AIS-datan muuntaminen tietojoukoiksi tietoalustalla
Lehto, Oskar (2024)
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2024053018380
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2024053018380
Tiivistelmä
Tämä opinnäytetyö tehtiin Turun ammattikorkeakoulun tutkimusryhmän Wireless Communications and Cybersecurity tekemän Applied Research Platform for Autonomous Systems (ARPA) -projektin tietoalustan parantamiseksi. Tavoitteena oli tehostaa automaattisen tunnistusjärjestelmän (AIS) tietojen hyödyntämistä. AIS-data sisältää mm. laivan sijainnin, määränpään ja nopeuden, ja sen parempi hyödyntäminen tukee autonomisten alusten kehittämistä.
Tietoalustan parantamisen tavoitteena oli mahdollistaa käyttäjien luoda tietojoukkoja ennalta määritetystä datasta. Käytössä oli Flask-sovelluskehys, PostgreSQL ja Ambry. Teknologiat valittiin niiden kyvyn vuoksi hallita suuria tietomääriä ja muuntaa data yhtenäiseen muotoon.
Lopputuloksena syntyi toimiva osa ARPA-projektissa luotuun tietoalustaan. Tietoalusta voi tuottaa käyttäjien tarpeita vastaavia tietojoukkoja AIS-datasta. Aikataulun vuoksi käyttöliittymää ei ehditty kehittää, mutta tiedot kirjataan PostgreSQL-tauluun, mikä mahdollistaa niiden esittämisen tulevaisuudessa. Kehitystyö tehtiin omassa ympäristössä, mikä voi vaikuttaa lopputuloksen toimivuuteen. Nämä tietojoukot mahdollistavat tehokkaamman tietojenkäsittelyn, jota voidaan hyödyntää tekoäly- ja koneoppimistutkimuksissa meriautomaation alalla.
Tietoalustan parantamisen tavoitteena oli mahdollistaa käyttäjien luoda tietojoukkoja ennalta määritetystä datasta. Käytössä oli Flask-sovelluskehys, PostgreSQL ja Ambry. Teknologiat valittiin niiden kyvyn vuoksi hallita suuria tietomääriä ja muuntaa data yhtenäiseen muotoon.
Lopputuloksena syntyi toimiva osa ARPA-projektissa luotuun tietoalustaan. Tietoalusta voi tuottaa käyttäjien tarpeita vastaavia tietojoukkoja AIS-datasta. Aikataulun vuoksi käyttöliittymää ei ehditty kehittää, mutta tiedot kirjataan PostgreSQL-tauluun, mikä mahdollistaa niiden esittämisen tulevaisuudessa. Kehitystyö tehtiin omassa ympäristössä, mikä voi vaikuttaa lopputuloksen toimivuuteen. Nämä tietojoukot mahdollistavat tehokkaamman tietojenkäsittelyn, jota voidaan hyödyntää tekoäly- ja koneoppimistutkimuksissa meriautomaation alalla.