論文の概要: Foam Segmentation in Wastewater Treatment Plants: A Federated Learning Approach with Segment Anything Model 2

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08130v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:41:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.657548
• Title: Foam Segmentation in Wastewater Treatment Plants: A Federated Learning Approach with Segment Anything Model 2
• Title（参考訳）: 排水処理プラントにおける泡分別 : セグメンテーションモデル2による連成学習アプローチ
• Authors: Mehmet Batuhan Duman, Alejandro Carnero, Cristian Martín, Daniel Garrido, Manuel Díaz,
• Abstract要約: 排水処理プラント(WTP)における泡の形成は, 処理効率を低下させ, コストを増大させる大きな課題である。 発泡率に対するリアルタイムの変化を自動的に調べる能力は、植物にとって大きなメリットとなる。 本稿では,イメージセグメンテーションのための最新技術ベースモデルであるセグメンション・アロイング・モデル2(SAM2)と,フェデレート・ラーニング(FL)を組み合わせ,これらの課題に対処する新しい枠組みを提案する。 FLパラダイムは、センシティブな運用データを集中化せずに、複数のWTP間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.94429692322632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Foam formation in Wastewater Treatment Plants (WTPs) is a major challenge that can reduce treatment efficiency and increase costs. The ability to automatically examine changes in real-time with respect to the percentage of foam can be of great benefit to the plant. However, large amounts of labeled data are required to train standard Machine Learning (ML) models. The development of these systems is slow due to the scarcity and heterogeneity of labeled data. Additionally, the development is often hindered by the fact that different WTPs do not share their data due to privacy concerns. This paper proposes a new framework to address these challenges by combining Federated Learning (FL) with the state-of-the-art base model for image segmentation, Segment Anything Model 2 (SAM2). The FL paradigm enables collaborative model training across multiple WTPs without centralizing sensitive operational data, thereby ensuring privacy. The framework accelerates training convergence and improves segmentation performance even with limited local datasets by leveraging SAM2's strong pre-trained weights for initialization. The methodology involves fine-tuning SAM2 on distributed clients (edge nodes) using the Flower framework, where a central Fog server orchestrates the process by aggregating model weights without accessing private data. The model was trained and validated using various data collections, including real-world images captured at a WTPs in Granada, Spain, a synthetically generated foam dataset, and images from publicly available datasets to improve generalization. This research offers a practical, scalable, and privacy-aware solution for automatic foam tracking in WTPs. The findings highlight the significant potential of integrating large-scale foundational models into FL systems to solve real-world industrial challenges characterized by distributed and sensitive data.
• Abstract（参考訳）: 排水処理プラント(WTP)における泡の形成は, 処理効率を低下させ, コストを増大させる大きな課題である。 発泡率に対するリアルタイムの変化を自動的に調べる能力は、植物にとって大きなメリットとなる。 しかし、標準機械学習(ML)モデルのトレーニングには大量のラベル付きデータが必要である。 これらのシステムの開発はラベル付きデータの不足と不均一性のため遅い。 さらに、異なるWTPがプライバシー上の懸念のためにデータを共有していないという事実によって、開発が妨げられていることもしばしばあります。 本稿では,イメージセグメンテーションの最先端ベースモデルであるSegment Anything Model 2 (SAM2) にフェデレートラーニング(FL)を組み込むことにより,これらの課題に対処する新しい枠組みを提案する。 FLパラダイムは、機密性の高い運用データを集中させることなく、複数のWTP間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。 このフレームワークは、SAM2の強いトレーニング前の重みを初期化に活用することにより、訓練の収束を加速し、限られたローカルデータセットでさえセグメンテーション性能を向上させる。 この手法では、Flowerフレームワークを使用して、分散クライアント(エッジノード)上でSAM2を微調整する。 モデルは、スペインのグラナダのWTPで撮影された実世界の画像、合成生成されたフォームデータセット、一般化を改善するために公開されているデータセットの画像など、さまざまなデータ収集を使用してトレーニングされ、検証された。 この研究は、WTPにおける自動発泡追跡のための実用的でスケーラブルでプライバシーに配慮したソリューションを提供する。 この結果は、大規模基盤モデルをFLシステムに統合し、分散データとセンシティブデータを特徴とする現実的な産業上の課題を解決する大きな可能性を浮き彫りにした。

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