“Chatty Devices” and Edge-based Activity Classification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With increasing automation of manufacturing processes (focusing on technologies such as robotics and human-robot interaction), there is a realisation that the manufacturing process and the artefacts/products it produces can be better connected post-production. Built on this requirement, a “chatty” factory involves creating products which are able to send data back to the manufacturing/ production environment as they are used, whilst still ensuring user privacy. The intended use of a product during design phase may different significantly from actual usage. Understanding how this data can be used to support continuous product refinement, and how the manufacturing process can be dynamically adapted based on the availability of this data provides a number of opportunities. We describe how data collected on product use be used to: (i) classify product use; (ii) associate a label with product use using unsupervised learning – making use of edge-based analytics; (iii) transmission of this data to a cloud environment where labels can be compared across different products of the same type. Federated learning strategies are used on edge devices to ensure that any data captured from a product can be analysed locally (ensuring data privacy). Using a 6th gen. Apple iPad as a “chatty device” (with acceleration, orientation, angular velocity and magnetic field sensors) we demonstrate how product use activities can achieve a classification accuracy of 99.35%. A comparison is also undertaken with the Human Activity Recognition (HAR) data set, achieving an accuracy of 98%. Our approach demonstrates how semantic activity labels can be associated with product use, and subsequently used to improve product design.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».