水中環境における電池フリー機械学習と推論に向けて【JST・京大機械翻訳】

Zhao Yuchen; Afzal Sayed Saad; Akbar Waleed; Rodriguez Osvy; Mo Fan; Boyle David; Adib Fadel; Haddadi Hamed

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213162753787 整理番号：22P0290786

水中環境における電池フリー機械学習と推論に向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards Battery-Free Machine Learning and Inference in Underwater Environments

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発行年： 2022年02月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本論文は,簡単な質問によって動機づけられる:水中環境における機械学習と推論が可能な電池フリーデバイスを設計し,構築する。この疑問に対する肯定的な回答は,環境モニタリング,科学的探査および気候/天候予測のための水中センシングおよびモニタリング応用の新しい世代に対して重要な意味を持つであろう。この疑問に答えるために,著者らは,2つの分野,すなわち,無電池ネットワーク化と低電力機械学習における過去10年からの橋渡しの進展の実現可能性を探究した。著者らの調査は,水中環境における電池フリー推論を可能にするのが実際に可能であることを示す。水中音からエネルギーを収穫できるデバイスを設計し,超低電力マイクロコントローラとオンボードセンサーを搭載し,軽量深層ニューラルネットワークを用いたセンシング測定に関する局所推論を行い,受信機への後方散乱を介して推論結果を通信した。エミュレートした海洋生物音響応用におけるプロトタイプを試験し,電池なしで水中動物音を認識する可能性を示した。この探査を通して,水中電池フリー推論と機械学習のユビキタス化のための課題と機会を強調した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , 計測機器一般

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