Decentraliziran sistem za analizo videotokovVujić, Aleks (Avtor) Stankovski, Vlado (Mentor) veriženje blokovvideotokpametna pogodbaDevOpsgloboko učenjePovpraševanje po najnovejših modelih umetne inteligence za analizo strogo varovanih videotokov, ki jih na enostaven način namestimo v oblak, je vse večje. Poraja se potreba po zaupanja vrednem tržnem ekosistemu, ki omogoča varno interakcijo s ponudniki virov. Z uporabo decentraliziranih aplikacij lahko dosežemo transparentnost delovanja in večje zaupanje uporabnikov v sistem. V okviru magistrske naloge smo predstavili zaledne, čelne in orkestracijske tehnologije, ki jih potrebujemo za razvoj decentraliziranih aplikacij in predlagali načrt arhitekture, ki združuje številne komponente. Opisali smo interaktivno spletno aplikacijo za analizo videotokov, ki uporabniku omogoča zagon izbrane metode umetne inteligence za analizo lastnega videotoka. Ključni podatki so shranjeni na pametni pogodbi, podatke iz zunanjih sistemov pa pridobi s prerokom. Kubernetes namesti metode umetne inteligence na infrastrukturo v obliki vsebnikov. V primerjavi s sorodnimi deli se odlikuje po monetizaciji storitev, zaupanju v sistem, dostopnosti metod in možnosti računanja na robu, kar predstavlja napredek najnovejših dosežkov na tem področju. Aplikacija, razvita v tej magistrski nalogi, lahko služi kot primer dobre prakse za nadaljnje raziskovalno delo na področju razvoja decentraliziranih aplikacij. Prikaže, kako lahko integriramo verigo blokov, orkestracijo vsebnikov, umetno inteligenco in spletne uporabniške vmesnike.20222022-02-28 07:20:00Magistrsko delo/naloga135181VisID: 34402COBISS_ID: 100507395sl