Trong kỷ nguyên mà công nghệ đang phát triển không ngừng, sự bùng nổ của hàng tỷ thiết bị Internet Vạn Vật (IoT) đã tạo ra những luồng dữ liệu khổng lồ, đòi hỏi khả năng xử lý và phản hồi với tốc độ tức thì. Bài viết này sẽContinue Reading
Bạn muốn thực hiện một dự án EdgeAI nhưng lại lo lắng về cấu hình phần cứng hạn chế? Bạn nghĩ tích hợp trí tuệ nhân tạo lên vi điều khiển là điều “bất khả thi”? Hãy để Cộng đồng kỹ thuật TAPIT trả lời những câu hỏi trên tạiContinue Reading
Đến với WTTC33, Speaker Dương Uy Lực (Khóa 21ECE – Khoa FAST, Trường ĐHBK, ĐHĐN) chia sẻ cùng các bạn một trải nghiệm về một quy phát triển dự án IoT với chủ đề: “30 phút xây dựng hệ thống IoT với ESP32 và Firebase cùng Gemini AI”. Các nội dung bao gồm: ThiếtContinue Reading
Với sự tiếp cận nhanh chóng của các công nghệ như IoTs, trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn,… tạo tiền đề cho việc phát triển các ứng dụng thành phố thông minh, đại học thông minh, nhà thông minh. Từ đó, lượng dữ liệu được sinh ra ngày càngContinue Reading
Hệ thống sử dụng chip SoC tích hợp WiFi ESP32 32-bit của hãng Expressif làm vi điều khiển trung tâm giao tiếp với các ngoại vi khác và kết nối với nền tảng điện toán đám mây IoT. Để giám sát các thông số môi trường trong nhà, hệ thống sử dụng cảm biến DHT11 để đo giá trị nhiệt độ, độ ẩm; cảm biến MQ2 để đo giá trị nồng độ khí ga và cảm biến hồng ngoại HC-SR501 để chống trộm. Đối với tính năng giám sát và điều khiển trạng thái các thiết bị điện, hệ thống sử dụng module cảm ứng điện dung TTP223 kết hợp relay cách ly. Ngoài ra hệ thống tích hợp còi báo động và màn hình HMI 3.2” hiển thị các thông số hệ thống để người dùng giám sát tại chỗ. Continue Reading
Để đảm bảo có cơ sở tốt giúp đánh giá hai nền tảng điện toán đám mây IoT theo bộ tiêu chí đã đề xuất, đòi hỏi phải thiết kế hệ thống nhà thông minh với các ngữ cảnh đa dạng tính năng, mỗi ngữ cảnh được sử dụng để đánh giá được ít nhất 1 tiêu chí trong bộ tiêu chí đề xuất. Continue Reading
Thực hiện đánh giá và so sánh toàn diện 2 nền tảng IoT hàng đầu thế giới với rất nhiều dịch vụ và tính năng khác nhau trong khuôn khổ chuỗi bài viết này một cách đầy đủ và chi tiết là không khả thi. Vì vậy nhóm mình sẽ đánh giá 2 nền tảng bằng phương pháp cùng triển khai song song trên mô hình hệ thống IoT thực tế với kịch bản nhà thông minh, quy trình cụ thể bao gồm 06 bước và 08 tiêu chí đánh giá.Continue Reading
Đánh giá định tính hai nền tảng điện toán đám mây AWS và GCP ứng dụng trong dự án IoT được thực hiện dựa trên kết quả đúc kết từ quá trình, kinh nghiệm triển khai thực tế hệ thống nhà thông minh mà nhóm nghiên cứu tại TAPIT đã thực hiện. Các tiêu chí đánh giá dựa trên bộ tiêu chí định tính như quản lý thiết bị, định tuyến gói tin, giao thức hỗ trợ kết nối thiết bị và ứng dụng, Bảo mật, xác thực và ủy quyền máy khách, thông báo đẩy, công cụ phát triển phụ trợ, SDK và API hỗ trợ, ở mỗi tiêu chí nhóm nghiên cứu sẽ trình bày về tính năng chính của mỗi nền tảng, ưu nhược điểm (nếu có) và đưa ra đánh giá chung.Continue Reading
Chuỗi bài viết này chia sẻ nghiên cứu về phương pháp xây dựng một hệ thống Internet of Things thực tế ứng dụng nền tảng điện toán đám mây IoT. Đề xuất mô hình kiến trúc dữ liệu của hệ thống IoT sử dụng nền tảng điện toán đám mây bao gồm thiết kế về khung phân loại gói tin chung; xác định và phân loại gói tin trong hệ thống nhà thông minh; thiết kế một số kiến trúc luồng dữ liệu chính của hệ thống và cuối cùng triển khai các thiết kế trên hai nền tảng điện toán đám mây AWS IoT và Google Cloud IoT để thực hiện đánh giá, so sánh và rút ra các kết luận.Continue Reading
Để đánh giá các tiêu chí định lượng ứng dụng IoT triển khai trên hai nền tảng độc lập AWS IoT và Google Cloud IoT như hệ thống nhà thông minh mà nhóm đang thực hiện, nhóm nghiên cứu sử dụng công cụ phân tích số liệu chuyên dụng được hỗ trợ bởi mỗi nền tảng đó là Amazon CloudWatch và Google Cloud Monitoring. Continue Reading