論文の概要: Prion-ViT: Prions-Inspired Vision Transformers for Temperature prediction with Specklegrams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05836v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 12:28:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:07:26.193398
• Title: Prion-ViT: Prions-Inspired Vision Transformers for Temperature prediction with Specklegrams
• Title（参考訳）: Prion-ViT:スペックルグラムによる温度予測のためのプリオンインスパイアされた視覚変換器
• Authors: Abhishek Sebastian, Pragna R,
• Abstract要約: 本研究では,プリオン・ビジョン・トランスフォーマー(Prion-ViT)モデルを提案する。 永続的なメモリ状態を活用することで、Prion-ViTは複数の層にまたがる重要な機能を効果的に保持し、伝播し、予測精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Fiber Specklegram Sensors (FSS) are widely used in environmental monitoring due to their high sensitivity to temperature fluctuations, yet the complex, nonlinear nature of specklegram data poses significant challenges for conventional predictive models. This study introduces a novel Prion-Vision Transformer (Prion-ViT) model, inspired by biological prion memory mechanisms, to enhance long-term dependency modeling for accurate temperature prediction using FSS data. By leveraging a persistent memory state, the Prion-ViT effectively retains and propagates essential features across multiple layers, thereby improving prediction accuracy and reducing mean absolute error (MAE) to "0.52 Degree Celsius" outperforming traditional models like ResNet, Inception Net V2, and existing transformer-based architectures. The study addresses the specific challenges of applying Vision Transformers (ViTs) to FSS data and demonstrates that the prion-inspired memory mechanism offers a robust solution for capturing complex optical interference patterns in specklegrams. These findings establish Prion-ViT as a promising advancement for real-time industrial temperature monitoring applications, with potential applicability to other optical sensing domains.
• Abstract（参考訳）: ファイバスペックルグラムセンサ(FSS)は、温度変動に対する感度が高いため、環境モニタリングに広く用いられているが、スペックルグラムデータの複雑な非線形性質は、従来の予測モデルにとって大きな課題となっている。 本研究では,生体プリオンメモリ機構にインスパイアされた新しいプリオン・ビジョン・トランスフォーマ(Prion-ViT)モデルを導入し,FSSデータを用いた正確な温度予測のための長期依存性モデリングを強化する。 永続的なメモリ状態を活用することで、Prion-ViTは複数の層にまたがる重要な機能を効果的に保持し、伝播し、予測精度を改善し、平均絶対誤差(MAE)を"0.52 Degree Celsius"に低減し、ResNet、Inception Net V2、および既存のトランスフォーマーベースのアーキテクチャよりも優れた性能を発揮する。 この研究は、視覚変換器(ViT)をFSSデータに適用する際の特定の課題に対処し、プリオンにインスパイアされたメモリ機構が、スペックルグラム内の複雑な光干渉パターンをキャプチャするための堅牢なソリューションを提供することを示した。 これらの知見は、Prion-ViTを、他の光学センサー領域に適用可能な、リアルタイム産業用温度監視アプリケーションの将来的な進歩として確立している。

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