工业物联网上的零接触网络：一种端到端机器学习方法
机器学习
2022-04-28 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
工业4.0赋能的智能工厂有望为制造商带来下一次革命。尽管人工智能（AI）技术已提升了生产力，但目前的用例仍属于小规模、单任务操作。为释放智能工厂的潜力，本文为智能制造开发了零接触网络系统，并以大规模方式在训练和推理阶段促进分布式人工智能应用。我们首先为零接触平台引入了开放无线接入网（O-RAN）架构，以实现在现场全局控制通信和计算基础设施能力。所设计的无服务器框架允许智能且高效的学习任务分配和资源分配。因此，请求的学习任务可以被分配给合适的机器人，底层基础设施可用于支持学习任务，而无需专业知识。此外，由于所提出的网络系统具有灵活性，可以利用强大的AI赋能网络算法来确保工厂工作负载的服务水平协议和卓越性能。最后，我们讨论了零接触智能工厂在向后兼容性、端到端增强和网络安全三个方面的开放研究方向。
引用
@article{arxiv.2204.12605,
title = {Zero-Touch Network on Industrial IoT: An End-to-End Machine Learning Approach},
author = {Shih-Chun Lin and Chia-Hung Lin and Wei-Chi Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.12605},
year = {2022}
}
备注
Submitted for publication in the IEEE Network