論文の概要: Optimizing TinyML: The Impact of Reduced Data Acquisition Rates for Time Series Classification on Microcontrollers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10942v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 07:21:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 17:38:43.628927
• Title: Optimizing TinyML: The Impact of Reduced Data Acquisition Rates for Time Series Classification on Microcontrollers
• Title（参考訳）: TinyMLの最適化: 時系列分類におけるデータ取得率の低減がマイクロコントローラに与える影響
• Authors: Riya Samanta, Bidyut Saha, Soumya K. Ghosh, Ram Babu Roy,
• Abstract要約: 本稿では,時系列分類におけるデータ取得率の低減がTinyMLモデルに与える影響について検討する。 データサンプリング頻度を下げることで、RAM使用量、エネルギー消費、レイテンシ、MAC操作を約4倍に削減することを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.9604565273682955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Tiny Machine Learning (TinyML) enables efficient, lowcost, and privacy preserving machine learning inference directly on microcontroller units (MCUs) connected to sensors. Optimizing models for these constrained environments is crucial. This paper investigates how reducing data acquisition rates affects TinyML models for time series classification, focusing on resource-constrained, battery operated IoT devices. By lowering data sampling frequency, we aim to reduce computational demands RAM usage, energy consumption, latency, and MAC operations by approximately fourfold while maintaining similar classification accuracies. Our experiments with six benchmark datasets (UCIHAR, WISDM, PAMAP2, MHEALTH, MITBIH, and PTB) showed that reducing data acquisition rates significantly cut energy consumption and computational load, with minimal accuracy loss. For example, a 75\% reduction in acquisition rate for MITBIH and PTB datasets led to a 60\% decrease in RAM usage, 75\% reduction in MAC operations, 74\% decrease in latency, and 70\% reduction in energy consumption, without accuracy loss. These results offer valuable insights for deploying efficient TinyML models in constrained environments.
• Abstract（参考訳）: TinyML(Tiny Machine Learning)は、センサに接続されたマイクロコントローラユニット(MCU)に直接機械学習の推論を効率よく、低コストで、プライバシを保存することができる。 これらの制約された環境に対するモデル最適化が不可欠です。 本稿では,データ取得率の低減が時系列分類におけるTinyMLモデルに与える影響について考察する。 データサンプリング頻度を下げることで、同様の分類精度を維持しつつ、RAM使用量、エネルギー消費量、レイテンシ、MAC操作を約4倍削減することを目指している。 ベンチマークデータセット(UCIHAR, WISDM, PAMAP2, MHEALTH, MITBIH, PTB)を用いて行った実験では,データ取得率の低減がエネルギー消費と計算負荷を大幅に削減し, 精度の低下を最小に抑えた。 例えば、MITBIHとTBデータセットの取得率75\%の削減は、RAM使用量の60\%の削減、MAC操作75\%の削減、レイテンシ74\%の削減、エネルギー消費70%の削減を、精度の低下なしに達成した。 これらの結果は、制約のある環境で効率的なTinyMLモデルをデプロイするための貴重な洞察を提供する。

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