Promocijas darbu aizstāv Nikolajs Būmanis
3. septembrī Latvijas Biozinātņu un tehnoloģiju universitātes Inženierzinātņu un informācijas tehnoloģiju fakultātē (LBTU IITF) promocijas darbu "Vairāku avotu datu apvienošana un analīze interaktīvai apstrādei un vizualizācijai" aizstāvēja Nikolajs Būmanis (ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1884-7731) un ieguva zinātnes doktora grādu zinātnes doktors (Ph.D.) inženierzinātnēs un tehnoloģijās.
Promocijas darba mērķis ir izveidot metodoloģiskus risinājumus datu apvienošanai un kvalitātes uzlabošanai, lai paaugstinātu datu analīzes efektivitāti un precizitāti, nodrošinot dziļāku un pamatotāku ieskatu izpētes jomā.
Kā stāsta jaunais zinātnieks Nikolajs Būmanis "Mūsdienās lietu internets jeb angliski IoT (Internet of Things), kas ietver sensorus, aparatūru un programmatūru, ir kļuvis par būtisku informācijas sistēmas daļu. Tas piedāvā iespējas iegūt informāciju par notiekošajiem procesiem, izmantojot sensorus, kā arī no ārējām un/vai saistītām sistēmām. Prognozējams, ka, ja tiks pilnībā izmantots tā potenciāls, IoT varētu kļūt par vienu no izcilākajiem tehnoloģiskajiem sasniegumiem. IoT ir nepieciešams starpnozaru uzraudzības vai pārvaldības sistēmu izstrādei. Daudzās nozarēs IoT ieviešana ir veicinājusi to pārveidošanu par viedajām nozarēm, piemēram, precīzai biškopībai un precīzai putnkopībai."
Tāpat viņš papildina: "Saistībā ar to, ka IoT specifikācijas nav vienotas, katrs autors – gan pētnieks, gan izstrādātājs – izvēlas sev atbilstošāko sensoru, aparatūras un programmatūras kombināciju. Šāda pieeja noved pie sistēmu atšķirībām, kas atklājas dažādos datu formātos un mērvienībās. IoT sistēmas ietvaros viens un tas pats objekts var tikt detektēts ar vairākiem sensoriem, radot dažādus datus, vai arī objekts var atrasties tikai viena sensora redzeslokā. Šādās situācijās var izvēlēties vairākus datu avotus, apvienojot skaidru skatu sniedzoša sensora datus ar iepriekš iegūto informāciju (piemēram, datiem vai pēdām) no cita sensora, lai precīzāk atjaunotu objekta stāvokli. IoT datu apvienošanas procesā tomēr bieži rodas datu kvalitātes problēmas, īpaši trūkstošo datu un noviržu gadījumā. Sensoru uzticamība ne vienmēr ir pilnīga, un var būt grūtības iegūt konsekventus datus, kas apdraud precīzu analīzi un lēmumu pieņemšanu. Šīs problēmas īpaši izpaužas sarežģītos vides apstākļos, kur sensori nespēj pilnībā fiksēt nepieciešamos datus."
Lai sasniegtu izvirzīto mērķi, promocijas darbā tika izpētīti datu kvalitātes raksturlielumi un uzlabošanas paņēmieni sensoru ģenerētiem datiem pēc to pilnīguma un precizitātes kritērijiem, izpētītas pastāvošās datu apvienošanas pieejas, tai skaitā noteikti to klasifikācijas un darbības principi, izstrādāta datu apvienošanas metode vairāku avotu datu savstarpējās saistības vizualizācijai, balstoties uz svarīgāko periodu noteikšanu, izstrādāta datu kvalitātes (pēc pilnīguma un precizitātes kritērijiem) uzlabošanas metode trūkstošo vērtību aizvietošanai un noviržu pielāgošanai, kā arī veikta izstrādāto metožu novērtēšana.
Saskaņā ar vienošanos ar autoru pēc aizstāvēšanas promocijas darba pilnais teksts ir pieejams bibliotēkas repozitorijā ārpus universitātes tīkla. Darbam ir piešķirts DOI (Digital object identifier) - DOI: 10.22616/lbtuthesis/2025.003.
Promocijas darba zinātniskā vadītāja: profesore, Dr.sc.ing. Irina Arhipova (ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1036-2024).
