論文の概要: Real-time detection of uncalibrated sensors using Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01565v1
• Date: Tue, 2 Feb 2021 15:44:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-04 02:02:45.660695
• Title: Real-time detection of uncalibrated sensors using Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた無補間センサのリアルタイム検出
• Authors: Luis J. Mu\~noz-Molina, Ignacio Cazorla-Pi\~nar, Juan P. Dominguez-Morales, Fernando Perez-Pe\~na
• Abstract要約: オンライン学習に基づく温度・湿度・圧力センサの非校正検出装置を開発した。 このソリューションはニューラルネットワークをメインコンポーネントとして統合し、校正条件下でのセンサーの動作から学習する。 その結果, 提案手法は, 偏差値0.25度, 1% RH, 1.5Paの偏差をそれぞれ検出できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nowadays, sensors play a major role in several contexts like science, industry and daily life which benefit of their use. However, the retrieved information must be reliable. Anomalies in the behavior of sensors can give rise to critical consequences such as ruining a scientific project or jeopardizing the quality of the production in industrial production lines. One of the more subtle kind of anomalies are uncalibrations. An uncalibration is said to take place when the sensor is not adjusted or standardized by calibration according to a ground truth value. In this work, an online machine-learning based uncalibration detector for temperature, humidity and pressure sensors was developed. This solution integrates an Artificial Neural Network as main component which learns from the behavior of the sensors under calibrated conditions. Then, after trained and deployed, it detects uncalibrations once they take place. The obtained results show that the proposed solution is able to detect uncalibrations for deviation values of 0.25 degrees, 1% RH and 1.5 Pa, respectively. This solution can be adapted to different contexts by means of transfer learning, whose application allows for the addition of new sensors, the deployment into new environments and the retraining of the model with minimum amounts of data.
• Abstract（参考訳）: 現在、センサは、科学、産業、日常生活など、その使用の恩恵を受けるいくつかのコンテキストにおいて重要な役割を果たす。 しかし、取得した情報は信頼できるものでなければならない。 センサの挙動の異常は、科学プロジェクトを台無しにしたり、工業生産ラインにおける生産の質を損なうなどの重大な結果をもたらす可能性がある。 より微妙な種類の異常の1つは不均衡である。 地上真理値に応じてキャリブレーションによりセンサが調整または標準化されていない場合、不校正が行われると言われる。 本研究では,オンライン学習に基づく温度・湿度・圧力センサの非校正検出装置を開発した。 このソリューションはニューラルネットワークをメインコンポーネントとして統合し、校正条件下でのセンサーの動作から学習する。 そして、トレーニングとデプロイの後、一度発生した未校正を検出する。 その結果, 提案手法は, 偏差値0.25度, 1% RH, 1.5Paの偏差をそれぞれ検出できることがわかった。 このソリューションは、新しいセンサーの追加、新しい環境へのデプロイ、最小限のデータ量でモデルのトレーニングを可能にするトランスファーラーニングによって異なるコンテキストに適応することができる。

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