Sistem multi-agent pentru monitorizarea și predicția proceselor de mediu

Abstract

The paper explores the development of a multi-agent scalable system (SMA) concept for monitoring and predicting environmental processes, addressing the challenges related to the organization of distributed computing processes and the application of knowledge-based models, machine learning and artificial intelligence. SMA offers an innovative solution based on autonomous agents that perceive the environment, collaborate with each other, with the data storage center and implement advanced computing models. The technical and technological development of the system provides for the use of a set of smart sensors and devices, such as the ESP32, which integrate acquisition, data preprocessing and network communication services. The agent functional diagram and the algorithm for collaboration between agents and the data storage center were developed. The process of predicting environmental events is based on the application of neural network models. It was analyzed the carbon dioxide pollution scenario and its evolution to validate the proposed concept. The paper demonstrates that multi-agent systems can provide efficient and scalable solutions for managing environmental problems, to help to prevent crises and to support environmental protection policies.

Lucrarea explorează dezvoltarea unui concept de sistem scalabil multi-agent (SMA) destinat monitorizării și predicției proceselor de mediu, abordând provocările legate de organizarea proceselor de calcul distribuit și aplicarea modelelor bazate pe cunoștințe, învățare automată și inteligența artificială. SMA oferă o soluție inovativă bazată pe agenți autonomi care percep mediul înconjurător, colaborează între ei, cu centrul de stocare a datelor și implementează modele avansate de calcul. Dezvoltarea tehnică și tehnologică a sistemului prevede utilizarea unui set de senzori inteligenți și de dispozitive, precum ESP32, care integrează servicii de achiziție, preprocesare a datelor și comunicare în rețea. Sunt elaborate diagrama funcțională a agentului, algoritmul de colaborare între agenți și centrul de stocare a datelor. Procesul de predicție a evenimentelor de mediu se bazează pe aplicarea modelelor de rețele neuronale. Pentru validarea conceptului propus, s-a analizat un scenariu de poluare cu dioxid de carbon și evoluția acestuia în spațiu și timp. Lucrarea demonstrează că sistemele multi-agent pot oferi soluții eficiente și scalabile pentru gestionarea problemelor de mediu, contribuind la prevenirea crizelor și susținerea politicii de protecție a mediului.