論文の概要: SmartON: Just-in-Time Active Event Detection on Energy Harvesting Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00749v1
• Date: Mon, 1 Mar 2021 04:33:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 15:45:21.139246
• Title: SmartON: Just-in-Time Active Event Detection on Energy Harvesting Systems
• Title（参考訳）: SmartON:エネルギーハーベスティングシステムのジャストインタイムアクティブイベント検出
• Authors: Yubo Luo, Shahriar Nirjon
• Abstract要約: 我々は、関心事を検出するために、適切なタイミングで積極的に起きることを学習する電池レスシステムであるSmartONを提案する。 我々はシミュレーション駆動と実システムの両方の実験を行い、SmartONが1X--7X以上の事象を捕捉し、CTIDシステムよりも8X--17Xエネルギー効率が高いことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose SmartON, a batteryless system that learns to wake up proactively at the right moment in order to detect events of interest. It does so by adapting the duty cycle to match the distribution of event arrival times under the constraints of harvested energy. While existing energy harvesting systems either wake up periodically at a fixed rate to sense and process the data, or wake up only in accordance with the availability of the energy source, SmartON employs a three-phase learning framework to learn the energy harvesting pattern as well as the pattern of events at run-time, and uses that knowledge to wake itself up when events are most likely to occur. The three-phase learning framework enables rapid adaptation to environmental changes in both short and long terms. Being able to remain asleep more often than a CTID (charging-then-immediate-discharging) wake-up system and adapt to the event pattern, SmartON is able to reduce energy waste, increase energy efficiency, and capture more events. To realize SmartON we have developed a dedicated hardware platform whose power management module activates capacitors on-the-fly to dynamically increase its storage capacitance. We conduct both simulation-driven and real-system experiments to demonstrate that SmartON captures 1X--7X more events and is 8X--17X more energy-efficient than a CTID system.
• Abstract（参考訳）: 我々は、関心事を検出するために、適切なタイミングで積極的に起きることを学習する電池レスシステムであるSmartONを提案する。 これは、収穫エネルギーの制約の下でイベント到着時間の分布に合わせてデューティサイクルを適用することによって行われる。 既存のエネルギー収穫システムは、データを検知して処理するために定期的に起きるか、エネルギー源の可用性に応じてのみ起きるかのいずれかだが、SmartONは3段階の学習フレームワークを使用して、エネルギー収穫パターンと実行時のイベントのパターンを学習し、その知識を使用してイベントが発生した時に自分自身を目覚めさせる。 三相学習フレームワークにより、短期および長期の環境変化に迅速に適応できます。 CTID(Charging-then-Inmediate-Dischargeging)のウェイクアップシステムよりも頻繁に眠り続け、イベントパターンに適応できるため、SmartONはエネルギー無駄を削減し、エネルギー効率を高め、より多くのイベントをキャプチャできます。 smartonを実現するために,電力管理モジュールがキャパシタをオンザフライで起動し,ストレージ容量を動的に増加させる専用ハードウェアプラットフォームを開発した。 我々はシミュレーション駆動と実システムの両方の実験を行い、SmartONが1X--7X以上の事象を捕捉し、CTIDシステムよりも8X--17Xエネルギー効率が高いことを示した。

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