論文の概要: CNN-FL for Biotechnology Industry Empowered by Internet-of-BioNano
Things and Digital Twins
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00238v1
- Date: Wed, 31 Jan 2024 23:40:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-02 17:16:42.837554
- Title: CNN-FL for Biotechnology Industry Empowered by Internet-of-BioNano
Things and Digital Twins
- Title（参考訳）: インターネットを利用したバイオテクノロジー産業用CNN-FL
- Authors: Mohammad (Behdad) Jamshidi, Dinh Thai Hoang, and Diep N. Nguyen
- Abstract要約: デジタル双生児(DT)は、生物学的資産、微生物、薬物開発プロセス、デジタルヘルス応用の洗練されたデジタル表現を可能にすることによって、バイオテクノロジー産業に革命をもたらしている。
しかし、特にバクテリアのような複雑な物質をモデル化する際のマイクロスケールとナノスケールでのデジタルツインニングは、高度なモノのインターネット(Internet of Things)インフラストラクチャとコンピューティングアプローチを必要とする点で大きな課題を呈している。
バイオナノモノのインターネット(IoBNT)と高度な機械学習技術、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とフェデレーション学習(FL)を統合する新しいフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.792474445441037
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Digital twins (DTs) are revolutionizing the biotechnology industry by
enabling sophisticated digital representations of biological assets,
microorganisms, drug development processes, and digital health applications.
However, digital twinning at micro and nano scales, particularly in modeling
complex entities like bacteria, presents significant challenges in terms of
requiring advanced Internet of Things (IoT) infrastructure and computing
approaches to achieve enhanced accuracy and scalability. In this work, we
propose a novel framework that integrates the Internet of Bio-Nano Things
(IoBNT) with advanced machine learning techniques, specifically convolutional
neural networks (CNN) and federated learning (FL), to effectively tackle the
identified challenges. Within our framework, IoBNT devices are deployed to
gather image-based biological data across various physical environments,
leveraging the strong capabilities of CNNs for robust machine vision and
pattern recognition. Subsequently, FL is utilized to aggregate insights from
these disparate data sources, creating a refined global model that continually
enhances accuracy and predictive reliability, which is crucial for the
effective deployment of DTs in biotechnology. The primary contribution is the
development of a novel framework that synergistically combines CNN and FL,
augmented by the capabilities of the IoBNT. This novel approach is specifically
tailored to enhancing DTs in the biotechnology industry. The results showcase
enhancements in the reliability and safety of microorganism DTs, while
preserving their accuracy. Furthermore, the proposed framework excels in energy
efficiency and security, offering a user-friendly and adaptable solution. This
broadens its applicability across diverse sectors, including biotechnology and
pharmaceutical industries, as well as clinical and hospital settings.
- Abstract（参考訳）: デジタル・ツイン(dts)は生物資産、微生物、医薬品開発プロセス、デジタル医療の高度なデジタル表現を可能にし、バイオテクノロジー産業に革命をもたらしている。
しかし、特にバクテリアのような複雑なエンティティをモデル化する場合、マイクロスケールとナノスケールでのデジタルツインニングは、高度なIoT(Internet of Things)インフラストラクチャとコンピューティングアプローチを必要とし、精度とスケーラビリティの向上を実現する上で大きな課題となる。
本稿では,バイオナノモノのインターネット(iobnt)と高度な機械学習技術,特に畳み込みニューラルネットワーク(cnn)と連合学習(fl)を統合し,その課題を効果的に解決するための新しい枠組みを提案する。
我々のフレームワーク内では、画像ベースの生物学的データを様々な物理的環境にわたって収集するためにIoBNTデバイスがデプロイされ、CNNの強力な能力を活用して、堅牢なマシンビジョンとパターン認識を実現している。
その後、flはこれらの異なるデータソースから洞察を集約し、精度と予測信頼性を継続的に向上させる洗練されたグローバルモデルを作成し、バイオテクノロジーにおけるdtsの効果的な展開に不可欠である。
主な貢献は、IoBNTの機能によって強化されたCNNとFLを相乗的に結合する新しいフレームワークの開発である。
この新しいアプローチは、バイオテクノロジー産業におけるDTの強化に特化している。
その結果,微生物DTの信頼性と安全性が向上し,精度が向上した。
さらに,提案フレームワークはエネルギー効率とセキュリティに優れ,ユーザフレンドリーで適応可能なソリューションを提供する。
これにより、バイオテクノロジーや製薬業界、臨床や病院の環境など様々な分野にも応用範囲を広げる。
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