論文の概要: Evaluation of Bio-Inspired Models under Different Learning Settings For Energy Efficiency in Network Traffic Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17565v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 13:35:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:53:56.326482
• Title: Evaluation of Bio-Inspired Models under Different Learning Settings For Energy Efficiency in Network Traffic Prediction
• Title（参考訳）: ネットワーク交通予測におけるエネルギー効率の異なる学習環境下でのバイオインスパイアモデルの評価
• Authors: Theodoros Tsiolakis, Nikolaos Pavlidis, Vasileios Perifanis, Pavlos Efraimidis,
• Abstract要約: 本研究では,SNN(Spike Neural Networks)とESN(Reservoir Computing through Echo State Networks)の2つのバイオインスパイアモデルの可能性について検討した。 評価は予測性能とエネルギー効率の両方に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Cellular traffic forecasting is a critical task that enables network operators to efficiently allocate resources and address anomalies in rapidly evolving environments. The exponential growth of data collected from base stations poses significant challenges to processing and analysis. While machine learning (ML) algorithms have emerged as powerful tools for handling these large datasets and providing accurate predictions, their environmental impact, particularly in terms of energy consumption, is often overlooked in favor of their predictive capabilities. This study investigates the potential of two bio-inspired models: Spiking Neural Networks (SNNs) and Reservoir Computing through Echo State Networks (ESNs) for cellular traffic forecasting. The evaluation focuses on both their predictive performance and energy efficiency. These models are implemented in both centralized and federated settings to analyze their effectiveness and energy consumption in decentralized systems. Additionally, we compare bio-inspired models with traditional architectures, such as Convolutional Neural Networks (CNNs) and Multi-Layer Perceptrons (MLPs), to provide a comprehensive evaluation. Using data collected from three diverse locations in Barcelona, Spain, we examine the trade-offs between predictive accuracy and energy demands across these approaches. The results indicate that bio-inspired models, such as SNNs and ESNs, can achieve significant energy savings while maintaining predictive accuracy comparable to traditional architectures. Furthermore, federated implementations were tested to evaluate their energy efficiency in decentralized settings compared to centralized systems, particularly in combination with bio-inspired models. These findings offer valuable insights into the potential of bio-inspired models for sustainable and privacy-preserving cellular traffic forecasting.
• Abstract（参考訳）: セルトラフィック予測は、ネットワークオペレーターがリソースを効率的に割り当て、急速に進化する環境における異常に対処するための重要なタスクである。 基地局から収集されたデータの指数関数的な成長は、処理と分析に重大な課題をもたらす。 機械学習(ML)アルゴリズムは、これらの大きなデータセットを扱い、正確な予測を提供する強力なツールとして登場したが、特にエネルギー消費の観点からは、その環境への影響は、予測能力を優先して見過ごされがちである。 本研究では,SNN(Spike Neural Networks)とESN(Reservoir Computing through Echo State Networks)の2つのバイオインスパイアモデルの可能性について検討した。 評価は予測性能とエネルギー効率の両方に焦点を当てている。 これらのモデルは、分散化されたシステムにおける効率性とエネルギー消費を分析するために、集中型および連合型の両方で実装されている。 さらに、バイオインスパイアされたモデルと、CNN(Convolutional Neural Networks)やMLP(Multi-Layer Perceptrons)といった従来のアーキテクチャを比較し、包括的な評価を提供する。 スペイン・バルセロナの3つの多様な場所から収集されたデータを用いて、これらのアプローチにおける予測精度とエネルギー需要のトレードオフを検討する。 その結果,SNNやESNなどのバイオインスパイアされたモデルでは,従来のアーキテクチャに匹敵する予測精度を維持しつつ,大幅な省エネが可能であることが示唆された。 さらに, 集中型システム, 特にバイオインスパイアされたモデルと組み合わせて, 分散化された環境下でのエネルギー効率を評価するために, フェデレート実装を試験した。 これらの発見は、持続的かつプライバシー保護的なセルトラフィック予測のためのバイオインスパイアされたモデルの可能性に関する貴重な洞察を提供する。

関連論文リスト

