Energiatõhus liitõpe andmeanalüütika jaoks udutöötlusvõrkudes
Nimi
Souvik Paul
Kokkuvõte
Liitõpe (ingl Federated Learning) on koostööl põhinev hajutatud masinõppe tehnika, mis võimaldab treenimist kasutades mitmeid kliente, ilma klientide andmeid jagamata. Suure hulga energiasäästlike Asjade Interneti (ingl Internet of Things, IoT) seadmete ja piisava arvutusvõimsusega kohalike uduseadmete teke võimaldab taolist hajusraamistikku reaalsetes stsenaariumites ära kasutada. Ent standardse IoT-toega uduraamistiku puudujäägiks on seadmete omavahelisest suhtlusest tingitud märkimisväärne energiakulu. Olemasolevad strateegiad põhiarhitektuuri energiatõhususe tõstmiseks toimivad ainult ideaalsetes tingimustes, andmestikega mis põhinevad sõltumatuil ning identsete jaotustega (ingl Independent and Identically Distributed, lüh IID) muutujatel. Paraku muudab odavate andurseadmete laialdane kasutuselevõtt valdkondades nagu nutikas põllumajandus selliste ideaaltingimuste tegelikus elus kehtimise võimatuks. Nimetatud väljakutsetest ajendatuna esitleb käesolev lõputöö probleemide leevendamiseks energiatõhusat udutöötluse liitraamistik nutikaks irrigatsiooniks. Pakutud strateegia kasutab andmete diskreetimist ja optimaalset ressursside varustamise metoodikat ressursikasutuse maksimeerimiseks, mille tulemuseks on märkimisväärne energiakasutuse vähenemine raamistikus. Lisaks toimivad pakutava udutöötluse liitraamistiku kohalikud lüüsseadmed funktsionaalsete üksustena, teostades ülemääraste andmete filtreerimist, erindite eemaldust ja kadudega andmete agregeerimist, et minimeerida andmeedastust. Mudeli analüüs tehakse põllundusandurite andmetel treenimise põhjal, kasutades irrigatsiooninõuete prognoosimiseks andmesimulaatorit. Simulatsioonitulemuste põhjal täheldati, et esitletud strateegia vähendab kogu energiatarbimist võrreldes jagatud õppimise (ingl Split Learning) ja tavalise liitõppega vastavalt 51,5 % ja 15,2 %, saavutades samas prognoosimise täpsuse 91,1%.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Informaatika
Juhendaja(d)
Dr. Mainak Adhikari, Dr. Satish Narayana Srirama
Kaitsmise aasta
2021