El cómputo en el borde permite la agregación eficiente de datos para servicios como el intercambio y análisis de datos en aplicaciones distribuidas de IoT. Sin embargo, subir datos dinámicos de alta dimensión a un servidor en el borde para una agregación eficiente es un desafío. Además, existe un riesgo significativo de filtración de privacidad asociado con la carga directa de dichos datos. Por lo tanto, proponemos un método de agregación de datos basado en el borde y la privacidad diferencial que aprovecha UMAP progresivo con una ventana de tiempo dinámica basada en LSTM (EDP-PUDL).