論文の概要: Neuromorphic IoT Architecture for Efficient Water Management: A Smart Village Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19562v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 13:51:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:36:04.950856
• Title: Neuromorphic IoT Architecture for Efficient Water Management: A Smart Village Case Study
• Title（参考訳）: 効率的な水管理のためのニューロモルフィックIoTアーキテクチャー : スマートビレッジケーススタディ
• Authors: Mugdim Bublin, Heimo Hirner, Antoine-Martin Lanners, Radu Grosu,
• Abstract要約: 従来のIoTシステムは、高い通信オーバーヘッドとかなりのエネルギー消費に悩まされることが多い。 本研究は生物学的システムにインスパイアされたニューロモルフィックアーキテクチャを提案する。 我々は,ノイハウスのカリンチア地域の水管理に焦点をあてた事例研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.302177333213775
• License:
• Abstract: The exponential growth of IoT networks necessitates a paradigm shift towards architectures that offer high flexibility and learning capabilities while maintaining low energy consumption, minimal communication overhead, and low latency. Traditional IoT systems, particularly when integrated with machine learning approaches, often suffer from high communication overhead and significant energy consumption. This work addresses these challenges by proposing a neuromorphic architecture inspired by biological systems. To illustrate the practical application of our proposed architecture, we present a case study focusing on water management in the Carinthian community of Neuhaus. Preliminary results regarding water consumption prediction and anomaly detection in this community are presented. We also introduce a novel neuromorphic IoT architecture that integrates biological principles into the design of IoT systems. This architecture is specifically tailored for edge computing scenarios, where low power and high efficiency are crucial. Our approach leverages the inherent advantages of neuromorphic computing, such as asynchronous processing and event-driven communication, to create an IoT framework that is both energy-efficient and responsive. This case study demonstrates how the neuromorphic IoT architecture can be deployed in a real-world scenario, highlighting its benefits in terms of energy savings, reduced communication overhead, and improved system responsiveness.
• Abstract（参考訳）: IoTネットワークの指数的な成長は、低消費電力、通信オーバーヘッドの最小化、低レイテンシを維持しながら、高い柔軟性と学習機能を提供するアーキテクチャへのパラダイムシフトを必要としている。 従来のIoTシステム、特に機械学習アプローチに統合された場合、通信オーバーヘッドが高く、エネルギー消費が大幅に増加する。 この研究は、生物学的システムにインスパイアされたニューロモルフィックアーキテクチャを提案することで、これらの課題に対処する。 提案した建築の実践的応用を説明するために,ニューハウスのカリンチア地域の水管理に焦点を当てたケーススタディを提案する。 地域社会における水消費予測と異常検出に関する予備的な結果を示す。 また、生物の原則をIoTシステムの設計に統合する、新しいニューロモルフィックなIoTアーキテクチャも導入しています。 このアーキテクチャは、低消費電力と高効率が不可欠であるエッジコンピューティングのシナリオに特化している。 当社のアプローチでは,非同期処理やイベント駆動通信といったニューロモルフィックコンピューティングの本質的なメリットを活用して,エネルギー効率と応答性の両方を備えたIoTフレームワークを構築しています。 このケーススタディは、ニューロモルフィックなIoTアーキテクチャを現実のシナリオにデプロイする方法を示し、省エネ、通信オーバーヘッドの低減、システムの応答性の改善といったメリットを強調します。

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