权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

オンデバイス学習による環境適応型異常検知手法の提案とAIハードウェア化

提出使用设备端学习的环境自适应异常检测方法以及人工智能硬件的实现

基本信息

批准号：
20J22035
负责人：
塚田峰登
金额：
$ 1.6万
依托单位：
Keio University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-24 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

これまでオンデバイス学習型異常検知ハードウェアについて研究を行い、昨年度までに目標であった専用回路（ONLAD Core）の開発、及び数値的な安定性改善に向けた回路最適化手法の研究を行ってきた。本年度は、これまでの研究成果の総仕上げとして、（1）ONLAD Coreを用いた無線異常検知センサの開発及び実問題への適用と、(2) 左記センサを管理・可視化するシステムの開発を行った。(1) 本センサは小型マイクロコントローラであるRaspberry Pi Picoを基盤とし、ONLAD Coreと振動センサを組み込むことで、異常振動の自動検出を実現する。さらに、低消費電力長距離無線規格として最も有名なものの一つであるLoRaの無線モジュールを搭載しており、センサとは別のLoRaゲートウェイにデータを送信する。本センサは1.5Vアルカリ電池2本で動作し、完全にケーブルレスで取り扱い可能である。また、実アプリケーション（回転機械の異常振動検出）において実践的な評価を取り、従来システムと比較して消費電力・実行時間共に優れ、現実世界のノイズ環境化において高い異常検知精度を維持することを示した。(2) LoRaゲートウェイに送信されたセンサデータをクラウドのデータベースに登録し、Webブラウザ上でリアルタイムの監視を実現する。可視化にはOSSのGrafanaを使用しており、一目でどの機器が異常振動を発しているかを確認できる。動作に必要なのはWebブラウザのみであり、余分なソフトウェアのインストールなしに簡単に導入できる点が他システムに対する優位性である。以上(1)、(2)については既に国内研究会で発表済みであり、情報処理学会システム・アーキテクチャ研究会若手奨励賞を受賞している。

This is a study on learning anomaly detection, development of ONLAD Core, and optimization of loop for numerical stability improvement. This year, we summarized the research results of ONLAD Core,(1) development of wireless anomaly detection system and application of problems,(2) development of system management and visualization system. (1)This is a small Raspberry Pi Pico, ONLAD Core, vibration, and automatic detection of abnormal vibration. LoRa's wireless network is equipped with a low power consumption and long range wireless specification. LoRa's wireless network is equipped with a low power consumption and long range wireless specification. The battery is 1.5V, and the battery is fully operational. In order to improve the environment of the world, we need to improve the accuracy of abnormal detection. (2)LoRa is the first to send messages to the server, register on the server, and monitor the server on the Web. Visualize the use of OSS Grafana and confirm the abnormal vibration of the machine. The action is necessary to reduce the cost of Web services, reduce the cost of web services, and reduce the cost of web services. The above (1) and (2) are awarded by the National Research Association, the Information Processing Society and the Research Association.

项目成果

期刊论文数量（7）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

無線センサノードを対象としたオンデバイス学習の異常検知への応用

设备端学习在无线传感器节点异常检测中的应用

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
塚田峰登;近藤正章;松谷宏紀
通讯作者：
松谷宏紀

A Neural Network-Based On-Device Learning Anomaly Detector for Edge Devices

DOI：
10.1109/tc.2020.2973631
发表时间：
2020-07-01
期刊：
IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTERS
影响因子：
3.7
作者：
Tsukada, Mineto;Kondo, Masaaki;Matsutani, Hiroki
通讯作者：
Matsutani, Hiroki

OS-ELMのための固定小数点ビット数の自動最適化

OS-ELM 的自动定点位数优化

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
塚田峰登;松谷宏紀
通讯作者：
松谷宏紀

An Overflow/Underflow-Free Fixed-Point Bit-Width Optimization Method for OS-ELM Digital Circuit

OS-ELM数字电路无上溢/下溢定点位宽优化方法

DOI：
10.1587/transfun.2021vlp0017
发表时间：
2022
期刊：
IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences
影响因子：
0
作者：
Mineto Tsukada;Hiroki Matsutani
通讯作者：
Hiroki Matsutani

OS-ELMを用いたFPGA向け軽量ファインチューニング手法

使用OS-ELM的FPGA轻量级微调方法