Умные дроны и интернет вещей: оптимизация траекторий и вычислений на границе сети

Автор: Денис Аветисян

Новый подход объединяет возможности искусственного интеллекта и дронов для повышения эффективности обработки данных в динамичных сетях интернета вещей.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Взаимодействие между автономным летательным аппаратом и окружающей средой структурировано как сложная, динамичная система, где каждый компонент влияет на поведение целого, формируя основу для адаптивного управления и навигации в реальных условиях.

Предлагается фреймворк на основе иерархических трансформаторов и обучения с подкреплением для оптимизации траекторий дронов и распределения задач в сетях IoMT.

Несмотря на растущую потребность в оперативной обработке биомедицинских данных, традиционные подходы к вычислениям на периферии сети часто не учитывают динамическую природу мобильных пользователей и ограниченность ресурсов. В данной работе, посвященной теме ‘Embodied AI-Enhanced IoMT Edge Computing: UAV Trajectory Optimization and Task Offloading with Mobility Prediction’, предложена архитектура, использующая возможности беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для оптимизации траектории полета и распределения задач между пользователями сети Интернет медицинских вещей (IoMT). В основе решения лежит иерархическая модель предсказания траекторий на основе трансформеров и обучение с подкреплением, позволяющее минимизировать время выполнения задач. Позволит ли предложенный подход создать более адаптивные и эффективные системы IoMT для критически важных приложений в сфере здравоохранения?

Эволюция Интернета Медицинских Вещей: От Данных к Прозрениям

Стремительное развитие Интернета медицинских вещей (IoMT) знаменует собой новую эру в мониторинге здоровья и персонализированной медицине. В основе этого роста лежит повсеместное внедрение беспроводных сенсорных сетей (Wireless Body Area Networks, WBAN), которые собирают огромные объемы физиологических данных — от частоты сердечных сокращений и артериального давления до уровня глюкозы и паттернов сна. Этот непрерывный поток информации, генерируемый носимыми устройствами и имплантируемыми сенсорами, предоставляет беспрецедентные возможности для ранней диагностики заболеваний, дистанционного мониторинга пациентов и оптимизации схем лечения. Однако, для эффективной обработки и анализа этих данных требуется разработка новых технологий и подходов, способных справиться с их объемом и сложностью, а также обеспечить конфиденциальность и безопасность информации.

Обработка огромных объемов физиологических данных, получаемых от беспроводных сенсорных сетей, непосредственно на устройствах, а не в облаке, становится критически важной для обеспечения оперативной реакции в системах мониторинга здоровья и защиты конфиденциальности пациентов. Этот подход, известный как мобильные граничные вычисления (MEC), позволяет минимизировать задержки, связанные с передачей данных, и снизить риски несанкционированного доступа к чувствительной информации. MEC обеспечивает возможность анализа данных непосредственно у источника — на носимых устройствах или локальных серверах — что особенно важно для приложений, требующих мгновенной обратной связи, например, для управления системами жизнеобеспечения или автоматической инсулиновой помпой. Внедрение MEC становится ключевым фактором для развития и широкого распространения Интернета медицинских вещей (IoMT), обеспечивая баланс между функциональностью, безопасностью и конфиденциальностью.

В условиях стремительного роста объемов данных, генерируемых устройствами Интернета медицинских вещей, ограниченные вычислительные ресурсы и энергоемкость граничных устройств представляют собой серьезную проблему. Для эффективной обработки информации в режиме реального времени и сохранения конфиденциальности пациентов, необходимы интеллектуальные стратегии перераспределения задач. Эти стратегии должны динамически оценивать баланс между затратами на вычисления, выполняемые непосредственно на устройстве, и затратами на передачу данных для обработки в облаке. Оптимальное распределение нагрузки позволяет минимизировать задержки, снизить энергопотребление и обеспечить надежную работу систем мониторинга здоровья, особенно в критических ситуациях, когда важна мгновенная реакция на изменения физиологических параметров.

