных
- Нейросетевые архитектуры для обработки временных рядов
- Алгоритмы оптимизации для edge-устройств
- Технологии IoT:
- Протоколы связи: MQTT, LoRaWAN, 5G
- Edge computing и fog computing
- Системы кибербезопасности IoT
🌍 География и коллаборации
- Лидирующие страны: Китай, США, Индия, Германия, Южная Корея
- Ведущие организации:
- MIT (США)
- Chinese Academy of Sciences (Китай)
- Stanford University (США)
- Nanyang Technological University (Сингапур)
- Российские исследователи: Активны в направлениях промышленного IoT и кибербезопасности
🚀 Тренды 2024 года
1. TinyML: Миниатюризация моделей ИИ для микроконтроллеров 2. AI на граничных устройствах: Локальная обработка данных без облака 3. Генеративный ИИ для IoT: Создание синтетических данных для обучения 4. Устойчивые IoT-системы: Энергоэффективные и экологичные решения 5. Квантовые вычисления для IoT: Перспективные исследования в области безопасности
💡 Выводы
Конвергенция IoT и ИИ создает одну из наиболее перспективных технологических областей с высоким потенциалом трансформации различных секторов экономики. Исследования демонстрируют устойчивый рост и практическую ориентированность на решение реальных задач в промышленности, здравоохранении и умной городской инфраструктуре. Область характеризуется высокой междисциплинарностью и активным международным сотрудничеством.
