論文の概要: A Federated Learning-based Industrial Health Prognostics for Heterogeneous Edge Devices using Matched Feature Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07854v2
• Date: Thu, 18 May 2023 06:03:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 19:07:00.009727
• Title: A Federated Learning-based Industrial Health Prognostics for Heterogeneous Edge Devices using Matched Feature Extraction
• Title（参考訳）: マッチング特徴抽出を用いた異種エッジデバイスのためのフェデレーション学習型産業健康診断
• Authors: Anushiya Arunan, Yan Qin, Xiaoli Li, and Chau Yuen
• Abstract要約: 本稿では,特徴類似性マッチングパラメータアグリゲーションアルゴリズムを用いたFL型健康予後モデルを提案する。 提案手法は, 健康状態推定と生活寿命推定において, 44.5%, 39.3%の精度向上を達成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.337207503536384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data-driven industrial health prognostics require rich training data to develop accurate and reliable predictive models. However, stringent data privacy laws and the abundance of edge industrial data necessitate decentralized data utilization. Thus, the industrial health prognostics field is well suited to significantly benefit from federated learning (FL), a decentralized and privacy-preserving learning technique. However, FL-based health prognostics tasks have hardly been investigated due to the complexities of meaningfully aggregating model parameters trained from heterogeneous data to form a high performing federated model. Specifically, data heterogeneity among edge devices, stemming from dissimilar degradation mechanisms and unequal dataset sizes, poses a critical statistical challenge for developing accurate federated models. We propose a pioneering FL-based health prognostic model with a feature similarity-matched parameter aggregation algorithm to discriminatingly learn from heterogeneous edge data. The algorithm searches across the heterogeneous locally trained models and matches neurons with probabilistically similar feature extraction functions first, before selectively averaging them to form the federated model parameters. As the algorithm only averages similar neurons, as opposed to conventional naive averaging of coordinate-wise neurons, the distinct feature extractors of local models are carried over with less dilution to the resultant federated model. Using both cyclic degradation data of Li-ion batteries and non-cyclic data of turbofan engines, we demonstrate that the proposed method yields accuracy improvements as high as 44.5\% and 39.3\% for state-of-health estimation and remaining useful life estimation, respectively.
• Abstract（参考訳）: データ駆動型産業健康予測は、正確で信頼性の高い予測モデルを開発するために豊富な訓練データを必要とする。 しかし、厳格なデータプライバシー法とエッジ産業データの豊富さは、分散データ利用を必要とする。 したがって,産業保健分野は,分散型・プライバシー保全型学習手法であるフェデレーション学習(fl)から著しく利益を得るのに適している。 しかしながら,ヘテロジニアスデータから学習したモデルパラメータを有意義に集約し,ハイパフォーマンスなフェデレーションモデルを形成するという複雑さから,flベースの健康予測タスクはほとんど研究されていない。 特に、異質な分解機構と不等なデータセットサイズに由来するエッジデバイス間のデータの不均一性は、正確なフェデレーションモデルを開発する上で重要な統計的課題となる。 特徴類似性マッチングパラメータアグリゲーションアルゴリズムを用いて、異種エッジデータから識別的に学習するFLベースの健康予後モデルを提案する。 このアルゴリズムは局所的に訓練された不均一なモデルを探索し、まずニューロンと確率論的に類似した特徴抽出関数をマッチングし、それらを選択的に平均化し、フェデレートされたモデルパラメータを形成する。 このアルゴリズムは、従来の座標方向ニューロンの平均化とは対照的に、類似したニューロンを平均するだけであるため、局所モデルの異なる特徴抽出器は、結果のフェデレーションモデルへの希釈を少なくする。 ターボファンエンジンのLiイオン電池の循環劣化データと非循環劣化データの両方を用いて, 提案手法は, それぞれ44.5\%, 39.3\%の精度向上を達成できることを示した。

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