Гібридна архітектура Edge-cloud для обробки часових рядів у телемедичних IoT-пристроях - Яковишен, Павло Олександрович; Тужанський, Станіслав Євгенович (Технічна інженерія, 2026)
У даній роботі запропоновано гібридну архітектуру edge-cloud для обробки часових рядів у телемедичних IoT-системах, що базуються на використанні носимих пристроїв. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю забезпечення оперативного, енергоефективного та масштабованого аналізу великих обсягів біомедичних даних, які генеруються в режимі реального часу. Запропонована архітектура передбачає розподіл обчислювальних задач між edge-рівнем та хмарною інфраструктурою з урахуванням характеристик сигналу. На edge-рівні реалізовано попередню обробку даних, що включає фільтрацію сигналів за допомогою фільтра Калмана, зменшення розмірності методом Piecewise Aggregate Approximation (PAA), а також виявлення аномалій із використанням алгоритму Isolation Forest. Додатково впроваджено адаптивну політику передачі даних, яка базується на оцінці варіабельності сигналу та дозволяє динамічно визначати доцільність передачі повних даних або лише агрегованих ознак до cloud-рівня. На хмарному рівні здійснюється глибокий аналіз часових залежностей із використанням гібридної моделі CNN–LSTM, що поєднує переваги згорткових та рекурентних нейронних мереж для ефективного виявлення складних патернів у даних. Проведене моделювання на відкритих наборах даних показало, що запропонований підхід дозволяє зменшити затримку обробки даних до 120 мс, скоротити мережевий трафік приблизно на 65 % та досягти точності класифікації аномалій на рівні 91 %. Отримані результати підтверджують ефективність адаптивного розподілу обчислювального навантаження між edge- та cloud-рівнями, що забезпечує баланс між швидкодією, точністю аналізу та енергоефективністю системи. Запропонована архітектура може бути використана для побудови сучасних телемедичних систем моніторингу стану здоров’я, особливо в умовах обмежених мережевих ресурсів та високих вимог до обробки даних у реальному часі.