Część III: Badanie predykcyjnego modelu uczenia maszynowego opartego na rekurencyjnej sieci neuronowej LSTM, w środowisku laboratoryjnym, w warunkach symulujących rzeczywiste.
Część II: Badanie wpływu zmian alokacji zasobów na szybkość wykonywania zadań oraz badanie możliwości oszczędności energii wynikających z tej korelacji.
Nasze rozwiązanie odpowiada na problem rynkowy, w którym alokacja zasobów w tradycyjnych usługach hostingowych jest statyczna, co często prowadzi do niepełnego wykorzystania zasobów przez klientów lub ich niedoboru. Dzięki naszemu algorytmowi nasi klienci będą mogli dynamicznie dostosowywać przydział zasobów do rzeczywistych potrzeb, co przełoży się na optymalne zarządzanie i lepszą wydajność.
Technologia nieustannie ewoluuje, Internet Rzeczy (IoT) wyrasta na jedno z najbardziej fascynujących i obiecujących rozwiązań. Jednak z tą ekscytującą innowacją wiążą się także wyzwania, które wymagają uwagi, aby skutecznie wykorzystać potencjał IoT.
W erze dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji (SI), internetu rzeczy (IoT) i technologii cyfrowych, automatyka przechodzi rewolucję, otwierając nowe perspektywy dla przemysłu i codziennego życia.