論文の概要: Data-driven Modality Fusion: An AI-enabled Framework for Large-Scale Sensor Network Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04937v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 14:00:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:57:17.282767
• Title: Data-driven Modality Fusion: An AI-enabled Framework for Large-Scale Sensor Network Management
• Title（参考訳）: データ駆動型モダリティフュージョン:大規模センサネットワーク管理のためのAI対応フレームワーク
• Authors: Hrishikesh Dutta, Roberto Minerva, Maira Alvi, Noel Crespi,
• Abstract要約: 本稿では,DMF(Data-driven Modality Fusion)と呼ばれる新しいセンシングパラダイムを紹介する。 異なるセンシングモードからの時系列データ間の相関を利用して、DMF手法によりモニタリングに必要な物理センサの数を削減できる。 このフレームワークは、エッジデバイスからコアへ計算の複雑さを移動させ、リソースに制約のあるIoTデバイスが集中的な処理タスクに負担されないようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.49998148477760973
• License:
• Abstract: The development and operation of smart cities relyheavily on large-scale Internet-of-Things (IoT) networks and sensor infrastructures that continuously monitor various aspects of urban environments. These networks generate vast amounts of data, posing challenges related to bandwidth usage, energy consumption, and system scalability. This paper introduces a novel sensing paradigm called Data-driven Modality Fusion (DMF), designed to enhance the efficiency of smart city IoT network management. By leveraging correlations between timeseries data from different sensing modalities, the proposed DMF approach reduces the number of physical sensors required for monitoring, thereby minimizing energy expenditure, communication bandwidth, and overall deployment costs. The framework relocates computational complexity from the edge devices to the core, ensuring that resource-constrained IoT devices are not burdened with intensive processing tasks. DMF is validated using data from a real-world IoT deployment in Madrid, demonstrating the effectiveness of the proposed system in accurately estimating traffic, environmental, and pollution metrics from a reduced set of sensors. The proposed solution offers a scalable, efficient mechanism for managing urban IoT networks, while addressing issues of sensor failure and privacy concerns.
• Abstract（参考訳）: スマートシティの開発と運用は、都市環境のさまざまな側面を継続的に監視する大規模IoT(Internet-of-Things)ネットワークとセンサインフラストラクチャに大きく依存している。 これらのネットワークは膨大な量のデータを生成し、帯域使用量、エネルギー消費、システムのスケーラビリティに関する課題を提起する。 本稿では,スマートシティIoTネットワーク管理の効率化を目的とした,DMF(Data-driven Modality Fusion)と呼ばれる新しいセンシングパラダイムを提案する。 異なるセンシングモードからの時系列データ間の相関を利用して、DMF手法により、監視に必要な物理センサの数を削減し、エネルギー消費、通信帯域幅、全体の展開コストを最小化する。 このフレームワークは、エッジデバイスからコアへ計算の複雑さを移動させ、リソースに制約のあるIoTデバイスが集中的な処理タスクに負担されないようにする。 DMFはマドリードの実際のIoTデプロイメントのデータを用いて検証され、提案システムの有効性を実証し、センサーセットの縮小によるトラフィック、環境、汚染のメトリクスを正確に推定する。 提案されたソリューションは、センサ障害とプライバシの問題に対処しながら、都市IoTネットワークを管理するスケーラブルで効率的なメカニズムを提供する。

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