論文の概要: Pruning-Based TinyML Optimization of Machine Learning Models for Anomaly Detection in Electric Vehicle Charging Infrastructure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14799v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 00:18:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:21:59.383879
• Title: Pruning-Based TinyML Optimization of Machine Learning Models for Anomaly Detection in Electric Vehicle Charging Infrastructure
• Title（参考訳）: 電気自動車充電インフラにおける異常検出のための機械学習モデルのプルーニングベースTinyML最適化
• Authors: Fatemeh Dehrouyeh, Ibrahim Shaer, Soodeh Nikan, Firouz Badrkhani Ajaei, Abdallah Shami,
• Abstract要約: 本稿では,EVCIを対象とする資源制約環境における異常検出のためのプルーニング手法について検討する。 最適化されたモデルは、モデルのサイズと推論時間の大幅な削減を実現しました。 特に,EVCIでは,プルーニングとFSが重要な異常検出能力を保ちながら,計算効率を向上させることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.29566258132752
• License:
• Abstract: With the growing need for real-time processing on IoT devices, optimizing machine learning (ML) models' size, latency, and computational efficiency is essential. This paper investigates a pruning method for anomaly detection in resource-constrained environments, specifically targeting Electric Vehicle Charging Infrastructure (EVCI). Using the CICEVSE2024 dataset, we trained and optimized three models-Multi-Layer Perceptron (MLP), Long Short-Term Memory (LSTM), and XGBoost-through hyperparameter tuning with Optuna, further refining them using SHapley Additive exPlanations (SHAP)-based feature selection (FS) and unstructured pruning techniques. The optimized models achieved significant reductions in model size and inference times, with only a marginal impact on their performance. Notably, our findings indicate that, in the context of EVCI, pruning and FS can enhance computational efficiency while retaining critical anomaly detection capabilities.
• Abstract（参考訳）: IoTデバイス上でのリアルタイム処理の必要性が高まっているため、マシンラーニング(ML)モデルのサイズ、レイテンシ、計算効率の最適化が不可欠である。 本稿では,特に電気自動車充電インフラ(EVCI)を対象とする資源制約環境における異常検出のためのプルーニング手法について検討する。 CICEVSE2024データセットを用いて,MLP(Multi-Layer Perceptron),LSTM(Long Short-Term Memory),Optunaを用いたXGBoostスルーハイパーパラメータチューニングという3つのモデルをトレーニングし,最適化した。 最適化されたモデルでは、モデルのサイズと推測時間の大幅な削減が達成され、性能に限界が生じただけだった。 特に,EVCIでは,プルーニングとFSが重要な異常検出能力を保ちながら,計算効率を向上させることが示唆された。

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