論文の概要: Edge-centric Optimization of Multi-modal ML-driven eHealth Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02597v1
- Date: Thu, 4 Aug 2022 11:51:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-05 13:11:04.647891
- Title: Edge-centric Optimization of Multi-modal ML-driven eHealth Applications
- Title（参考訳）: マルチモーダルml駆動ehealthアプリケーションのエッジ中心最適化
- Authors: Anil Kanduri, Sina Shahhosseini, Emad Kasaeyan Naeini, Hamidreza
Alikhani, Pasi Liljeberg, Nikil Dutt, and Amir M. Rahmani
- Abstract要約: スマートeHealthアプリケーションは、複数のモードからの入力データを検知し、エッジやクラウドノードにデータを送信し、計算集約機械学習(ML)アルゴリズムでデータを処理します。
本稿では,機械学習によるeHealthアプリケーションのためのエッジ中心の最適化手法,精度-性能トレードオフの探索,および層間共最適化について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.580536707578708
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Smart eHealth applications deliver personalized and preventive digital
healthcare services to clients through remote sensing, continuous monitoring,
and data analytics. Smart eHealth applications sense input data from multiple
modalities, transmit the data to edge and/or cloud nodes, and process the data
with compute intensive machine learning (ML) algorithms. Run-time variations
with continuous stream of noisy input data, unreliable network connection,
computational requirements of ML algorithms, and choice of compute placement
among sensor-edge-cloud layers affect the efficiency of ML-driven eHealth
applications. In this chapter, we present edge-centric techniques for optimized
compute placement, exploration of accuracy-performance trade-offs, and
cross-layered sense-compute co-optimization for ML-driven eHealth applications.
We demonstrate the practical use cases of smart eHealth applications in
everyday settings, through a sensor-edge-cloud framework for an objective pain
assessment case study.
- Abstract（参考訳）: スマートeHealthアプリケーションは、リモートセンシング、継続的監視、データ分析を通じて、パーソナライズされた予防的なデジタルヘルスケアサービスをクライアントに提供する。
スマートeHealthアプリケーションは、複数のモードからの入力データを検知し、エッジやクラウドノードにデータを送信し、計算集約機械学習(ML)アルゴリズムでデータを処理します。
ノイズの多い入力データの連続ストリームによる実行時の変動、信頼性の低いネットワーク接続、MLアルゴリズムの計算要求、センサエッジクラウド層間の計算配置の選択は、ML駆動のeHealthアプリケーションの効率に影響を与える。
本章では,機械学習によるeHealthアプリケーションのためのエッジ中心の計算配置,精度-性能トレードオフの探索,および層間共最適化について述べる。
本稿では、センサエッジクラウドフレームワークを用いて、日常的な状況下でのスマートeHealthアプリケーションの実例を、客観的な痛み評価ケーススタディとして示す。
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