面向工业4.0的物联网中的机器学习
网络与互联网体系结构
2020-05-25 v1 机器学习
摘要
物联网设备的数量不断增加，这导致计算复杂性更高和数据流速更快。处理传感器数据的方法之一是数据流编程。它能够开发具有短处理和快速响应时间的反应式软件，特别是当将其移至网络边缘时。这在利用在线机器学习算法分析持续过程（如在工业4.0中观察到的过程）的系统中尤为重要。在本文中，我们表明，此类系统的组织取决于从硬件层一直到软件层的整个处理栈，以及物联网系统所需的响应时间。我们为此类系统提出了一个流处理栈，以及组织化的机器学习架构模式，这些模式使得在边缘和云端分散进行学习和推理成为可能。在本文中，我们分析了物联网中用于云连接的通信技术所引入的延迟，以及它们如何影响系统的响应时间。最后，我们根据应用类型，为物联网系统中应使用哪些机器学习模式提供了建议。
引用
@article{arxiv.2005.11146,
title = {Machine Learning in the Internet of Things for Industry 4.0},
author = {Tomasz Szydlo and Joanna Sendorek and Robert Brzoza-Woch and Mateusz Windak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.11146},
year = {2020}
}