論文の概要: Environmental Sensor Placement with Convolutional Gaussian Neural Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10381v5
• Date: Mon, 15 May 2023 17:03:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 00:14:16.908104
• Title: Environmental Sensor Placement with Convolutional Gaussian Neural Processes
• Title（参考訳）: 畳み込みガウスニューラルプロセスを用いた環境センサ配置
• Authors: Tom R. Andersson, Wessel P. Bruinsma, Stratis Markou, James Requeima, Alejandro Coca-Castro, Anna Vaughan, Anna-Louise Ellis, Matthew A. Lazzara, Dani Jones, J. Scott Hosking, Richard E. Turner
• Abstract要約: センサーは、特に南極のような遠隔地において、その測定の情報量が最大になるように配置することは困難である。 確率論的機械学習モデルは、予測の不確実性を最大限に低減するサイトを見つけることによって、情報的センサ配置を提案することができる。 本稿では,これらの問題に対処するために,畳み込み型ガウスニューラルプロセス(ConvGNP)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.13973319334625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Environmental sensors are crucial for monitoring weather conditions and the impacts of climate change. However, it is challenging to place sensors in a way that maximises the informativeness of their measurements, particularly in remote regions like Antarctica. Probabilistic machine learning models can suggest informative sensor placements by finding sites that maximally reduce prediction uncertainty. Gaussian process (GP) models are widely used for this purpose, but they struggle with capturing complex non-stationary behaviour and scaling to large datasets. This paper proposes using a convolutional Gaussian neural process (ConvGNP) to address these issues. A ConvGNP uses neural networks to parameterise a joint Gaussian distribution at arbitrary target locations, enabling flexibility and scalability. Using simulated surface air temperature anomaly over Antarctica as training data, the ConvGNP learns spatial and seasonal non-stationarities, outperforming a non-stationary GP baseline. In a simulated sensor placement experiment, the ConvGNP better predicts the performance boost obtained from new observations than GP baselines, leading to more informative sensor placements. We contrast our approach with physics-based sensor placement methods and propose future steps towards an operational sensor placement recommendation system. Our work could help to realise environmental digital twins that actively direct measurement sampling to improve the digital representation of reality.
• Abstract（参考訳）: 環境センサーは、気象状況や気候変動の影響を監視するために不可欠である。 しかし、特に南極のような遠隔地において、センサを計測のインフォメーションを最大化する方法で配置することは困難である。 確率的機械学習モデルは、予測の不確かさを最大に低減するサイトを見つけることによって、有益なセンサ配置を提案することができる。 gaussian process (gp)モデルはこの目的のために広く使われているが、複雑な非定常動作のキャプチャや大規模データセットへのスケーリングに苦労している。 本稿では,畳み込みガウス過程(convolutional gaussian neural process, convgnp)を用いてこの問題に対処する。 convgnpはニューラルネットワークを使用して、任意のターゲットロケーションでのジョイントガウス分布をパラメータ化し、柔軟性とスケーラビリティを実現する。 南極上空の模擬表面温度異常をトレーニングデータとして、ConvGNPは空間的および季節的な非定常性を学び、非定常GPベースラインを上回った。 シミュレーションされたセンサ配置実験において、ConvGNPはGPベースラインよりも新しい観測から得られる性能向上を予測し、より情報的なセンサー配置をもたらす。 本手法と物理ベースのセンサ配置手法を対比し, センサ配置レコメンデーションシステムに向けた今後のステップを提案する。 私たちの研究は、現実のデジタル表現を改善するために、積極的に測定サンプリングを行う環境デジタル双子の実現に役立ちます。

