論文の概要: Secure Edge Computing Reference Architecture for Data-driven Structural Health Monitoring: Lessons Learned from Implementation and Benchmarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18857v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 16:33:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:33:05.980421
• Title: Secure Edge Computing Reference Architecture for Data-driven Structural Health Monitoring: Lessons Learned from Implementation and Benchmarking
• Title（参考訳）: データ駆動型構造健康モニタリングのためのセキュアエッジコンピューティングリファレンスアーキテクチャ:実装とベンチマークから学んだ教訓
• Authors: Sheikh Muhammad Farjad, Sandeep Reddy Patllola, Yonas Kassa, George Grispos, Robin Gandhi,
• Abstract要約: 本稿では,データ駆動型構造健康モニタリング(SHM)に適した,スケーラブルでセキュアなエッジ計算参照アーキテクチャを提案する。 当社のソリューションでは,商用データ取得システムと,オープンソースエッジコンピューティングプラットフォームを運用する既製のハードウェアを統合して,クラウドサービスを通じてリモートで管理およびスケールする。 本研究では,2つのエッジコンピューティングハードウェアプラットフォーム上でSHMアプリケーションで一般的に使用される機械学習モデルの資源利用データを収集することにより,この枠組みを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Structural Health Monitoring (SHM) plays a crucial role in maintaining aging and critical infrastructure, supporting applications such as smart cities and digital twinning. These applications demand machine learning models capable of processing large volumes of real-time sensor data at the network edge. However, existing approaches often neglect the challenges of deploying machine learning models at the edge or are constrained by vendor-specific platforms. This paper introduces a scalable and secure edge-computing reference architecture tailored for data-driven SHM. We share practical insights from deploying this architecture at the Memorial Bridge in New Hampshire, US, referred to as the Living Bridge project. Our solution integrates a commercial data acquisition system with off-the-shelf hardware running an open-source edge-computing platform, remotely managed and scaled through cloud services. To support the development of data-driven SHM systems, we propose a resource consumption benchmarking framework called edgeOps to evaluate the performance of machine learning models on edge devices. We study this framework by collecting resource utilization data for machine learning models typically used in SHM applications on two different edge computing hardware platforms. edgeOps was specifically studied on off-the-shelf Linux and ARM-based edge devices. Our findings demonstrate the impact of platform and model selection on system performance, providing actionable guidance for edge-based SHM system design.
• Abstract（参考訳）: 構造的健康モニタリング(SHM)は、高齢化と重要なインフラ維持において重要な役割を担い、スマートシティやデジタルツインニングなどのアプリケーションをサポートする。 これらのアプリケーションは、ネットワークエッジで大量のリアルタイムセンサーデータを処理できる機械学習モデルを必要とする。 しかし、既存のアプローチは、エッジに機械学習モデルをデプロイする際の課題を無視したり、ベンダー固有のプラットフォームによって制約されることが多い。 本稿では,データ駆動型SHMに適した,スケーラブルでセキュアなエッジ計算参照アーキテクチャを提案する。 我々は,米国ニューハンプシャー州にあるメモリアルブリッジで,このアーキテクチャの展開に関する実践的な洞察を共有している。 当社のソリューションでは,商用データ取得システムと,オープンソースエッジコンピューティングプラットフォームを運用する既製のハードウェアを統合して,クラウドサービスを通じてリモートで管理およびスケールする。 データ駆動型SHMシステムの開発を支援するため、エッジデバイス上での機械学習モデルの性能を評価するために、EdgeOpsと呼ばれるリソース消費ベンチマークフレームワークを提案する。 本研究では,2つのエッジコンピューティングハードウェアプラットフォーム上でSHMアプリケーションで一般的に使用される機械学習モデルの資源利用データを収集することにより,この枠組みを考察する。 edgeOpsは、既製のLinuxとARMベースのエッジデバイスで特に研究されている。 本研究は,プラットフォームとモデル選択がシステム性能に与える影響を実証し,エッジベースのSHMシステム設計のための実用的なガイダンスを提供する。