Увеличение количества пользователей в WBAN приводит к росту среднего времени выполнения задач.

Беспилотные Авиационные Системы: Динамические Мобильные Границы

Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) представляют собой уникальное преимущество в качестве мобильных граничных серверов благодаря своей способности динамически изменять своё местоположение. В отличие от стационарных граничных серверов, БПЛА могут перемещаться для оптимизации обработки данных и минимизации задержки, приближаясь к источникам данных или пользователям. Это особенно актуально в сценариях с высокой мобильностью, таких как мониторинг транспорта, сельское хозяйство или реагирование на чрезвычайные ситуации, где стационарная инфраструктура неэффективна или непрактична. Динамическое позиционирование позволяет БПЛА обеспечивать вычислительные ресурсы непосредственно там, где они необходимы, снижая нагрузку на централизованные серверы и повышая общую производительность системы. Эффективность такого подхода напрямую зависит от способности БПЛА быстро адаптироваться к изменяющимся условиям и потребностям в обработке данных.

Эффективное использование БПЛА в качестве мобильных вычислительных узлов требует прогнозирования их траектории и управления вычислительными ресурсами в зависимости от критичности выполняемых задач. Для обеспечения оптимальной производительности необходимо учитывать такие факторы, как скорость перемещения БПЛА, доступность энергии, пропускная способность каналов связи и сложность выполняемых вычислений. Приоритезация задач на основе их критичности позволяет динамически распределять ресурсы, обеспечивая своевременную обработку наиболее важных данных и минимизируя задержки. Необходимо учитывать, что изменение траектории и перераспределение ресурсов должны осуществляться в реальном времени, учитывая текущую обстановку и ограничения, накладываемые окружающей средой.

Для моделирования процесса принятия решений БПЛА необходима надежная структура, основанная на принципах Марковского процесса принятия решений (MDP). В рамках MDP, состояние БПЛА определяется его текущим положением и доступными вычислительными ресурсами. Действия включают выбор задачи для обработки, изменение местоположения и регулировку вычислительной мощности. $P(s'|s,a)$ представляет собой вероятность перехода в новое состояние $s'$ при выполнении действия $a$ в текущем состоянии $s$ . Функция вознаграждения определяет ценность выполнения определенного действия в конкретном состоянии, учитывая такие факторы, как задержка обработки, энергопотребление и критичность задачи. Оптимальная политика, определяемая решением MDP, максимизирует ожидаемое суммарное вознаграждение, обеспечивая эффективное распределение ресурсов БПЛА и минимизацию задержки.

Предложенный алгоритм PETO обеспечивает стабильную траекторию полета БПЛА.

Глубокое Обучение с Подкреплением: Автономное Управление в Сложных Средах

Глубокое обучение с подкреплением (DRL) представляет собой эффективный подход к обучению беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) принятию оптимальных решений в сложных средах. В отличие от традиционных методов управления, требующих ручного программирования или экспертных знаний, DRL позволяет БПЛА самостоятельно осваивать стратегии управления через взаимодействие со средой и максимизацию получаемого вознаграждения. Алгоритмы DRL, основанные на глубоких нейронных сетях, способны обрабатывать высокоразмерные входные данные, такие как изображения с камер или данные с различных датчиков, и эффективно решать задачи навигации, планирования траектории и управления в условиях неопределенности и помех. Это делает DRL особенно перспективным для автономного управления БПЛА в реальных условиях, где традиционные методы могут оказаться неэффективными или непрактичными.

Алгоритмы, такие как Proximal Policy Optimization (PPO) и Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), широко применяются для обучения политик управления в задачах, связанных с беспилотными летательными аппаратами (БПЛА). PPO представляет собой алгоритм обучения с подкреплением, основанный на политике, который обеспечивает стабильное обучение за счет ограничения изменения политики на каждом шаге. DDPG, в свою очередь, является алгоритмом обучения с подкреплением, основанным на значениях, предназначенным для работы в пространствах непрерывных действий. Оба алгоритма используют глубокие нейронные сети для аппроксимации функций политики и/или ценности, что позволяет им эффективно решать сложные задачи управления БПЛА в различных условиях.

