論文の概要: Towards Sustainable Deep Learning for Wireless Fingerprinting Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09071v1
• Date: Sat, 22 Jan 2022 15:13:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-28 07:08:59.305883
• Title: Towards Sustainable Deep Learning for Wireless Fingerprinting Localization
• Title（参考訳）: ワイヤレスフィンガープリンティング定位のための持続的深層学習に向けて
• Authors: An\v{z}e Pirnat, Bla\v{z} Bertalani\v{c}, Gregor Cerar, Mihael Mohor\v{c}i\v{c}, Marko Me\v{z}a and Carolina Fortuna
• Abstract要約: 位置情報ベースのサービスは、新しい無線インフラや新しいビジネスプロセスの一部になっている。 深層学習(DL)人工知能手法は, 広範囲な屋内無線計測データに基づいて, 無線指紋認証のローカライゼーションにおいて極めてよく機能する。 複雑さが増すにつれて、これらの手法は計算的に非常に集中的になり、エネルギーは空腹になる。 そこで本研究では,室内のローカライゼーションのための新しいDLベースのアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.541530201129053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Location based services, already popular with end users, are now inevitably becoming part of new wireless infrastructures and emerging business processes. The increasingly popular Deep Learning (DL) artificial intelligence methods perform very well in wireless fingerprinting localization based on extensive indoor radio measurement data. However, with the increasing complexity these methods become computationally very intensive and energy hungry, both for their training and subsequent operation. Considering only mobile users, estimated to exceed 7.4billion by the end of 2025, and assuming that the networks serving these users will need to perform only one localization per user per hour on average, the machine learning models used for the calculation would need to perform 65*10^12 predictions per year. Add to this equation tens of billions of other connected devices and applications that rely heavily on more frequent location updates, and it becomes apparent that localization will contribute significantly to carbon emissions unless more energy-efficient models are developed and used. This motivated our work on a new DL-based architecture for indoor localization that is more energy efficient compared to related state-of-the-art approaches while showing only marginal performance degradation. A detailed performance evaluation shows that the proposed model producesonly 58 % of the carbon footprint while maintaining 98.7 % of the overall performance compared to state of the art model external to our group. Additionally, we elaborate on a methodology to calculate the complexity of the DL model and thus the CO2 footprint during its training and operation.
• Abstract（参考訳）: すでにエンドユーザに人気がある位置情報ベースのサービスは、必然的に新しいワイヤレスインフラストラクチャと新たなビジネスプロセスの一部になりつつある。 ますます普及しているディープラーニング(dl)人工知能手法は、広範囲な屋内無線計測データに基づく無線フィンガープリンティングのローカライズにおいて非常によく機能する。 しかし、複雑さが増すにつれて、これらの手法は計算量が非常に集中し、訓練とその後の操作の両方のためにエネルギーを消費するようになる。 2025年末までに7.4ビリオンを超えると見積もられたモバイルユーザのみを考えると、これらのユーザに提供するネットワークは平均して1時間あたり1つのローカライゼーションしか行わなければならず、計算に使用される機械学習モデルは年間65*10^12の予測を実行する必要がある。 この方程式に加え、より頻繁な位置更新に大きく依存する数十億の他の接続デバイスやアプリケーションも加わり、よりエネルギー効率の良いモデルが開発され使用されない限り、局所化が二酸化炭素排出量に大きく貢献することが明らかとなった。 このことは、最近の最先端技術と比較してエネルギー効率が良い新しいDLベースの屋内ローカライゼーションアーキテクチャの研究を動機付けつつ、性能の限界しか示さなかった。 詳細な性能評価の結果,提案モデルでは炭素フットプリントの58パーセントしか生成せず,全体の性能の98.7%を維持していることがわかった。 さらに,dlモデルの複雑さを計算し,その訓練と運用におけるco2の足跡を推定する手法について詳述した。

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