論文の概要: Continual Learning for Predictive Maintenance: Overview and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12467v1
• Date: Sun, 29 Jan 2023 15:32:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 16:57:14.148636
• Title: Continual Learning for Predictive Maintenance: Overview and Challenges
• Title（参考訳）: 予測メンテナンスのための連続学習:概要と課題
• Authors: Julio Hurtado and Dario Salvati and Rudy Semola and Mattia Bosio and Vincenzo Lomonaco
• Abstract要約: 本稿では,継続的学習を予測保守に適用する技術の現状について述べる。 まず,2つの研究テーマを個別に紹介し,継続学習と予測保守の交わりについて論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.620789302906817
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning techniques have become one of the main propellers for solving many engineering problems effectively and efficiently. In Predictive Maintenance, for instance, Data-Driven methods have been used to improve predictions of when maintenance is needed on different machines and operative contexts. However, one of the limitations of these methods is that they are trained on a fixed distribution that does not change over time, which seldom happens in real-world applications. When internal or external factors alter the data distribution, the model performance may decrease or even fail unpredictably, resulting in severe consequences for machine maintenance. Continual Learning methods propose ways of adapting prediction models and incorporating new knowledge after deployment. The main objective of these methods is to avoid the plasticity-stability dilemma by updating the parametric model while not forgetting previously learned tasks. In this work, we present the current state of the art in applying Continual Learning to Predictive Maintenance, with an extensive review of both disciplines. We first introduce the two research themes independently, then discuss the current intersection of Continual Learning and Predictive Maintenance. Finally, we discuss the main research directions and conclusions.
• Abstract（参考訳）: 機械学習技術は多くの工学的問題を効果的かつ効率的に解くための主要なプロペラの1つになっている。 例えば、予測保守において、データ駆動手法は、異なるマシンや運用コンテキストでメンテナンスが必要なときの予測を改善するために使われてきた。 しかし、これらの手法の限界の1つは、時間とともに変化しない固定分布で訓練され、現実のアプリケーションではめったに起こらないことである。 内部または外部の要因がデータ分布を変更すると、モデルの性能が低下したり、予測不能に失敗する可能性があり、マシンのメンテナンスに重大な結果をもたらす。 継続的学習手法は、予測モデルを適応し、デプロイ後に新しい知識を導入する方法を提案する。 これらの手法の主な目的は,従来の課題を忘れずにパラメトリックモデルを更新することで,塑性安定性ジレンマを回避することである。 本稿では,継続学習を予測メンテナンスに適用する技術の現状と,両分野の広範なレビューを紹介する。 まず,2つの研究テーマを個別に紹介し,継続学習と予測保守の交わりについて論じる。 最後に,主な研究の方向性と結論について述べる。

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