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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06917v2
• Date: Wed, 06 Aug 2025 13:15:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 15:43:07.605534
• Title: Efficient Unsupervised Domain Adaptation Regression for Spatial-Temporal Sensor Fusion
• Title（参考訳）: 空間時間センサフュージョンにおける非教師なし領域適応回帰
• Authors: Keivan Faghih Niresi, Ismail Nejjar, Olga Fink,
• Abstract要約: 環境およびバイオメディカル領域における低コストで分散センサーネットワークは、継続的な大規模健康モニタリングを可能にしている。 これらのシステムは、センサーのドリフト、ノイズ、キャリブレーションの不十分に起因する劣化したデータ品質に関する課題に直面していることが多い。 センサフュージョンとキャリブレーションの伝統的な機械学習手法は、広範な機能工学に依存している。 回帰タスクに適した新しいunsupervised domain adapt(UDA)手法を提案する。
• 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 growing deployment of low-cost, distributed sensor networks in environmental and biomedical domains has enabled continuous, large-scale health monitoring. However, these systems often face challenges related to degraded data quality caused by sensor drift, noise, and insufficient calibration -- factors that limit their reliability in real-world applications. Traditional machine learning methods for sensor fusion and calibration rely on extensive feature engineering and struggle to capture spatial-temporal dependencies or adapt to distribution shifts across varying deployment conditions. To address these challenges, we propose a novel unsupervised domain adaptation (UDA) method tailored for regression tasks. Our proposed method integrates effectively with Spatial-Temporal Graph Neural Networks and leverages the alignment of perturbed inverse Gram matrices between source and target domains, drawing inspiration from Tikhonov regularization. This approach enables scalable and efficient domain adaptation without requiring labeled data in the target domain. We validate our novel method on real-world datasets from two distinct applications: air quality monitoring and EEG signal reconstruction. Our method achieves state-of-the-art performance which paves the way for more robust and transferable sensor fusion models in both environmental and physiological contexts. Our code is available at https://github.com/EPFL-IMOS/TikUDA.
• Abstract（参考訳）: 低コストで分散センサーネットワークの環境およびバイオメディカル領域への展開の増加により、継続的な大規模健康モニタリングが可能になった。 しかし、これらのシステムは、センサーのドリフト、ノイズ、キャリブレーションの不十分に起因する劣化したデータ品質に関する課題に直面することが多い。 センサフュージョンとキャリブレーションのための従来の機械学習手法は、広範な機能エンジニアリングと、空間的時間的依存関係のキャプチャや、さまざまなデプロイメント条件の分散シフトへの適応に苦労している。 これらの課題に対処するために、回帰タスクに適した新しい教師なしドメイン適応(UDA)手法を提案する。 提案手法は空間時間グラフニューラルネットワークと有効に統合し,ソース領域とターゲット領域間の摂動逆グラム行列のアライメントを利用して,Tikhonov正則化からインスピレーションを得る。 このアプローチは、ターゲットドメインにラベル付きデータを必要とせずに、スケーラブルで効率的なドメイン適応を可能にする。 我々は,大気質モニタリングと脳波信号再構成という2つの異なる応用から,実世界のデータセットに対する新しい手法を検証する。 本手法は, 環境・生理の両面において, より堅牢で伝達可能なセンサ融合モデルを実現するための最先端性能を実現する。 私たちのコードはhttps://github.com/EPFL-IMOS/TikUDA.comで利用可能です。

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