論文の概要: Explainable AI over the Internet of Things: Overview, State-of-the-Art
and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01036v1
- Date: Wed, 2 Nov 2022 11:08:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-03 12:54:13.612528
- Title: Explainable AI over the Internet of Things: Overview, State-of-the-Art
and Future Directions
- Title（参考訳）: モノのインターネット上の説明可能なAI - 概要、現状、今後の方向性
- Authors: Senthil Kumar Jagatheesaperumal, Quoc-Viet Pham, Rukhsana Ruby,
Zhaohui Yang, Chunmei Xu, and Zhaoyang Zhang
- Abstract要約: XAIは、人工知能(AI)の分野を機械のエンドユーザーへの信頼を高めることで変革している。
既存の文献には、IoTにおけるXAIの使用に関する、体系的で包括的な調査作業がない。
セキュリティ強化、IoMT(Internet of Medical Things)、IIoT(Industrial IoT)、IoCT(Internet of City Things)など、IoTアプリケーションに広く使用されているXAIサービスについて説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.141885505685387
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Explainable Artificial Intelligence (XAI) is transforming the field of
Artificial Intelligence (AI) by enhancing the trust of end-users in machines.
As the number of connected devices keeps on growing, the Internet of Things
(IoT) market needs to be trustworthy for the end-users. However, existing
literature still lacks a systematic and comprehensive survey work on the use of
XAI for IoT. To bridge this lacking, in this paper, we address the XAI
frameworks with a focus on their characteristics and support for IoT. We
illustrate the widely-used XAI services for IoT applications, such as security
enhancement, Internet of Medical Things (IoMT), Industrial IoT (IIoT), and
Internet of City Things (IoCT). We also suggest the implementation choice of
XAI models over IoT systems in these applications with appropriate examples and
summarize the key inferences for future works. Moreover, we present the
cutting-edge development in edge XAI structures and the support of
sixth-generation (6G) communication services for IoT applications, along with
key inferences. In a nutshell, this paper constitutes the first holistic
compilation on the development of XAI-based frameworks tailored for the demands
of future IoT use cases.
- Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)は、人工知能(AI)の分野を機械のエンドユーザーへの信頼を高めることで変革している。
接続デバイスの数が増え続けているため、IoT(Internet of Things)市場はエンドユーザにとって信頼できるものにする必要がある。
しかしながら、既存の文献には、IoTにおけるXAIの使用に関する体系的で包括的な調査作業がない。
この欠如を補うため、本稿では、XAIフレームワークの特徴とIoTのサポートに焦点をあてて、XAIフレームワークに対処する。
セキュリティ強化、IoMT(Internet of Medical Things)、IIoT(Industrial IoT)、IoCT(Internet of City Things)など、IoTアプリケーションに広く使用されているXAIサービスについて説明する。
また、これらのアプリケーションにおけるIoTシステムに対するXAIモデルの実装選択を適切な例で提案し、今後の作業における重要な推論を要約する。
さらに,エッジxai構造における最先端開発と,iotアプリケーションのための第6世代(6g)通信サービスのサポートと,主要な推論について述べる。
簡単に言うと、この論文は、将来のIoTユースケースのニーズに合わせた、XAIベースのフレームワークの開発に関する、初めての総合的なコンパイルである。
関連論文リスト
- IoT-LM: Large Multisensory Language Models for the Internet of Things [70.74131118309967]
IoTエコシステムは、モーション、サーマル、ジオロケーション、イメージング、ディープ、センサー、オーディオといった、現実世界のモダリティの豊富なソースを提供する。
機械学習は、IoTデータを大規模に自動的に処理する豊富な機会を提供する。
