論文の概要: Anomaly Detection through Transfer Learning in Agriculture and Manufacturing IoT Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05814v1
• Date: Thu, 11 Feb 2021 02:37:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-12 17:32:46.230628
• Title: Anomaly Detection through Transfer Learning in Agriculture and Manufacturing IoT Systems
• Title（参考訳）: 農業・製造IoTシステムにおける移動学習による異常検出
• Authors: Mustafa Abdallah, Wo Jae Lee, Nithin Raghunathan, Charilaos Mousoulis, John W. Sutherland, and Saurabh Bagchi
• Abstract要約: 本稿では, 農作物に設置したセンサから, 7種類のセンサからのデータと, 振動センサを用いた先進的な製造試験からのデータを分析する。 これら2つのアプリケーション領域において、予測的障害分類がいかに達成され、予測的メンテナンスの道が開かれたかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.193524211159057
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: IoT systems have been facing increasingly sophisticated technical problems due to the growing complexity of these systems and their fast deployment practices. Consequently, IoT managers have to judiciously detect failures (anomalies) in order to reduce their cyber risk and operational cost. While there is a rich literature on anomaly detection in many IoT-based systems, there is no existing work that documents the use of ML models for anomaly detection in digital agriculture and in smart manufacturing systems. These two application domains pose certain salient technical challenges. In agriculture the data is often sparse, due to the vast areas of farms and the requirement to keep the cost of monitoring low. Second, in both domains, there are multiple types of sensors with varying capabilities and costs. The sensor data characteristics change with the operating point of the environment or machines, such as, the RPM of the motor. The inferencing and the anomaly detection processes therefore have to be calibrated for the operating point. In this paper, we analyze data from sensors deployed in an agricultural farm with data from seven different kinds of sensors, and from an advanced manufacturing testbed with vibration sensors. We evaluate the performance of ARIMA and LSTM models for predicting the time series of sensor data. Then, considering the sparse data from one kind of sensor, we perform transfer learning from a high data rate sensor. We then perform anomaly detection using the predicted sensor data. Taken together, we show how in these two application domains, predictive failure classification can be achieved, thus paving the way for predictive maintenance.
• Abstract（参考訳）: IoTシステムは、これらのシステムの複雑化と迅速な展開の実践により、ますます高度な技術的問題に直面しています。 その結果、IoT管理者は、サイバーリスクと運用コストを削減するために、障害(異常)を慎重に検出する必要があります。 多くのIoTベースのシステムには異常検出に関する豊富な文献があるが、デジタル農業やスマート製造システムにおける異常検出のためのMLモデルの使用を文書化する研究は存在しない。 この2つのアプリケーションドメインは、技術的な課題がある。 農業では、農業の広大な地域と、モニタリングのコストを低く抑える必要があるため、データは希少であることが多い。 第二に、両方のドメインには、さまざまな機能とコストを持つ複数のタイプのセンサーがあります。 センサデータの特性は、モータのRPMなど、環境や機械の動作ポイントによって変化します。 従って、参照処理と異常検出プロセスは、操作ポイントに合わせて調整される必要がある。 本稿では, 農作物に設置したセンサから, 7種類のセンサからのデータと, 振動センサを用いた先進的な製造試験からのデータを分析する。 センサデータの時系列予測のためのARIMAモデルとLSTMモデルの性能評価を行った。 そして、1種類のセンサからのスパースデータを考慮して、高データレートセンサからの転送学習を行います。 次に,予測したセンサデータを用いて異常検出を行う。 合わせて、これらの2つのアプリケーションドメインにおいて、予測的障害分類を実現し、予測的メンテナンスの道を開く方法を示す。

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