論文の概要: Adaptive State-Space Mamba for Real-Time Sensor Data Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22743v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 21:37:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 19:35:56.756094
• Title: Adaptive State-Space Mamba for Real-Time Sensor Data Anomaly Detection
• Title（参考訳）: リアルタイムセンサデータ異常検出のための適応型状態空間マンバ
• Authors: Alice Zhang, Chao Li,
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイムセンサデータ異常検出のためのemphAdaptive State-Space Mambaフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、迅速で信頼性の高い検出機能を必要とする他の時系列タスクに容易に適用できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.922256022514318
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State-space modeling has emerged as a powerful paradigm for sequence analysis in various tasks such as natural language processing, time-series forecasting, and signal processing. In this work, we propose an \emph{Adaptive State-Space Mamba} (\textbf{ASSM}) framework for real-time sensor data anomaly detection. While state-space models have been previously employed for image processing applications (e.g., style transfer \cite{wang2024stylemamba}), our approach leverages the core idea of sequential hidden states to tackle a significantly different domain: detecting anomalies on streaming sensor data. In particular, we introduce an adaptive gating mechanism that dynamically modulates the hidden state update based on contextual and learned statistical cues. This design ensures that our model remains computationally efficient and scalable, even under rapid data arrival rates. Extensive experiments on real-world and synthetic sensor datasets demonstrate that our method achieves superior detection performance compared to existing baselines. Our approach is easily extensible to other time-series tasks that demand rapid and reliable detection capabilities.
• Abstract（参考訳）: 状態空間モデリングは、自然言語処理、時系列予測、信号処理といった様々なタスクにおいて、シーケンス解析の強力なパラダイムとして登場した。 本研究では,リアルタイムセンサデータ異常検出のための,emph{Adaptive State-Space Mamba} (\textbf{ASSM}) フレームワークを提案する。 状態空間モデルは、これまで画像処理アプリケーション(例えば、スタイル転送 \cite{wang2024stylemamba})に用いられてきたが、本手法では、シーケンシャルな隠蔽状態のコアアイデアを活用して、ストリーミングセンサデータ上の異常を検出する。 特に,隠れ状態の更新を文脈的および学習された統計的手がかりに基づいて動的に調節する適応ゲーティング機構を導入する。 この設計は、高速なデータ到着率の下でも、我々のモデルが計算効率が高くスケーラブルであることを保証する。 実世界および合成センサデータセットの大規模な実験により,本手法は既存のベースラインよりも優れた検出性能が得られることが示された。 我々の手法は、迅速かつ信頼性の高い検出機能を必要とする他の時系列タスクに容易に拡張できる。

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