Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Auto-Building of Embedded FPGA-based Soft Sensors for Wastewater Flow Estimation

論文の概要: Towards Auto-Building of Embedded FPGA-based Soft Sensors for Wastewater Flow Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05102v1
Date: Sat, 6 Jul 2024 15:10:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-09 21:08:14.133953
Title: Towards Auto-Building of Embedded FPGA-based Soft Sensors for Wastewater Flow Estimation
Title（参考訳）: 埋込みFPGAソフトセンサの自動構築に向けて
Authors: Tianheng Ling, Chao Qian, Gregor Schiele,
Abstract要約: リソース制限型IoTデバイス上でのDeep Learning (DL)ベースのソフトセンサによるフロー推定は,信頼性とエネルギー効率の面で有望であることを示す。本研究は, プロトタイプIoTデバイスを用いた排水流量推定のためのエンド・ツー・エンドの自動解法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.835810073852244
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Executing flow estimation using Deep Learning (DL)-based soft sensors on resource-limited IoT devices has demonstrated promise in terms of reliability and energy efficiency. However, its application in the field of wastewater flow estimation remains underexplored due to: (1) a lack of available datasets, (2) inconvenient toolchains for on-device AI model development and deployment, and (3) hardware platforms designed for general DL purposes rather than being optimized for energy-efficient soft sensor applications. This study addresses these gaps by proposing an automated, end-to-end solution for wastewater flow estimation using a prototype IoT device.
Abstract（参考訳）: リソース制限型IoTデバイス上でのDeep Learning (DL)ベースのソフトセンサによるフロー推定は,信頼性とエネルギー効率の面で有望であることを示す。しかし,(1)利用可能なデータセットの欠如,(2)デバイス上でのAIモデルの開発と展開のための不便なツールチェーン,(3)エネルギー効率のよいソフトセンサアプリケーションに最適化されるのではなく,一般のDLのために設計されたハードウェアプラットフォームなどにより,排水流量推定の分野への応用はいまだ検討されていない。本研究は, プロトタイプIoTデバイスを用いた排水流量推定のための自動エンドツーエンドソリューションを提案することにより, これらのギャップに対処する。

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