IoTエコシステムに適した,オープンソースの大規模マルチセンサ言語モデルであるIoT-LMを紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-13T08:20:37Z) - From Generative AI to Generative Internet of Things: Fundamentals,
Framework, and Outlooks [82.964958051535]
生成人工知能(GAI)は、現実的なデータを生成し、高度な意思決定を促進する能力を持っている。
GAIを現代のモノのインターネット(IoT)に統合することによって、ジェネレーティブ・インターネット・オブ・モノ(GIoT)が登場し、社会の様々な側面に革命をもたらす大きな可能性を秘めている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-27T02:58:11Z) - Fostering new Vertical and Horizontal IoT Applications with Intelligence
Everywhere [8.208838459484676]
Intelligence Everywhereは、大量のデータストリームを運ぶIoTネットワークのシームレスな統合を前提としている。
本稿では,最先端の研究とインテリジェンス・エビデンス・エビデンス・フレームワークの原理について論じる。
また、水平IoTアプリケーションを開発するための新しい視点も導入している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-30T11:59:39Z) - Towards Artificial General Intelligence (AGI) in the Internet of Things
(IoT): Opportunities and Challenges [55.82853124625841]
人工知能(Artificial General Intelligence, AGI)は、人間の認知能力でタスクを理解し、学習し、実行することができる能力を持つ。
本研究は,モノのインターネットにおけるAGIの実現に向けた機会と課題を探究する。
AGIに注入されたIoTの応用スペクトルは広く、スマートグリッド、住宅環境、製造、輸送から環境モニタリング、農業、医療、教育まで幅広い領域をカバーしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-14T05:43:36Z) - The Internet of Senses: Building on Semantic Communications and Edge
Intelligence [67.75406096878321]
インターネット・オブ・センセーズ(IoS)は、すべてのヒト受容体に対する欠陥のないテレプレゼンススタイルのコミュニケーションを約束する。
我々は,新たなセマンティックコミュニケーションと人工知能(AI)/機械学習(ML)パラダイムがIoSユースケースの要件を満たす方法について詳しく述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-21T03:37:38Z) - Federated Learning for Industrial Internet of Things in Future
Industries [106.13524161081355]
産業用IoT(Industrial Internet of Things)は,産業用システムの運用を変革する有望な機会を提供する。
近年、人工知能(AI)はインテリジェントIIoTアプリケーションの実現に広く利用されている。
フェデレートラーニング(FL)は、複数のIIoTデバイスとマシンを協調して、ネットワークエッジでAIトレーニングを実行することで、インテリジェントなIIoTネットワークにとって特に魅力的である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-31T01:02:59Z) - Reliable Fleet Analytics for Edge IoT Solutions [0.0]
AIoTアプリケーションのエッジで機械学習を容易にするためのフレームワークを提案する。
コントリビューションは、大規模にフリート分析を提供するためのサービス、ツール、メソッドを含むアーキテクチャである。
本稿では,大学キャンパスの部屋でiotデバイスを用いた実験を行うことで,フレームワークの予備検証を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-12T11:28:43Z) - Machine Learning Systems in the IoT: Trustworthiness Trade-offs for Edge
Intelligence [1.2437226707039446]
エッジインテリジェンスを提供するために、機械学習システム(MLSys)がIoT(Internet of Things)に登場している。
本稿では、クラウド、エッジ、IoTデバイスにわたるMLのスケーリングと分散に関する最新の開発(2020年まで)を取り上げ、トレードオフを分析します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-01T11:42:34Z) - Empowering Things with Intelligence: A Survey of the Progress,
Challenges, and Opportunities in Artificial Intelligence of Things [98.10037444792444]
AIがIoTをより速く、より賢く、よりグリーンで、より安全にするための力を与える方法を示します。
まず、認識、学習、推論、行動の4つの視点から、IoTのためのAI研究の進歩を示す。
最後に、私たちの世界を深く再形成する可能性が高いAIoTの有望な応用をいくつかまとめる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-17T13:14:28Z) - Machine learning and data analytics for the IoT [8.39035688352917]
機械学習解析におけるIoT生成データの処理方法について概観する。
我々は、IoTアプリケーションが他のIoTアプリケーションから適応的に学習できるフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-30T07:38:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。