論文の概要: Structural & Granger CAUSALITY for IoT Digital Twin
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04876v1
- Date: Tue, 8 Mar 2022 17:56:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-10 17:01:58.412393
- Title: Structural & Granger CAUSALITY for IoT Digital Twin
- Title（参考訳）: IoTディジタル双晶の構造と粒状カウサリティ
- Authors: PG Madhavan
- Abstract要約: Causal Digital Twinは、複数の業界の多様なユースケースに適用可能な水平方向のソリューションである。
対物実験におけるCausal Digital Twinの使用法を示す。
- 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: In this foundational expository article on the application of Causality
Analysis in IoT, we establish the basic theory and algorithms for estimating
Structural and Granger causality factors from measured multichannel sensor data
(vector timeseries). Vector timeseries is modeled as a Structural Vector
Autoregressive (SVAR) model; utilizing Kalman Filter and Independent Component
Analysis (ICA) methods, Structural and generalized Granger causality factors
are estimated. The estimated causal factors are presented as a Fence graph
which we call Causal Digital Twin. Practical applications of Causal Digital
Twin are demonstrated on NASA Prognostic Data Repository Bearing data
collection. Use of Causal Digital Twin for counterfactual experiments are
indicated.
Causal Digital Twin is a horizontal solution that applies to diverse use
cases in multiple industries such as Industrial, Manufacturing, Automotive,
Consumer, Building and Smart City.
- Abstract（参考訳）: 本論文は,IoTにおける因果解析の適用に関する基礎資料として,測定されたマルチチャネルセンサデータ(ベクトル時空)から構造因果因子および顆粒因果因子を推定するための基礎理論とアルゴリズムを確立する。
ベクトル時系列は構造ベクトル自己回帰(SVAR)モデルとしてモデル化され、カルマンフィルタと独立成分分析(ICA)法を用いて、構造的および一般化グランガー因果因子を推定する。
推定因果因子は、私たちがCausal Digital Twinと呼ぶFenceグラフとして提示される。
Causal Digital Twinの実践的応用は、NASA Prognostic Data Repository Bearingデータ収集で実証されている。
対物実験におけるCausal Digital Twinの使用法を示す。
Causal Digital Twinは、産業、製造業、自動車、消費者、建築、スマートシティといった複数の産業における多様なユースケースに適用可能な水平方向のソリューションである。
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