Эффективное применение алгоритмов обучения с подкреплением, таких как PPO и DDPG, для управления БПЛА требует тщательной проработки пространства состояний, пространства действий и функции вознаграждения. Пространство состояний определяет, какие данные о среде доступны агенту для принятия решений, а пространство действий — какие действия он может выполнять. Функция вознаграждения, в свою очередь, назначает числовое значение каждому действию в каждом состоянии, определяя, насколько это действие приближает агента к желаемой цели. Некорректное определение этих компонентов может привести к неоптимальному обучению, нестабильности или даже невозможности достижения поставленной задачи. Например, неполное представление состояния или неадекватное вознаграждение могут привести к тому, что агент научится избегать желаемого поведения или будет демонстрировать непредсказуемые результаты.

Улучшение Прогнозирования Траектории с Иерархическими Трансформерами

Точное предсказание траектории играет ключевую роль в обеспечении автономной навигации беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Способность БПЛА прогнозировать будущие состояния окружающей среды и других объектов позволяет им эффективно планировать маршруты, избегать столкновений и выполнять задачи с высокой степенью надежности. Отсутствие точного прогнозирования может привести к неэффективному использованию ресурсов, увеличению риска аварий и ограничению возможностей применения БПЛА в различных сферах, включая доставку грузов, мониторинг территорий и поисково-спасательные операции. Поэтому разработка и внедрение передовых методов предсказания траектории является критически важной задачей для развития индустрии БПЛА.

Иерархические архитектуры Transformer, развивающие принципы оригинальной архитектуры Transformer, представляют собой мощный инструмент для анализа и прогнозирования траекторий. В отличие от последовательной обработки данных рекуррентными сетями, Transformer позволяет учитывать взаимосвязи между всеми точками траектории одновременно, что критически важно для понимания сложных временных зависимостей. Иерархическая структура дополнительно улучшает эту способность, позволяя моделировать траекторию на разных уровнях абстракции — от отдельных шагов до глобальных паттернов движения. Это обеспечивает более точное предсказание будущих позиций, особенно в сложных сценариях с нелинейными траекториями и изменяющимися условиями окружающей среды. Такой подход позволяет эффективно извлекать информацию из исторических данных и использовать ее для прогнозирования поведения движущихся объектов, что особенно важно для автономных систем, таких как беспилотные летательные аппараты.

Исследования показали, что применение иерархических трансформаторов, дополненных моделью мобильности пользователя, значительно повышает точность прогнозирования траекторий. В ходе экспериментов зафиксировано снижение среднеквадратичной ошибки (RMSE) на 67.86% по сравнению с рекуррентными сетями LSTM и на 46.82% относительно стандартных трансформаторов. Данное улучшение свидетельствует о более эффективном извлечении и анализе признаков, что позволяет архитектуре лучше учитывать закономерности в перемещениях и, следовательно, прогнозировать будущие положения с большей достоверностью. Подобный подход открывает возможности для создания более надежных и предсказуемых систем управления автономными летательными аппаратами и другими мобильными роботами.

Иерархический Transformer предсказывает траектории, используя многоуровневую структуру для повышения точности прогнозирования.

Перспективы Развития: Интеллектуальные Экосистемы Интернета Вещей

Интеграция беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) с мобильными краевыми вычислениями (MEC), управление на основе обучения с подкреплением (DRL) и передовые алгоритмы предсказания траектории позволяет создавать интеллектуальные экосистемы Интернета вещей (IoMT). Данный подход обеспечивает распределенную обработку данных непосредственно у источника — на БПЛА — снижая задержки и повышая эффективность. Алгоритмы DRL оптимизируют управление БПЛА для выполнения задач IoMT, а точное предсказание траектории позволяет заранее распределять ресурсы и избегать коллизий, значительно повышая общую производительность системы. Такое сочетание технологий открывает возможности для создания самоорганизующихся и адаптивных IoMT-сетей, способных эффективно функционировать в динамичных и сложных условиях.

