論文の概要: EdgeFD: An Edge-Friendly Drift-Aware Fault Diagnosis System for Industrial IoT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04704v1
• Date: Sat, 7 Oct 2023 06:48:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 16:28:59.443105
• Title: EdgeFD: An Edge-Friendly Drift-Aware Fault Diagnosis System for Industrial IoT
• Title（参考訳）: EdgeFD:IoT用エッジフレンドリーなドリフト対応故障診断システム
• Authors: Chen Jiao, Mao Fengjian, Lv Zuohong, Tang Jianhua
• Abstract要約: 我々は,産業用モノのインターネット(IIoT)における頻繁なデータドリフトによる課題を軽減するため,DAWC(Drift-Aware Weight Consolidation)を提案する。 DAWCは複数のデータドリフトシナリオを効率的に管理し、エッジデバイス上での一定のモデル微調整の必要性を最小限にする。 包括的診断・可視化プラットフォームも開発しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent transfer learning (TL) approaches in industrial intelligent fault diagnosis (FD) mostly follow the "pre-train and fine-tuning" paradigm to address data drift, which emerges from variable working conditions. However, we find that this approach is prone to the phenomenon known as catastrophic forgetting. Furthermore, performing frequent models fine-tuning on the resource-constrained edge nodes can be computationally expensive and unnecessary, given the excellent transferability demonstrated by existing models. In this work, we propose the Drift-Aware Weight Consolidation (DAWC), a method optimized for edge deployments, mitigating the challenges posed by frequent data drift in the industrial Internet of Things (IIoT). DAWC efficiently manages multiple data drift scenarios, minimizing the need for constant model fine-tuning on edge devices, thereby conserving computational resources. By detecting drift using classifier confidence and estimating parameter importance with the Fisher Information Matrix, a tool that measures parameter sensitivity in probabilistic models, we introduce a drift detection module and a continual learning module to gradually equip the FD model with powerful generalization capabilities. Experimental results demonstrate that our proposed DAWC achieves superior performance compared to existing techniques while also ensuring compatibility with edge computing constraints. Additionally, we have developed a comprehensive diagnosis and visualization platform.
• Abstract（参考訳）: 近年の産業知的障害診断(FD)における伝達学習(TL)アプローチは, 様々な作業条件から生じるデータドリフトに対処するため, 主に「事前訓練および微調整」パラダイムに従っている。 しかし、この手法は破滅的忘れという現象が原因であることが判明した。 さらに、既存のモデルで示される優れた転送性を考えると、リソース制約されたエッジノードの微調整を頻繁に行うことは計算的に高価で不要である。 本研究では,産業用IoT(Industrial Internet of Things, IIoT)における頻繁なデータドリフトによる課題を軽減するため,エッジデプロイメントに最適化されたDAWC(Drift-Aware Weight Consolidation)を提案する。 DAWCは複数のデータドリフトシナリオを効率的に管理し、エッジデバイス上での一定のモデル微調整の必要性を最小限に抑える。 確率モデルにおけるパラメータ感度を測定するFisher Information Matrixを用いて,分類器の信頼性を用いてドリフトを検出することで,ドリフト検出モジュールと連続学習モジュールを導入し,FDモデルを強力な一般化能力で徐々に装備する。 実験により,提案するDAWCは,エッジコンピューティング制約との整合性を確保しつつ,既存の手法に比べて優れた性能を実現することが示された。 さらに,包括的診断・可視化プラットフォームを開発した。

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