論文の概要: Energy Efficient AI-Enabled Wireless Sensor Networks for Mission Critical Environments: A Systematic Review across Smart Grid, AI, and Urban Infrastructure Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.04499v1
• Date: Wed, 05 Aug 2026 06:36:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-06 14:48:43.75729
• Title: Energy Efficient AI-Enabled Wireless Sensor Networks for Mission Critical Environments: A Systematic Review across Smart Grid, AI, and Urban Infrastructure Applications
• Title（参考訳）: ミッションクリティカル環境のためのエネルギー効率の良いAI-Enabled Wireless Sensor Networks:スマートグリッド、AI、都市インフラアプリケーションを対象としたシステムレビュー
• Authors: Alexandros Gazis, Valeri Mladenov, Kleanthi SantamourI, Stylianos Pappas,
• Abstract要約: 本稿では、ミッションクリティカル環境におけるAI対応無線センサネットワーク(WSN)に関する最近の研究について概観する。 我々は、ルーティングとクラスタリング、エッジAI、強化学習、ファジィロジック、メタヒューリスティック、AIベースのセキュリティを通じて、AIがWSNエネルギーの振る舞いを改善することを示す。 今後の作業は、実際の運用環境に適した軽量で説明可能な、セキュアで、フィールドテストされたAI駆動のWSNアーキテクチャの構築に注力するべきです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.146761527401424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advanced wireless sensor networks powered by artificial intelligence are increasingly required for applications demanding continuous monitoring, autonomous operation, reliable communication, and fast decision support. This systematic review examines recent work from 2023 to 2026 on energy-efficient, AI-enabled wireless sensor networks (WSNs) in mission-critical environments, with particular focus on power electronics, and urban infrastructure systems. The authors synthesise a corpus of 50 DOI indexed studies satisfying inclusion criteria that received qualitative thematic coding and comparative analysis. Other references were only cited to provide historical, methodological, or technical context and were not included in the systematic review corpus. As such, our results show that AI can improve WSN energy behaviour through routing and clustering, edge AI, reinforcement learning, fuzzy logic, metaheuristic optimisation, and AI-based security. At the same time, energy efficiency cannot be treated as an isolated performance target. In mission-critical systems, security, latency, and reliability are closely interlinked requirements. The review concludes that future work should move away from optimising protocols in isolation, and instead focus on building lightweight, explainable, secure, and field-tested AI-driven WSN architectures suited to real operational environments.
• Abstract（参考訳）: 人工知能を利用した高度な無線センサネットワークは、継続的監視、自律運用、信頼性の高い通信、迅速な意思決定支援を必要とするアプリケーションにますます必要とされている。 本稿では、2023年から2026年にかけてのミッションクリティカルな環境におけるエネルギー効率の高いAI対応無線センサネットワーク(WSN)に関する最近の研究について、特に電力エレクトロニクスや都市インフラシステムに焦点をあてる。 著者らは,定性的セマンティックコーディングと比較分析を受けた包含条件を満たす50 DOI インデックス付き研究コーパスを合成した。 その他の参照は、歴史的、方法論的、あるいは技術的な文脈を提供するためにのみ引用され、体系的なレビューコーパスには含まれなかった。 その結果、ルーティングとクラスタリング、エッジAI、強化学習、ファジィロジック、メタヒューリスティック最適化、AIベースのセキュリティによって、AIはWSNエネルギーの挙動を改善することができることを示した。 同時に、エネルギー効率を孤立した性能目標として扱うことはできない。 ミッションクリティカルなシステムでは、セキュリティ、レイテンシ、信頼性は密接な相互接続要件である。 レビューでは、将来の作業はプロトコルを独立して最適化することから離れ、代わりに、実際の運用環境に適した軽量で説明可能な、セキュアで、フィールドテストされたAI駆動のWSNアーキテクチャの構築に注力すべきだと結論付けている。

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