論文の概要: Federated Learning Approach to Mitigate Water Wastage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03776v1
• Date: Wed, 21 Aug 2024 16:35:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-15 05:41:23.405641
• Title: Federated Learning Approach to Mitigate Water Wastage
• Title（参考訳）: ウォーターウェイステージの緩和のためのフェデレートラーニングアプローチ
• Authors: Sina Hajer Ahmadi, Amruta Pranadika Mahashabde,
• Abstract要約: 北米の住宅の屋外水利用は毎日90億ガロン近くを占めており、その約50%は過剰な水が原因で無駄になっている。 水の無駄を減らす従来のアプローチは、中央集権的なデータ収集と処理に重点を置いてきた。 住宅・農業環境における水利用を最適化するためのフェデレート学習に基づくアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Residential outdoor water use in North America accounts for nearly 9 billion gallons daily, with approximately 50\% of this water wasted due to over-watering, particularly in lawns and gardens. This inefficiency highlights the need for smart, data-driven irrigation systems. Traditional approaches to reducing water wastage have focused on centralized data collection and processing, but such methods can raise privacy concerns and may not account for the diverse environmental conditions across different regions. In this paper, we propose a federated learning-based approach to optimize water usage in residential and agricultural settings. By integrating moisture sensors and actuators with a distributed network of edge devices, our system allows each user to locally train a model on their specific environmental data while sharing only model updates with a central server. This preserves user privacy and enables the creation of a global model that can adapt to varying conditions. Our implementation leverages low-cost hardware, including an Arduino Uno microcontroller and soil moisture sensors, to demonstrate how federated learning can be applied to reduce water wastage while maintaining efficient crop production. The proposed system not only addresses the need for water conservation but also provides a scalable, privacy-preserving solution adaptable to diverse environments.
• Abstract（参考訳）: 北米における住宅用屋外水の使用は毎日90億ガロン近くを占めており、この水の約50%は過剰な水が原因で、特に芝生や庭園では無駄になっている。 この非効率さは、スマートでデータ駆動型灌水システムの必要性を強調している。 水の無駄を減らす従来のアプローチは、中央集権的なデータ収集と処理に焦点を合わせてきたが、そのような手法はプライバシーの懸念を高め、異なる地域における多様な環境条件を考慮しないかもしれない。 本稿では,住宅・農業環境における水利用を最適化するフェデレート学習に基づくアプローチを提案する。 湿式センサとアクチュエータをエッジデバイスの分散ネットワークに統合することにより,各ユーザは,モデル更新のみを中央サーバと共有しながら,特定の環境データに基づいてモデルをローカルにトレーニングすることができる。 これにより、ユーザのプライバシを保護し、さまざまな条件に適応可能なグローバルモデルの作成が可能になる。 本実装では,Arduino Unoマイクロコントローラや土壌水分センサなど,低コストなハードウェアを活用して,効率的な作物生産を維持しつつ,排水の無駄を削減するためのフェデレート学習の適用方法を示す。 提案システムは水質保全の必要性に対処するだけでなく,多様な環境に適用可能な,スケーラブルでプライバシ保護のソリューションも提供する。

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