論文の概要: AI-Driven Vehicle Condition Monitoring with Cell-Aware Edge Service Migration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02785v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 12:12:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:35.616214
• Title: AI-Driven Vehicle Condition Monitoring with Cell-Aware Edge Service Migration
• Title（参考訳）: セル対応エッジサービスマイグレーションによるAI駆動車両条件監視
• Abstract要約: 本稿では,多様な異常のリアルタイム診断を可能にする新しい車両条件監視サービスを提案する。 本稿では,エッジノード間のサービスマイグレーションを動的にトリガするクローズドループサービスオーケストレーションフレームワークを提案する。 提案手法は,5Gネットワーク機能を備えた実世界のレースサーキット環境において実装およびテストされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.499644443137431
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) has been increasingly applied to the condition monitoring of vehicular equipment, aiming to enhance maintenance strategies, reduce costs, and improve safety. Leveraging the edge computing paradigm, AI-based condition monitoring systems process vast streams of vehicular data to detect anomalies and optimize operational performance. In this work, we introduce a novel vehicle condition monitoring service that enables real-time diagnostics of a diverse set of anomalies while remaining practical for deployment in real-world edge environments. To address mobility challenges, we propose a closed-loop service orchestration framework where service migration across edge nodes is dynamically triggered by network-related metrics. Our approach has been implemented and tested in a real-world race circuit environment equipped with 5G network capabilities under diverse operational conditions. Experimental results demonstrate the effectiveness of our framework in ensuring low-latency AI inference and adaptive service placement, highlighting its potential for intelligent transportation and mobility applications.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、メンテナンス戦略を強化し、コストを削減し、安全性を向上させることを目的として、車載機器の状況監視にますます応用されている。 エッジコンピューティングのパラダイムを活用することで、AIベースの条件監視システムは、車両データの膨大なストリームを処理し、異常を検出し、運用パフォーマンスを最適化する。 本研究では,現実のエッジ環境に展開する上で実用的でありながら,多様な異常のリアルタイム診断を可能にする新しい車両条件監視サービスを提案する。 そこで我々は,エッジノード間のサービスマイグレーションを動的にトリガするクローズドループサービスオーケストレーションフレームワークを提案する。 本手法は,多種多様な運用条件下での5Gネットワーク機能を備えた実世界のレースサーキット環境において実装およびテストされている。 実験により、低レイテンシなAI推論と適応型サービス配置を保証する上で、我々のフレームワークの有効性を実証し、インテリジェントな輸送および移動アプリケーションの可能性を強調した。

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