論文の概要: Federated Learning framework for LoRaWAN-enabled IIoT communication: A case study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11612v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 13:48:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:00:20.216470
• Title: Federated Learning framework for LoRaWAN-enabled IIoT communication: A case study
• Title（参考訳）: LoRaWAN対応IIoT通信のためのフェデレートラーニングフレームワーク--ケーススタディ
• Authors: Oscar Torres Sanchez, Guilherme Borges, Duarte Raposo, André Rodrigues, Fernando Boavida, Jorge Sá Silva,
• Abstract要約: 異常検出は、産業部品の異常を防止し、発見する上で重要な役割を担っている。 従来の機械学習は、LoRaWANのようなリソース制約のある環境で異常検出モデルをデプロイする際の課題に直面している。 フェデレートラーニング(FL)は、分散モデルのトレーニング、プライバシの問題への対処、データ転送の最小化によって、この問題を解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.831392507864415
• License:
• Abstract: The development of intelligent Industrial Internet of Things (IIoT) systems promises to revolutionize operational and maintenance practices, driving improvements in operational efficiency. Anomaly detection within IIoT architectures plays a crucial role in preventive maintenance and spotting irregularities in industrial components. However, due to limited message and processing capacity, traditional Machine Learning (ML) faces challenges in deploying anomaly detection models in resource-constrained environments like LoRaWAN. On the other hand, Federated Learning (FL) solves this problem by enabling distributed model training, addressing privacy concerns, and minimizing data transmission. This study explores using FL for anomaly detection in industrial and civil construction machinery architectures that use IIoT prototypes with LoRaWAN communication. The process leverages an optimized autoencoder neural network structure and compares federated models with centralized ones. Despite uneven data distribution among machine clients, FL demonstrates effectiveness, with a mean F1 score (of 94.77), accuracy (of 92.30), TNR (of 90.65), and TPR (92.93), comparable to centralized models, considering airtime of trainning messages of 52.8 min. Local model evaluations on each machine highlight adaptability. At the same time, the performed analysis identifies message requirements, minimum training hours, and optimal round/epoch configurations for FL in LoRaWAN, guiding future implementations in constrained industrial environments.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントな産業用IoT(Industrial Internet of Things)システムの開発は、運用とメンテナンスのプラクティスに革命をもたらし、運用効率の向上を促進することを約束している。 IIoTアーキテクチャ内の異常検出は、産業コンポーネントにおける予防的メンテナンスと不規則の発見において重要な役割を果たす。 しかしながら、メッセージと処理能力の制限により、従来の機械学習(ML)は、LoRaWANのようなリソース制約のある環境で異常検出モデルをデプロイする際の課題に直面している。 一方、フェデレートラーニング(FL)は、分散モデルトレーニング、プライバシの問題への対処、データ転送の最小化により、この問題を解決する。 本研究は, IIoT プロトタイプと LoRaWAN 通信を用いた産業用・土木用機械の異常検出に FL を用いて検討する。 このプロセスは最適化されたオートエンコーダニューラルネットワーク構造を利用し、フェデレーションモデルと集中型モデルを比較する。 マシンクライアント間での不均一なデータ分布にもかかわらず、FLは平均F1スコア(94.77点)、精度(92.30点)、TNR(90.65点)、TPR(92.93点)で、52.8分間のトレーニングメッセージの飛行時間を考慮して、有効性を示す。 各マシンの局所モデル評価は適応性を強調している。 同時に、実行された分析では、メッセージ要求、最小トレーニング時間、LoRaWANにおけるFLの最適ラウンド/エポック構成を特定し、制約のある産業環境における将来の実装を導く。

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