抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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無香料カルマンフィルター(UKF)は,生物学的分野での応用増加を見つける。低電力組込みプラットフォームにおける複雑なUKFシステムの実現は,摩耗性を含む多くの潜在的利点を提供するが,それはまた,重要な設計課題を提起する。ここでは,組込みプラットフォームにおける実現のためのUKFシステムを最適化する方法を示した。この方法は,UKF状態再構成と予測における計算時間と誤差の両方を最小化することを追求する。事例研究として,著者らは,6つの異なる変数に関するUKFの432の変異体を考慮するラット睡眠-覚醒調節システムのためのモデルに適用した。最適化手法を,計算時間,状態予測誤差,および状態再構成誤差を評価する3つの段階に分割した。基準変異体よりも27倍速く計算され,状態推定と予測精度の必要なレベルを維持する変異体を同定するために,全3段階をパスするバリアントにコスト関数を適用した。次の洞察を導いた。1)プロセスノイズは,状態予測精度を維持しながら,モデルとその統合を高速化する道筋を提供し,一方,UKF補正ステップ中の観測データの同化は,状態再構成精度を維持しながら,速度計算時間を高速化する方法におけるUKF構造を単純化する方法を提供し,そして3)最適化プロセスは,UKF構造に影響を与える変数から,根底にあるモデルに直接影響を与える分離変数によって加速できる。著者は,生物学的システムにおける未測定情報を推定するために,そして,システム未来状態を予測するため,著名な統計的ツールを使用することができる。デスクトップコンピュータから小型,ウェアラブルまたは移植可能プラットフォームへのこれらのツールの翻訳は,多くの利益をロックできるが,計算の単純性とシステム精度の間のトレードオフをバランスさせる必要があるため,多くの設計課題を提示する。デスクトップコンピュータからミニチュアデバイスへの無香料カルマンフィルタである,そのような広く使用された統計的ツールを翻訳するアプローチを示した。哺乳類の睡眠-覚醒サイクルを支配する神経回路を中心とした事例研究によるアプローチを示した。推定した生物学における不確実性と生物学的測定の補正影響を利用して,ミニチュアデバイスで簡単に計算でき,高レベルの精度を維持する設計に到達した。著者らは,著者らのアプローチが,広い範囲の応用に対してそのような小型化システムを設計する際に他者を助けることを期待する。【JST・京大機械翻訳】
