論文の概要: Efficient Unsupervised Domain Adaptation Regression for Spatial-Temporal Air Quality Sensor Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06917v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 12:20:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:46.455455
• Title: Efficient Unsupervised Domain Adaptation Regression for Spatial-Temporal Air Quality Sensor Fusion
• Title（参考訳）: 時空間空気質センサフュージョンのための非教師なし領域適応回帰
• Authors: Keivan Faghih Niresi, Ismail Nejjar, Olga Fink,
• Abstract要約: 本稿では,グラフ構造データに対する回帰処理に適した新しいunsupervised domain adapt(UDA)手法を提案する。 センサ間の関係をモデル化するために、時空間グラフニューラルネットワーク(STGNN)を組み込んだ。 弊社のアプローチでは、安価なIoTセンサが高価な参照センサから校正パラメータを学習できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.963971634605796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The deployment of affordable Internet of Things (IoT) sensors for air pollution monitoring has increased in recent years due to their scalability and cost-effectiveness. However, accurately calibrating these sensors in uncontrolled environments remains a significant challenge. While expensive reference sensors can provide accurate ground truth data, they are often deployed on a limited scale due to high costs, leading to a scarcity of labeled data. In diverse urban environments, data distributions constantly shift due to varying factors such as traffic patterns, industrial activities, and weather conditions, which impact sensor readings. Consequently, traditional machine learning models -- despite their increasing deployment for environmental sensor calibration -- often struggle to provide reliable pollutant measurements across different locations due to domain shifts. To address these challenges, we propose a novel unsupervised domain adaptation (UDA) method specifically tailored for regression tasks on graph-structured data. Our approach leverages Graph Neural Networks (GNNs) to model the relationships between sensors. To effectively capture critical spatial-temporal interactions, we incorporate spatial-temporal graph neural networks (STGNNs), which extend GNNs by incorporating temporal dynamics. To handle the resulting larger embeddings, we propose a domain adaptation method using a closed-form solution inspired by the Tikhonov-regularized least-squares problem. This method leverages Cholesky decomposition and power iteration to align the subspaces between source and target domains. By aligning these subspaces, our approach allows low-cost IoT sensors to learn calibration parameters from expensive reference sensors. This facilitates reliable pollutant measurements in new locations without the need for additional costly equipment.
• Abstract（参考訳）: 大気汚染モニタリングのための安価なIoT(Internet of Things)センサーの展開は、スケーラビリティと費用対効果のために近年増加している。 しかし、これらのセンサーを制御されていない環境で正確に調整することは、依然として重要な課題である。 高価な参照センサーは正確な地上の真実データを提供することができるが、高コストのため、しばしば限られたスケールで展開されるため、ラベル付きデータの不足につながる。 多様な都市環境では、センサの読み取りに影響を与える交通パターン、産業活動、気象条件など様々な要因により、データの分布は常に変化している。 その結果、従来の機械学習モデル — 環境センサーのキャリブレーションの展開が増えているにも関わらず — は、ドメインシフトによって異なる場所にわたって信頼できる汚染物質の測定を行うのに苦労することが多い。 これらの課題に対処するために,グラフ構造化データに対する回帰処理に適した新しいunsupervised domain adapt(UDA)手法を提案する。 我々のアプローチでは、センサー間の関係をモデル化するためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を活用している。 空間的時間的相互作用を効果的に捉えるために、時間的ダイナミクスを取り入れてGNNを拡張する空間時空間グラフニューラルネットワーク(STGNN)を組み込んだ。 得られたより大きな埋め込みを扱うために、Tikhonov-regularized least-squares問題に着想を得た閉形式解を用いた領域適応法を提案する。 この方法は、Colesky分解と電力反復を利用して、ソースとターゲットドメイン間の部分空間を整列させる。 これらの部分空間を整列させることで、低コストのIoTセンサーが高価な参照センサから校正パラメータを学習することができる。 これにより、コストのかかる機器を必要とせずに、新しい場所での信頼できる汚染物質測定が容易になる。

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