Adapting event processing in dynamic IoT applications, meeting evolving requirements for quality, privacy, and rule autonomy
Nieuwe methodes voor adaptieve, privacybewuste en zelfstandige event-based systemen
Het Internet of Things (IoT) verbindt miljarden apparaten die voortdurend gegevens verzenden — van sensoren in auto’s en ziekenhuizen tot slimme apparaten in huis. Het verwerken van deze enorme hoeveelheid informatie, snel én op een verantwoorde manier, is een grote uitdaging. In zijn promotieonderzoek richt Majid Lotfian Delouee zich op het verbeteren van zogenoemde event-based systemen: de motoren die belangrijke gebeurtenissen herkennen in continue datastromen — bijvoorbeeld het detecteren van een brand door rook- en temperatuursensoren te combineren.
Lotfian Delouee ontwikkelde nieuwe methoden om deze systemen adaptiever, privacybewuster en zelfstandiger te maken. Ten eerste stelt hij technieken voor waarmee systemen hun kwaliteit en nauwkeurigheid kunnen behouden, zelfs wanneer de kwaliteit of beschikbaarheid van sensoren verandert. Ten tweede introduceert Lotfian Delouee een aanpak om de privacy van gebruikers beter te beschermen, niet alleen door gevoelige gegevens te verbergen, maar ook door te voorkomen dat verborgen patronen privé-informatie kunnen onthullen. Ten derde onderzoekt hij hoe kunstmatige intelligentie, met name grote taalmodellen, automatisch detectieregels kan opstellen en verbeteren zonder menselijke tussenkomst. Tot slot worden de concepten toegepast in een realistisch scenario met verbonden voertuigen die data delen om de verkeersveiligheid te vergroten, terwijl de privacy van bestuurders behouden blijft.Samen maken deze bijdragen event-based verwerkende systemen slimmer, betrouwbaarder en beter geschikt voor de complexe en dynamische wereld van het IoT.
Majid Lotfian Delouee voerde zijn onderzoek uit bij het Bernoulli Institute for Mathematics, Computer Science and Artificial Intelligence, afdeling Distributed Systems. Hij vervolgt zijn loopbaan als postdoc bij het Amsterdam UMC.