Федеративная интеграция GraphQL гетерогенных данных сенсоров зданий для анализа использования с поддержкой LLM в умных зданиях

🏢 LLM для анализа использования зданий: в статье рассматривается, как объединять разнородные данные сенсоров умного здания через федеративную интеграцию GraphQL. Задача практическая: связать потоки от разных систем автоматизации здания так, чтобы их можно было использовать для анализа загрузки помещений и сценариев workplace experience. Научная новизна — в связке федеративного слоя данных и LLM-поддержки: языковая модель работает не с отдельными выгрузками, а с контекстом, собранным из распределённых источников. Это может упростить запросы к данным для facility management и space planning без полной перестройки существующей ИТ-архитектуры. Ограничение важно держать в фокусе: по описанию не видно масштаба валидации, состава сенсоров и метрик качества анализа. Поэтому выводы стоит рассматривать как исследовательскую архитектуру, а не готовый отраслевой стандарт.