関連論文リスト

• Task-Oriented Real-time Visual Inference for IoVT Systems: A Co-design Framework of Neural Networks and Edge Deployment [61.20689382879937]
  タスク指向エッジコンピューティングは、データ分析をエッジにシフトすることで、この問題に対処する。 既存の手法は、高いモデル性能と低いリソース消費のバランスをとるのに苦労している。 ニューラルネットワークアーキテクチャを最適化する新しい協調設計フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T19:02:54Z)
• Enabling High Data Throughput Reinforcement Learning on GPUs: A Domain Agnostic Framework for Data-Driven Scientific Research [90.91438597133211]
  我々は、強化学習の適用において重要なシステムのボトルネックを克服するために設計されたフレームワークであるWarpSciを紹介する。 我々は、CPUとGPU間のデータ転送の必要性を排除し、数千のシミュレーションを同時実行可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-01T21:38:09Z)
• CLAID: Closing the Loop on AI & Data Collection -- A Cross-Platform Transparent Computing Middleware Framework for Smart Edge-Cloud and Digital Biomarker Applications [2.953239144917]
  CLAIDは,Android,iOS,WearOS,Linux,Windowsと互換性のある透過型コンピューティングをベースとしたオープンソースフレームワークである。 各種センサからのデータ収集と機械学習モデルの展開のためのモジュールを提供する。 本稿では,デプロイされた機械学習モデルを検証するための新しい手法"ML-Model in the Loop"を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T11:56:51Z)
• Federated Fine-Tuning of LLMs on the Very Edge: The Good, the Bad, the Ugly [62.473245910234304]
  本稿では,最新のエッジコンピューティングシステムにおいて,Large Language Modelsをどのように導入できるかを,ハードウェア中心のアプローチで検討する。 マイクロレベルのハードウェアベンチマークを行い、FLOPモデルと最先端のデータセンターGPUを比較し、現実的な条件下でのネットワーク利用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T20:27:20Z)
• FLEdge: Benchmarking Federated Machine Learning Applications in Edge Computing Systems [61.335229621081346]
  フェデレートラーニング(FL)は,ネットワークエッジ上での分散ディープラーニングのプライバシ強化を実現する上で,有効なテクニックとなっている。 本稿では,既存のFLベンチマークを補完するFLEdgeを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T13:11:20Z)
• On-device Training: A First Overview on Existing Systems [6.551096686706628]
  リソース制約のあるデバイスにいくつかのモデルをデプロイする努力も行われている。 この研究は、デバイス上でモデルトレーニングを可能にする最先端のシステム研究を要約し、分析することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-01T19:22:29Z)
• SOLIS -- The MLOps journey from data acquisition to actionable insights [62.997667081978825]
  本稿では,基本的なクロスプラットフォームテンソルフレームワークとスクリプト言語エンジンを使用しながら,すべての要件をサポートする統合デプロイメントパイプラインとフリー・ツー・オペレートアプローチを提案する。 しかし、このアプローチは、実際のプロダクショングレードシステムに機械学習機能を実際にデプロイするために必要な手順やパイプラインを提供していない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-22T14:45:37Z)
• Reliable Fleet Analytics for Edge IoT Solutions [0.0]
  AIoTアプリケーションのエッジで機械学習を容易にするためのフレームワークを提案する。 コントリビューションは、大規模にフリート分析を提供するためのサービス、ツール、メソッドを含むアーキテクチャである。 本稿では,大学キャンパスの部屋でiotデバイスを用いた実験を行うことで,フレームワークの予備検証を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-12T11:28:43Z)
• A Privacy-Preserving Distributed Architecture for Deep-Learning-as-a-Service [68.84245063902908]
  本稿では,ディープラーニング・アズ・ア・サービスのための分散アーキテクチャを提案する。 クラウドベースのマシンとディープラーニングサービスを提供しながら、ユーザの機密データを保存できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-30T15:12:03Z)
• LIMITS: Lightweight Machine Learning for IoT Systems with Resource Limitations [8.647853543335662]
  我々は、IoTシステムのための新しいオープンソースのフレームワークLIghtweight Machine Learning(LIMITS)を紹介する。 LIMITSは、ターゲットIoTプラットフォームの実際のコンパイルツールチェーンを明示的に考慮した、プラットフォーム・イン・ザ・ループのアプローチを適用している。 LIMITSを携帯電話データレート予測と無線車種分類に応用し,その妥当性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-28T06:34:35Z)

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。