Fugu-MT 論文翻訳(概要): Blue and Green-Mode Energy-Efficient Chemiresistive Sensor Array Realized by Rapid Ensemble Learning

論文の概要: Blue and Green-Mode Energy-Efficient Chemiresistive Sensor Array Realized by Rapid Ensemble Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01642v1
Date: Sun, 3 Mar 2024 23:38:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-06 20:25:05.556536
Title: Blue and Green-Mode Energy-Efficient Chemiresistive Sensor Array Realized by Rapid Ensemble Learning
Title（参考訳）: 高速アンサンブル学習による青・緑モード高効率ケミレシスト型センサアレイ
Authors: Zeheng Wang, James Cooper, Muhammad Usman, and Timothy van der Laan
Abstract要約: 本研究では,迅速なアンサンブル学習に基づくモデル委員会アプローチを用いた新しい最適化手法を提案する。この戦略は、正確な分類のためのCRSアレイにおける最も影響力のあるセンサーを特定する。理論計算とモンテカルロシミュレーションによって検証され、その有効性と正確性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5890690947925292
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The rapid advancement of Internet of Things (IoT) necessitates the development of optimized Chemiresistive Sensor (CRS) arrays that are both energy-efficient and capable. This study introduces a novel optimization strategy that employs a rapid ensemble learning-based model committee approach to achieve these goals. Utilizing machine learning models such as Elastic Net Regression, Random Forests, and XGBoost, among others, the strategy identifies the most impactful sensors in a CRS array for accurate classification: A weighted voting mechanism is introduced to aggregate the models' opinions in sensor selection, thereby setting up wo distinct working modes, termed "Blue" and "Green". The Blue mode operates with all sensors for maximum detection capability, while the Green mode selectively activates only key sensors, significantly reducing energy consumption without compromising detection accuracy. The strategy is validated through theoretical calculations and Monte Carlo simulations, demonstrating its effectiveness and accuracy. The proposed optimization strategy not only elevates the detection capability of CRS arrays but also brings it closer to theoretical limits, promising significant implications for the development of low-cost, easily fabricable next-generation IoT sensor terminals.
Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)の急速な進歩は、エネルギー効率と能力の両方に最適化されたCRSアレイの開発を必要とする。本研究は,これらの目標を達成するために,迅速な学習に基づくモデル委員会アプローチを用いた新しい最適化戦略を提案する。 Elastic Net Regression、Random Forests、XGBoostといった機械学習モデルを利用することで、正確な分類のためにCRSアレイで最も影響のあるセンサーを特定する。ブルーモードは最大検出能力のために全てのセンサーで動作し、グリーンモードはキーセンサーのみを選択的に起動し、検出精度を損なうことなくエネルギー消費を大幅に削減する。この戦略は理論計算とモンテカルロシミュレーションによって検証され、その効果と正確性を示している。提案した最適化戦略は、CRSアレイの検出能力を高めるだけでなく、理論上の限界に近づき、低コストで簡単に製造可能な次世代IoTセンサー端末の開発に重要な意味を持つ。

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