Дослідження локальних і хмарних підходів до розгортання моделей штучного інтелекту в системах Інтернету речей.
Автор: Чернега Сергій Русланович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні управляючі системи та технології
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: англійська
Анотація: Актуальність теми зумовлена фундаментальним конфліктом у сучасних IoT-системах: хмарні обчислення (Cloud Computing) пропонують високу точність ШІ-аналізу, але страждають від значних затримок, високого споживання трафіку та серйозних ризиків для приватності користувачів. Локальні обчислення (Edge Computing, TinyML) вирішують проблеми затримки та приватності, однак обмежені апаратні ресурси IOT-пристроїв змушують використовувати оптимізовані моделі зі зниженою точністю та обмеженою функціональністю. Метою роботи є розробка та дослідження гібридної edge-cloud системи, яка динамічно керує передачею даних до хмари за допомогою локального «Двигуна Політик» (Policy Engine). Цей двигун вирішує проблему обмежень в точності та функціональної повноти зберігаючи приватність шляхом прийняття рішень на основі багатофакторного аналізу контексту (впевненість моделі; статус об?єкту, наприклад будинку; наявність людини; налаштування приватності). Структура роботи. Дана магістерська робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. У першому розділі проаналізовано конфлікт між хмарними та локальними обчисленнями в IoT. Другий розділ присвячено проєктуванню гібридної архітектури та алгоритму «Двигуна Політик». У третьому розділі описано розробку прототипу на базі ESP32-CAM та AWS. У четвертому розділі наведена експериментальна частина, де представлено результати порівняння розробленої системи з тривіальною хмарною архітектурою. Методи дослідження включають системний аналіз парадигм хмарних (Cloud) та периферійних (Edge) обчислень, дослідження методів оптимізації моделей TinyML (зокрема, квантування), архітектурне проєктування гібридних систем, програмно-апаратне прототипування та порівняльний аналіз ефективності розробленої системи. Результати та практичне значення. Розроблено вдосконалену гібридну архітектуру IoT-системи, побудовано логіку локального «Двигуна Політик» та реалізовано програмно-апаратний прототип «Розумний монітор» на базі ESP32- CAM з використанням технологій TinyML. Експериментально підтверджено ефективність запропонованого рішення для забезпечення приватності даних та зменшення затримок у реальному часі. Отримані результати можуть бути використані для створення нового покоління пристроїв розумного будинку, що ставлять у пріоритет конфіденційність користувача (privacy-first), зберігаючи переваги хмарних обчислень. Повний обсяг роботи складає 103 сторінок, в тому числі 86 сторінки основного тексту, 10 рисунків і 3 таблиці. Список використаних джерел налічує 34 найменування. Ключові слова: Інтернет речей (IoT), штучний інтелект (ШІ), Edge Computing, Cloud Computing, гібридна архітектура, TinyML, ESP32-CAM, MobileNet-SSD, квантування, затримка, приватність, Двигун Політик.