Schwerpunkte
Machine Learning an der Edge: einige Anwendungsbeispiele für Neuheitenerkennung in IIoT Gateways
Im vorliegenden Paper präsentieren wir das Design und die Entwicklung von Machine Learning (ML) Modulen für zwei Case Studies. In beiden Fällen haben wir ein ML-Modell entwickelt, um das normale Verhalten des Systems zu erlernen und so in der Lage zu sein, das Auftreten von abnormalen Bedingungen zu erkennen. Unsere Modelle konnten erfolgreich die eingeleiteten Anomalien erkennen. Wenn das Modell mit normalen Daten gefüttert wurde, wurden dagegen keine Anomalien festgestellt. Die Ergebnisse werden unter Berücksichtigung des Abgleichs von Sensortypen, Lernalgorithmen, Schulungsaufwand und Leistungsanforderungen der Rechner erläutert.