Сучасні підходи до розгортання інфраструктури мобільних інтелектуальних систем

Abstract

Предмет дослідження – інфраструктура мобільних інтелектуальних систем (МІС) для моніторингу критичних об’єктів із застосуванням груп безпілотних літальних апаратів (БПЛА), що поєднує крайові та хмарні обчислення, методи балансування навантаження та кібербезпеки. Мета роботи – аналіз методів розгортання інфраструктури МІС моніторингу критичних об’єктів, орієнтованих на використання груп БПЛА. Основну увагу зосереджено на підвищенні ефективності, надійності та адаптивності таких систем унаслідок інтеграції хмарних і крайових обчислень, розроблення механізмів автоматизованого керування ресурсами, кіберзахисту та адаптації до умов експлуатації. Завдання: розробити архітектуру МІС з гібридним розподілом обчислень між Edge- та Cloud-компонентами; дослідити вплив механізмів балансування ресурсів на продуктивність за умови змінного навантаження; оцінити ефективність мультиканальних технологій зв’язку в разі втрати основного каналу; впровадити методи кіберзахисту для забезпечення безперебійної роботи системи. Методи: теоретичний аналіз наявних підходів, моделювання та симуляція для оцінювання їх продуктивності й надійності. Дослідження передбачає використання генетичних алгоритмів, ройових алгоритмів і штучних потенційних полів для управління траєкторіями ботів. Результати дослідження. Експериментальні випробування в середовищах Microsoft Azure та CoppeliaSim EDU підтвердили ефективність запропонованих підходів. Досягнуто зменшення середньої затримки на 35%, покращено енергоспоживання, забезпечено безперервність передачі даних у 92% сценаріїв втрати зв’язку. Аналіз надійності показав доцільність резервування компонентів і впровадження методів прогнозування, що дало змогу знизити ймовірність критичних відмов на 22% та скоротити середній час відновлення на 42%. Висновки. Використання автоматизованого управління ресурсами в МІС забезпечує стабільність і безперервність роботи груп БПЛА навіть у змінних умовах експлуатації. Оптимізація обчислень і адаптивне масштабування сприяють підвищенню продуктивності системи, зменшенню затримки передачі інформації та покращенню енергоспоживання. Розроблені підходи до кібербезпеки гарантують захист даних і надійність функціювання інфраструктури в разі зовнішніх загроз та мережевих атак.

Keywords

• точкова хмара; глибинне навчання; графова нейронна мережа; автоматичне доповнення точкових хмар; кодування графів; 3D-реконструкція графових моделей.