• SafePowerGraph: Safety-aware Evaluation of Graph Neural Networks for Transmission Power Grids [55.35059657148395]
  我々は,電力システム(PS)におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)のための,最初のシミュレータに依存しない,安全指向のフレームワークであるSafePowerGraphを紹介する。 SafePowerGraphは複数のPFシミュレータとOPFシミュレータを統合し、エネルギー価格の変動や電力線停止など、さまざまなシナリオでGNNのパフォーマンスを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T09:01:38Z)
• Data-driven Energy Efficiency Modelling in Large-scale Networks: An Expert Knowledge and ML-based Approach [8.326834499339107]
  本稿では,通信ネットワーク(SRCON)フレームワークのシミュレーション現実について紹介する。 ライブのネットワークデータを活用し、機械学習(ML)とエキスパートベースのモデルをブレンドする。 その結果、ネットワークエネルギー効率のモデリングにオペレーターが使用する最先端技術よりも大きな効果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-31T10:03:08Z)
• Towards Energy-Aware Federated Traffic Prediction for Cellular Networks [2.360352205004026]
  本稿では機械学習モデル(ML)の実現可能性を評価するための新しいサステナビリティ指標を提案する。 スペイン・バルセロナ地区の基地局(BS)からの実測値を用いて,最先端のディープラーニング(DL)アーキテクチャを連邦シナリオで評価した。 以上の結果から,より大きなMLモデルでは性能が著しく向上するが,炭素フットプリントの面では環境への影響が大きいことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T14:28:09Z)
• FedWOA: A Federated Learning Model that uses the Whale Optimization Algorithm for Renewable Energy Prediction [0.0]
  本稿では,フェデレート学習モデルについて紹介する。フェデレーション学習モデルは,プロシューマーエネルギーデータに基づいて訓練された局所ニューラルネットワークモデルの重みから,グローバル予測モデルを集約する。 その結果,FedAVGと比較して,MSEでは25%,MAEでは16%の精度でエネルギー予測モデルの精度を効果的に向上できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T05:44:18Z)
• Renewable energy management in smart home environment via forecast embedded scheduling based on Recurrent Trend Predictive Neural Network [0.0]
  本稿では,Recurrent Trends Predictive Neural Network based Forecast Embedded Scheduling (rTPNN-FES)と呼ばれるMLアルゴリズムを提案する。 rTPNN-FESは、再生可能エネルギーの発生と家電のスケジュールを同時に予測する新しいニューラルネットワークアーキテクチャである。 組込み構造により、rTPNN-FESは予測とスケジューリングのための別々のアルゴリズムの使用を排除し、予測エラーに対して堅牢なスケジュールを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-04T10:18:16Z)
• A Comparative Study of Machine Learning Algorithms for Anomaly Detection in Industrial Environments: Performance and Environmental Impact [62.997667081978825]
  本研究は,環境の持続可能性を考慮した高性能機械学習モデルの要求に応えることを目的としている。 Decision TreesやRandom Forestsといった従来の機械学習アルゴリズムは、堅牢な効率性とパフォーマンスを示している。 しかし, 資源消費の累積増加にもかかわらず, 最適化された構成で優れた結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-01T15:18:00Z)
• Energy-based Out-of-Distribution Detection for Graph Neural Networks [76.0242218180483]
  我々は,GNNSafeと呼ばれるグラフ上での学習のための,シンプルで強力で効率的なOOD検出モデルを提案する。 GNNSafeは、最先端技術に対するAUROCの改善を最大17.0%で達成しており、そのような未開発領域では単純だが強力なベースラインとして機能する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T16:38:43Z)
• Influencer Detection with Dynamic Graph Neural Networks [56.1837101824783]
  インフルエンサー検出のための動的グラフニューラルネットワーク(GNN)の構成について検討する。 GNNにおける深層多面的注意と時間特性の符号化が性能を著しく向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T13:00:25Z)
• Evaluating Distribution System Reliability with Hyperstructures Graph Convolutional Nets [74.51865676466056]
  本稿では,グラフ畳み込みネットワークとハイパー構造表現学習フレームワークを,精度,信頼性,計算効率のよい分散グリッド計画に活用する方法を示す。 数値実験の結果,提案手法は計算効率を大幅に向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-14T01:29:09Z)
• Preference Enhanced Social Influence Modeling for Network-Aware Cascade Prediction [59.221668173521884]
  本稿では,ユーザの嗜好モデルを強化することで,カスケードサイズ予測を促進する新しいフレームワークを提案する。 エンド・ツー・エンドの手法により,ユーザの情報拡散プロセスがより適応的で正確になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T09:25:06Z)
• Adaptive network reliability analysis: Methodology and applications to power grid [0.0]
  本研究では,ベイジアン付加回帰木(ANR-BART)を用いた適応代理型ネットワーク信頼性解析法を提案する。 その結果、ANR-BARTは堅牢であり、信頼性解析の計算コストを大幅に削減しつつ、ネットワーク障害確率の正確な推定値が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-11T19:58:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。