文献

J-GLOBAL ID：202002278248277930   整理番号：20A2733526

LSTMによる人工知能スマートガーデニングシステム【JST・京大機械翻訳】

LSTM Enabled Artificial Intelligent Smart Gardening System

著者 (4件)： Saad Malik Muhammad (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University, Korea) ,  Khan Muhammad Toaha Raza (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University, Korea) ,  Tariq Muhammad Ashar (Department of Artificial Intelligence, Kyungpook National University, Korea) ,  Kim Dongkyun (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University, Korea)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： RACS ’20  ページ： 136-141  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この時代において,インターネット(IoT)のインターネットは,遠隔地から遠隔物体を操作できるスマートアプリケーションの概念を果たす日常生活において非常に多く普及している。しかし,デバイスの10億の連結性は,大部分の一般的な研究における主要な関心事となっている。スマートアプリケーションに使用される大規模接続デバイスは帯域幅のようなネットワーク資源を消費し,電力を消費する。限られた帯域幅のため,間欠性連結性問題は,ネットワークに遅延を組み込んだスマートデバイス間で発生する。SemtechTMによって開発されたLoRaWAN(Long範囲低電力広域ネットワーク)は,主にIoTデバイスのために開発されたMAC層プロトコルである。本論文では,エンドノードが周辺からデータを収集し,LoRaプロトコルを用いてゲートウェイに送信する,Long Short Term(LSTM)ベースのスマートガーダリングシステムを実行した。Edge Serverは,LSTMベースの機械学習アルゴリズムが,将来のセンサ値を予測する動作であるゲートウェイで設置されている。時間ゲートウェイの予測間隔は,ネットワーク帯域幅を節約し,またセンサの寿命を増すために,エンドノードにメッセージを送る。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電力 ,  ネットワーク ,  *人工知能 ,  応用プログラム ,  帯域幅 ,  センサ ,  ゲートウェイ ,  WAN【通信】 ,  インターネット ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： MAC層 ,  低電力化 ,  遠隔地 ,  ネットワーク資源 ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： IoT ,  LSTM ,  ニューラルネットワーク ,  センサ ,  スマートファーム

分類 (1件)： 通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (2件)： LSTM ,  人工知能