論文の概要: ChemTime: Rapid and Early Classification for Multivariate Time Series Classification of Chemical Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09871v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 15:18:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 15:18:27.691565
• Title: ChemTime: Rapid and Early Classification for Multivariate Time Series Classification of Chemical Sensors
• Title（参考訳）: ChemTime:化学センサの多変量時系列分類のための迅速・早期分類
• Authors: Alexander M. Moore, Randy C. Paffenroth, Kenneth T. Ngo, Joshua R. Uzarski
• Abstract要約: 化学抵抗型センサーアレイは、産業、安全、軍事用途に関連する化学検出タスクにおいて非常に有望である。 化学センシングのためのセンサアレイ分類のための新しいTextitChemTime手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.4555949422175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multivariate time series data are ubiquitous in the application of machine learning to problems in the physical sciences. Chemiresistive sensor arrays are highly promising in chemical detection tasks relevant to industrial, safety, and military applications. Sensor arrays are an inherently multivariate time series data collection tool which demand rapid and accurate classification of arbitrary chemical analytes. Previous research has benchmarked data-agnostic multivariate time series classifiers across diverse multivariate time series supervised tasks in order to find general-purpose classification algorithms. To our knowledge, there has yet to be an effort to survey machine learning and time series classification approaches to chemiresistive hardware sensor arrays for the detection of chemical analytes. In addition to benchmarking existing approaches to multivariate time series classifiers, we incorporate findings from a model survey to propose the novel \textit{ChemTime} approach to sensor array classification for chemical sensing. We design experiments addressing the unique challenges of hardware sensor arrays classification including the rapid classification ability of classifiers and minimization of inference time while maintaining performance for deployed lightweight hardware sensing devices. We find that \textit{ChemTime} is uniquely positioned for the chemical sensing task by combining rapid and early classification of time series with beneficial inference and high accuracy.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列データは、物理科学の問題への機械学習の適用においてユビキタスである。 ケミレシスト型センサーアレイは、工業、安全、軍事用途に関連する化学検出タスクにおいて非常に有望である。 センサアレイは本質的に多変量時系列データ収集ツールであり、任意の化学分析物の迅速かつ正確な分類を要求する。 従来,データに依存しない多変量時系列分類器を多変量時系列管理タスク間でベンチマークし,汎用分類アルゴリズムの探索を行った。 私たちの知る限り、ケミレシスト的なハードウェアセンサーアレイによる化学分析検出のための機械学習と時系列分類のアプローチは、まだ調査されていない。 多変量時系列分類器に対する既存のアプローチのベンチマークに加えて、化学センシングのためのセンサアレイ分類に対する新しい \textit{chemtime} アプローチを提案するためのモデルサーベイの結果を取り入れた。 我々は,ハードウェアセンサアレイの分類におけるユニークな課題である分類器の迅速な分類能力や,デプロイされた軽量ハードウェアセンシングデバイスの性能を維持しつつ推論時間の最小化などに対処する実験をデザインする。 時系列の迅速かつ早期の分類と有益な推論と高い精度を組み合わせることで,化学センシングタスクに一意に位置づけられることが判明した。

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