論文の概要: PCA-Driven Adaptive Sensor Triage for Edge AI Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05045v1
• Date: Mon, 06 Apr 2026 18:00:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.422642
• Title: PCA-Driven Adaptive Sensor Triage for Edge AI Inference
• Title（参考訳）: エッジAI推論のためのPCA駆動型適応センサトリアージ
• Authors: Ankit Hemant Lade, Sai Krishna Jasti, Nikhil Sinha, Indar Kumar, Akanksha Tiwari,
• Abstract要約: 産業用IoTにおけるマルチチャネルセンサネットワークは、しばしば利用可能な帯域を超える。 そこで本研究では,PCA負荷を比例サンプリングレートに変換するストリーミングアルゴリズムであるPCA-Triageを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-channel sensor networks in industrial IoT often exceed available bandwidth. We propose PCA-Triage, a streaming algorithm that converts incremental PCA loadings into proportional per-channel sampling rates under a bandwidth budget. PCA-Triage runs in O(wdk) time with zero trainable parameters (0.67 ms per decision). We evaluate on 7 benchmarks (8--82 channels) against 9 baselines. PCA-Triage is the best unsupervised method on 3 of 6 datasets at 50% bandwidth, winning 5 of 6 against every baseline with large effect sizes (r = 0.71--0.91). On TEP, it achieves F1 = 0.961 +/- 0.001 -- within 0.1% of full-data performance -- while maintaining F1 > 0.90 at 30% budget. Targeted extensions push F1 to 0.970. The algorithm is robust to packet loss and sensor noise (3.7--4.8% degradation under combined worst-case).
• Abstract（参考訳）: 産業用IoTにおけるマルチチャネルセンサネットワークは、しばしば利用可能な帯域を超える。 本稿では,PCAロードを帯域幅の予算で比例的にサンプリングレートに変換するストリーミングアルゴリズムであるPCA-Triageを提案する。 PCA-Triage は O(wdk) 時間で実行され、トレーニング可能なパラメータはゼロ (0.67 ms per decision) である。 我々は,9つの基準線に対して7つのベンチマーク(8-82チャンネル)を評価した。 PCA-Triageは、6つのデータセットのうち、50%の帯域幅で3つの教師なしの最良の方法であり、大きな効果(r = 0.71--0.91)を持つ全てのベースラインに対して6つのうち5つを勝ち取った。 TEPでは、F1 = 0.961 +/- 0.001 -- フルデータのパフォーマンスの0.1%以内でF1 > 0.90を30%の予算で維持する。ターゲット拡張はF1を0.970にプッシュする。このアルゴリズムはパケット損失とセンサノイズ(3.7--4.8%)に対して堅牢である。

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