論文の概要: A Gap in Time: The Challenge of Processing Heterogeneous IoT Point Data in Buildings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14267v1
• Date: Thu, 23 May 2024 07:45:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 18:24:17.566142
• Title: A Gap in Time: The Challenge of Processing Heterogeneous IoT Point Data in Buildings
• Title（参考訳）: 時間のギャップ: 建物における異種IoTポイントデータ処理の課題
• Authors: Xiachong Lin, Arian Prabowo, Imran Razzak, Hao Xue, Matthew Amos, Sam Behrens, Stephen White, Flora D. Salim,
• Abstract要約: 持続可能なエネルギーソリューションの必要性は、デジタル化された建物を電力網に統合するきっかけとなった。 エネルギー管理のためのディープラーニングフレームワークにIoTポイントデータを組み込むことは、複雑な課題である。 本稿では,実世界のIoTデータストリーム構築における多面的不均一性を包括的に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.06538531625261
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing need for sustainable energy solutions has driven the integration of digitalized buildings into the power grid, utilizing Internet-of-Things technology to optimize building performance and energy efficiency. However, incorporating IoT point data within deep-learning frameworks for energy management presents a complex challenge, predominantly due to the inherent data heterogeneity. This paper comprehensively analyzes the multifaceted heterogeneity present in real-world building IoT data streams. We meticulously dissect the heterogeneity across multiple dimensions, encompassing ontology, etiology, temporal irregularity, spatial diversity, and their combined effects on the IoT point data distribution. In addition, experiments using state-of-the-art forecasting models are conducted to evaluate their impacts on the performance of deep-learning models for forecasting tasks. By charting the diversity along these dimensions, we illustrate the challenges and delineate pathways for future research to leverage this heterogeneity as a resource rather than a roadblock. This exploration sets the stage for advancing the predictive abilities of deep-learning algorithms and catalyzing the evolution of intelligent energy-efficient buildings.
• Abstract（参考訳）: 持続可能なエネルギーソリューションの必要性が高まり、デジタル化された建物を電力網に統合し、建築性能とエネルギー効率を最適化するためにインターネット・オブ・Things技術を活用している。 しかし、エネルギー管理のためのディープラーニングフレームワークにIoTポイントデータを組み込むことは、主に固有のデータの不均一性のため、複雑な課題をもたらす。 本稿では,実世界のIoTデータストリーム構築における多面的不均一性を包括的に分析する。 オントロジー,エチオロジー,時間的不規則性,空間的多様性,IoT点データ分布に対するそれらの複合効果を包含し,多次元にわたる不均一性を慎重に識別する。 また,現状予測モデルを用いた実験を行い,タスク予測のためのディープラーニングモデルの性能評価を行った。 これらの次元に沿って多様性をチャート化することで、将来の研究において、この異質性を障害ではなくリソースとして活用する上での課題と経路を説明できる。 この探索は、ディープラーニングアルゴリズムの予測能力を前進させ、知的エネルギー効率の高い建物の進化を触媒する段階を定めている。

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