関連論文リスト

• Efficient Unsupervised Domain Adaptation Regression for Spatial-Temporal Air Quality Sensor Fusion [6.963971634605796]
  本稿では,グラフ構造データに対する回帰処理に適した新しいunsupervised domain adapt(UDA)手法を提案する。 センサ間の関係をモデル化するために、時空間グラフニューラルネットワーク(STGNN)を組み込んだ。 弊社のアプローチでは、安価なIoTセンサが高価な参照センサから校正パラメータを学習できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T12:20:57Z)
• A physics-driven sensor placement optimization methodology for temperature field reconstruction [9.976807723785006]
  温度場再構成のための物理駆動型センサ配置最適化(PSPO)手法を提案する。 PSPO法はランダム選択法と均一選択法を大きく上回り、ほぼ一桁の精度で復元精度を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T03:26:38Z)
• Graph Neural Networks for Virtual Sensing in Complex Systems: Addressing Heterogeneous Temporal Dynamics [8.715570103753697]
  複雑なシステムの信頼性と効率的な運用にはリアルタイム状態監視が不可欠である。 本稿では,HTGNN(Heterogeneous Temporal Graph Neural Network)フレームワークを提案する。 HTGNNは多様なセンサーからの信号を明示的にモデル化し、動作条件をモデルアーキテクチャに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T12:16:53Z)
• Data-Induced Interactions of Sparse Sensors [3.050919759387984]
  トレーニングデータによって引き起こされるセンサインタラクションの全体像を熱力学ビューで計算する。 これらのデータによって引き起こされるセンサーの相互作用をマッピングすることで、外部選択基準と組み合わせ、センサーの代替効果を予測することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-21T18:13:37Z)
• Detection of Sensor-To-Sensor Variations using Explainable AI [2.2956649873563952]
  化学抵抗性ガス検知装置は製造中のセンサの変動の問題に悩まされている。 本研究では、SHAP(SHAP)のAI(XAI)法を用いて、センサデバイスにおけるセンサとセンサの変動を検出する新しい手法を提案する。 本手法は,GRU(Gated Recurrent Unit)モデルをトレーニングするために,人工的および現実的なオゾン濃度プロファイルを用いて試験する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-19T11:00:54Z)
• Multimodal Dataset from Harsh Sub-Terranean Environment with Aerosol Particles for Frontier Exploration [55.41644538483948]
  本稿では, エアロゾル粒子を用いた過酷で非構造的な地下環境からのマルチモーダルデータセットを提案する。 ロボットオペレーティング・システム(ROS)フォーマットのすべてのオンボードセンサーから、同期された生データ計測を含んでいる。 本研究の焦点は、時間的・空間的なデータの多様性を捉えることだけでなく、取得したデータに厳しい条件が及ぼす影響を示すことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-27T20:21:18Z)
• Information Entropy Initialized Concrete Autoencoder for Optimal Sensor Placement and Reconstruction of Geophysical Fields [58.720142291102135]
  そこで本稿では,スパーク計測による地場再構成のためのセンサ配置の最適化について提案する。 本研究では, (a) 温度と (b) バレンツ海周辺の塩分濃度場とスバルバルド諸島群を例に示す。 得られた最適センサ位置は, 物理的解釈が明確であり, 海流の境界に対応することが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T12:43:38Z)
• Real-time detection of uncalibrated sensors using Neural Networks [62.997667081978825]
  オンライン学習に基づく温度・湿度・圧力センサの非校正検出装置を開発した。 このソリューションはニューラルネットワークをメインコンポーネントとして統合し、校正条件下でのセンサーの動作から学習する。 その結果, 提案手法は, 偏差値0.25度, 1% RH, 1.5Paの偏差をそれぞれ検出できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-02T15:44:39Z)
• Data-aided Sensing for Gaussian Process Regression in IoT Systems [48.523643863141466]
  我々は,インターネット・オブ・シングス・システムにおいて,センサから収集したデータセットの学習にデータアシストセンシングを用いる。 データ支援センシングによるガウス過程回帰の精度向上に寄与し,予測によるマルチチャネルALOHAの修正が有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T20:59:51Z)
• Energy Aware Deep Reinforcement Learning Scheduling for Sensors Correlated in Time and Space [62.39318039798564]
  相関情報を利用するスケジューリング機構を提案する。 提案したメカニズムは、センサが更新を送信する頻度を決定することができる。 我々は,センサの寿命を大幅に延長できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-19T09:53:27Z)

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。