論文の概要: Sensor Artificial Intelligence and its Application to Space Systems -- A
White Paper
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08368v1
- Date: Tue, 9 Jun 2020 14:10:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-16 04:49:49.135561
- Title: Sensor Artificial Intelligence and its Application to Space Systems -- A
White Paper
- Title（参考訳）: センサ人工知能とその宇宙システムへの応用 --白書-
- Authors: Anko B\"orner, Heinz-Wilhelm H\"ubers, Odej Kao, Florian Schmidt,
S\"oren Becker, Joachim Denzler, Daniel Matolin, David Haber, Sergio Lucia,
Wojciech Samek, Rudolph Triebel, Sascha Eichst\"adt, Felix Biessmann, Anna
Kruspe, Peter Jung, Manon Kok, Guillermo Gallego, Ralf Berger
- Abstract要約: このホワイトペーパーの目的は、専用の研究トピックとして"Sensor AI"を確立することである。
AIアプローチにおけるセンサーとその物理的特性を詳しく見ると、より堅牢で広く適用可能なアルゴリズムが生まれるだろう。
センサーAIは、自動運転だけでなく、自動生産、予測保守、宇宙研究の分野でも決定的な役割を果たす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.78525324168878
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Information and communication technologies have accompanied our everyday life
for years. A steadily increasing number of computers, cameras, mobile devices,
etc. generate more and more data, but at the same time we realize that the data
can only partially be analyzed with classical approaches. The research and
development of methods based on artificial intelligence (AI) made enormous
progress in the area of interpretability of data in recent years. With growing
experience, both, the potential and limitations of these new technologies are
increasingly better understood. Typically, AI approaches start with the data
from which information and directions for action are derived. However, the
circumstances under which such data are collected and how they change over time
are rarely considered. A closer look at the sensors and their physical
properties within AI approaches will lead to more robust and widely applicable
algorithms. This holistic approach which considers entire signal chains from
the origin to a data product, "Sensor AI", is a highly relevant topic with
great potential. It will play a decisive role in autonomous driving as well as
in areas of automated production, predictive maintenance or space research. The
goal of this white paper is to establish "Sensor AI" as a dedicated research
topic. We want to exchange knowledge on the current state-of-the-art on Sensor
AI, to identify synergies among research groups and thus boost the
collaboration in this key technology for science and industry.
- Abstract（参考訳）: 情報とコミュニケーション技術は、長年にわたって私たちの日常生活を伴ってきた。
コンピュータ、カメラ、モバイルデバイスなどの数は着実に増加し、さらに多くのデータが生成されるが、同時に、そのデータが古典的なアプローチで部分的にのみ分析できることに気付いた。
人工知能(AI)に基づく手法の研究と開発は、近年、データの解釈可能性の領域において大きな進歩を遂げた。
経験を積むにつれ、これらの新技術の可能性と限界はますますよく理解されている。
通常、AIアプローチは、アクションに関する情報と方向が導出されるデータから始まる。
しかし、このようなデータが収集される状況や、時間とともにどのように変化するかは、ほとんど考慮されない。
AIアプローチにおけるセンサーとその物理的特性を詳しく見ると、より堅牢で広く適用可能なアルゴリズムが生まれるだろう。
原点からデータ製品"Sensor AI"まで、信号チェーン全体を考慮したこの全体論的アプローチは、大きな可能性を持つ非常に関連性の高いトピックである。
自動運転だけでなく、自動生産、予測メンテナンス、宇宙研究の分野でも決定的な役割を果たすだろう。
このホワイトペーパーの目的は、専用の研究トピックとして"Sensor AI"を確立することである。
私たちは、現在のセンサaiに関する知識を交換し、研究グループ間のシナジーを特定し、科学と産業におけるこの重要な技術におけるコラボレーションを促進したいと考えています。
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