Результаты проведенных исследований наглядно демонстрируют значительное повышение эффективности предложенного подхода к управлению задачами в интеллектуальных экосистемах Интернета вещей. В частности, зафиксировано снижение среднего взвешенного времени выполнения задач на 57.95% по сравнению с использованием случайных траекторий беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и периферийных вычислений (RUEC). Более того, оптимизация траекторий БПЛА с применением обучения с подкреплением и прогнозирования позволяет добиться прироста в 21.76% по сравнению с подходом, основанным на алгоритме PPO без предварительного прогнозирования. Данные показатели свидетельствуют о существенном потенциале предложенной методологии для повышения оперативности и эффективности работы IoMT-систем.

Дальнейшие исследования направлены на повышение устойчивости и масштабируемости создаваемых интеллектуальных экосистем Интернета вещей и мобильных технологий. Особое внимание будет уделено разработке механизмов, обеспечивающих надежную работу системы в условиях нестабильной связи, аппаратных сбоев и динамически меняющейся нагрузки. Параллельно с этим, ведутся работы по обеспечению конфиденциальности и безопасности данных, собираемых и обрабатываемых в рамках экосистемы, включая разработку алгоритмов шифрования и механизмов контроля доступа. Решение этих задач позволит создать надежные и безопасные интеллектуальные системы, способные эффективно функционировать в реальных условиях и обеспечивать защиту персональных данных пользователей.

Сравнение среднеквадратичных ошибок (RMSE) различных моделей предсказания траектории движения пользователя демонстрирует их относительную точность.

Исследование демонстрирует, что системы, оперирующие в динамичной среде Интернета вещей, требуют не жесткого проектирования, а адаптации к непредсказуемым изменениям. Предложенный подход к оптимизации траектории и разгрузки задач для БПЛА, использующий иерархическое предсказание траекторий на основе Transformer, подтверждает эту идею. Как заметил Анри Пуанкаре: «Математика — это искусство давать точные ответы на вопросы, которые никто не задавал». В контексте данной работы, это означает, что создание действительно устойчивых систем требует предвидения потенциальных проблем и разработки гибких решений, способных адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам. Успех предложенной архитектуры заключается не в абсолютной уверенности в точности предсказаний, а в способности быстро реагировать на отклонения и корректировать стратегию, что особенно важно в постоянно меняющихся IoMT средах.

Куда Ведет Эта Дорога?

Предложенная архитектура, стремящаяся обуздать хаос динамических сред Интернета вещей через рой дронов и предсказания траекторий, лишь запечатлела тень надвигающейся сложности. Оптимизация, выстроенная на основе обучения с подкреплением и трансформеров, неизбежно столкнется с границами предсказуемости. Каждый новый слой абстракции, каждая утонченная модель траектории — это не приближение к истине, а лишь более изощренный способ отложить неизбежный сбой.

Истинный вызов кроется не в совершенствовании алгоритмов предсказания, а в признании их принципиальной неполноты. Система, стремящаяся к полному контролю, лишь ускоряет наступление непредсказуемого. Следующий этап исследований должен быть направлен не на «умных» дронов, а на создание экосистем, способных к самовосстановлению и адаптации к неожиданностям, а не на их предотвращение. Задача — не предвидеть будущее, а научиться жить с его неопределенностью.

Возможно, настоящая революция произойдет, когда мы перестанем рассматривать эти системы как инструменты и начнем видеть в них нечто большее — сложные, самоорганизующиеся образования, чья «логика» выходит за рамки нашего понимания. Когда мы признаем, что тишина системы — это не признак благополучия, а предвестие надвигающегося сюрприза.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20902.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-26 13:57