論文の概要: A Phone-based Distributed Ambient Temperature Measurement System with An Efficient Label-free Automated Training Strategy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10401v1
- Date: Tue, 16 Apr 2024 09:03:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 17:23:31.001911
- Title: A Phone-based Distributed Ambient Temperature Measurement System with An Efficient Label-free Automated Training Strategy
- Title（参考訳）: 効率的なラベレス自動訓練戦略を用いた携帯電話による分散型環境温度測定システム
- Authors: Dayin Chen, Xiaodan Shi, Haoran Zhang, Xuan Song, Dongxiao Zhang, Yuntian Chen, Jinyue Yan,
- Abstract要約: 本研究では,携帯電話を用いた環境温度推定システムを提案する。
新たに追加されたスマートフォンごとに新しい推定モデルをトレーニングするための、安全で効率的で費用対効果の高いトレーニング戦略を提供する。
クラウドソーシングにより,新たに収集したすべてのデータに対して,正確な推測ラベルが自動的に提供される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.68699858395261
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Enhancing the energy efficiency of buildings significantly relies on monitoring indoor ambient temperature. The potential limitations of conventional temperature measurement techniques, together with the omnipresence of smartphones, have redirected researchers' attention towards the exploration of phone-based ambient temperature estimation technology. Nevertheless, numerous obstacles remain to be addressed in order to achieve a practical implementation of this technology. This study proposes a distributed phone-based ambient temperature estimation system which enables collaboration between multiple phones to accurately measure the ambient temperature in each small area of an indoor space. Besides, it offers a secure, efficient, and cost-effective training strategy to train a new estimation model for each newly added phone, eliminating the need for manual collection of labeled data. This innovative training strategy can yield a high-performing estimation model for a new phone with just 5 data points, requiring only a few iterations. Meanwhile, by crowdsourcing, our system automatically provides accurate inferred labels for all newly collected data. We also highlight the potential of integrating federated learning into our system to ensure privacy protection at the end of this study. We believe this study has the potential to advance the practical application of phone-based ambient temperature measurement, facilitating energy-saving efforts in buildings.
- Abstract（参考訳）: 建物のエネルギー効率の向上は、屋内の環境温度のモニタリングに大きく依存している。
従来の温度測定技術の潜在的な限界は、スマートフォンの非存在とともに、携帯電話による環境温度推定技術の探究に研究者の注意を向けている。
それでも、この技術の実用的な実装を実現するために、多くの障害に対処する必要がある。
本研究では,屋内空間の各小面積における環境温度を正確に測定する分散電話を用いた環境温度推定システムを提案する。
さらに、新たに追加された携帯電話ごとに新しい推定モデルをトレーニングするための、安全で効率的で費用効率のよいトレーニング戦略を提供しており、ラベル付きデータの手作業による収集は不要である。
この革新的なトレーニング戦略は、5つのデータポイントしか持たない新機種の高性能な推定モデルが得られる。
一方,クラウドソーシングにより,新たに収集したすべてのデータに対して,正確な推測ラベルが自動的に提供される。
また,本研究の終了時に,フェデレーション学習をシステムに統合し,プライバシ保護を確保する可能性についても強調する。
本研究は,電話による環境温度測定の実用化を推進し,ビルの省エネ活動を促進する可能性があると考えている。
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