Բանացանց
Խելք
Շրջակա միջավայրի հետախուզությունը և ինքնավար կառավարումը Իրերի ինտերնետի սկզբնական հայեցակարգի մաս չեն կազմում։ Շրջակա միջավայրի հետախուզությունը և ինքնավար կառավարումը նույնպես պարտադիր չէ, որ պահանջում են ինտերնետային կառույցներ։ Այնուամենայնիվ, հետազոտությունների մեջ (ինչպիսին է Intel-ն է) տեղաշարժ կա դեպի Իրերի ինտերնետի և ինքնավար կառավարման հասկացությունների ինտեգրում, այս ուղղությամբ նախնական արդյունքներով օբյեկտները դիտարկելով որպես իրերի ինքնավար ինտերնետի շարժիչ ուժ[87]: Այս համատեքստում խոստումնալից մոտեցում է խորը ամրապնդման ուսուցումը, որում IoT համակարգերի մեծ մասն ապահովում է դինամիկ և ինտերակտիվ միջավայր[88]: Գործակալի (այսինքն՝ IoT սարքի) խելացի վարքագիծը նման միջավայրում սովորելը չի ​​կարող լուծվել սովորական մեքենայական ուսուցում ալգորիթմով, ինչպիսիք են վերահսկվող ուսուցումը։ Ուսուցման ուժեղացման մոտեցմամբ սովորող գործակալը կարող է որոշել շրջակա միջավայրի վիճակը (օրինակ՝ որոշել տան ջերմաստիճանը), կատարել գործողություններ (օրինակ՝ միացնել կամ անջատել օդորակիչը) և սովորել՝ առավելագույնի հասցնելով կուտակված պարգևները, որոնք ստացվում են երկարաժամկետ հեռանկարում։ IoT ինտելեկտը կարող է առաջարկվել երեք մակարդակներում՝ IoT սարքեր, եզրային/մառախուղային հանգույցներ և ամպային հաշվարկ[89]: Յուրաքանչյուր մակարդակում խելացի վերահսկողության և որոշումների կայացման անհրաժեշտությունը կախված է IoT հավելվածի ժամանակային զգայունությունից։ Օրինակ՝ ինքնավար մեքենայի տեսախցիկը պետք է իրական ժամանակում հայտնաբերի խոչընդոտները՝ վթարից խուսափելու համար։ Նման արագ որոշումներ կայացնելը հնարավոր չի լինի մեքենայից տվյալները փոխանցելով ամպային օրինակներին և կանխատեսումները վերադարձնելով մեքենային։ Փոխարենը, բոլոր գործողությունները պետք է կատարվեն մեքենայում տեղական մակարդակում։ Մեքենայական ուսուցման առաջադեմ ալգորիթմների, ներառյալ խորը ուսուցման, IoT սարքերում ինտեգրումը հետազոտության ակտիվ ոլորտ է, որն ուղղված է խելացի օբյեկտները իրականությանը մոտեցնելուն։ Ավելին, դուք կարող եք առավելագույն օգուտ քաղել ձեր IoT տեղակայումից՝ վերլուծելով IoT տվյալները, արդյունահանելով թաքնված տեղեկատվություն և կանխատեսելով կառավարման որոշումները։ Իրերի ինտերնետը օգտագործում է մեքենայական ուսուցում տեխնիկայի լայն շրջանակ՝ սկսած ավանդական մեթոդներից, ինչպիսիք են ռեգրեսիան, օժանդակ վեկտորային մեքենան և պատահական անտառը մինչև առաջադեմները, ինչպիսիք են կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերը, LSTM և փոփոխական ինքնակոդավորիչը[90]: Ապագայում իրերի ինտերնետը կարող է դառնալ ոչ դետերմինիստական ​​և բաց ցանց, որտեղ ավտոմատ կերպով կազմակերպված կամ խելացի օբյեկտները (վեբ ծառայություններ, SOA բաղադրիչներ) և վիրտուալ օբյեկտները (ավատարներ) կփոխազդեն և կկարողանան ինքնուրույն գործել (հետապնդելով իրենց նպատակները) կամ ընդհանուր նպատակներ)՝ կախված համատեքստից, հանգամանքից կամ միջավայրից։ Ինքնավար վարքագիծը համատեքստային տեղեկատվության հավաքագրման և վերլուծության միջոցով, ինչպես նաև օբյեկտի կարողությունը հայտնաբերելու շրջակա միջավայրի փոփոխությունները (սենսորների վրա ազդող անսարքություններ) և կիրառել մեղմացնող համապատասխան միջոցներ, հետազոտության կարևոր միտում է, որն ակնհայտորեն անհրաժեշտ է վստահություն ապահովելու համար։ Իրերի ինտերնետի տեխնոլոգիա[91]: Ընթացիկ IoT արտադրանքները և լուծումները շուկայում օգտագործում են բազմաթիվ տարբեր տեխնոլոգիաներ՝ աջակցելու համար համատեքստի իրազեկ ավտոմատացմանը, սակայն հետախուզության ավելի բարդ ձևեր են պահանջվում իրական միջավայրում սենսորային սարքերի և խելացի կիբերֆիզիկական համակարգերի տեղակայման համար[92]: