Інтелектуальна архітектура обробки даних для складних інформаційних систем: кейс-дослідження екологічних та енергетичних систем - Мельник, А.М.; Тимчишин, В.С.; Попик, Ю.І.; Забчук, В.В.; Фатюк, В.І. (Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї, 2026)
У статті запропоновано інтелектуальну архітектуру обробки даних для складних екологічних та енергетичних систем, що функціонують в умовах високої динамічності, гетерогенності джерел і значних обсягів інформаційних потоків. Архітектура поєднує distributed computing, edge/cloud infrastructure, IoT, потокову аналітику та AI/ML-моделі для інтеграції, нормалізації, синхронізації й інтелектуального аналізу даних у режимі реального часу. Особливістю підходу є включення інтелектуального методу виявлення аномалій у гетерогенних потокових даних. Метод ґрунтується на багатокомпонентному оцінюванні стану системи з урахуванням статистичних характеристик потоків, результатів AI/ML-моделей, контекстних правил, якості даних і часових затримок. Це дає змогу виявляти не лише порогові відхилення, а й складні аномальні стани, пов’язані з нетиповими комбінаціями параметрів, порушенням часової динаміки або невідповідністю доменним обмеженням. Практичне оцінювання виконано на прикладі системи екологічного моніторингу та smart grid-мережі. Результати підтвердили продуктивність, масштабованість, адаптивність і ефективність запропонованої архітектури в умовах високого навантаження, а також доцільність її використання для побудови інтелектуальних інформаційних систем реального часу.