Using Machine Learning for Industry 5.0 Efficiency Prediction Based on Security and Proposing Models to Enhance Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Machine learning, with its huge untapped potential, is being researched all over the world to develop truly intelligent systems. Its applications are not enclosed in just one domain but in almost everything, from prediction models, recommender systems, and anomaly detection to automation and teaching a computer how to fly a helicopter. In this research, Multivariate Linear regression of supervised machine learning is studied to predict the efficiency of Industry 5.0, however, the efficiency of the model would be dependent on many factors and components such as security protocols and models, Industrial IoT - performance, connectivity, reachability, availability and many more. These factors and components would be categorized as the features of the algorithm which would be assigned weight ‘w’ and bias ‘b’. To improve the efficiency of the model, these components could be changed and updated in order to enhance the overall model. Previous research papers discussed the integration of “hot” technologies like 5G, Blockchain, AI, and IIoT in the industry 5.0 model, but this research is presented as their future work as it proposes to determine the efficiency of the model based on the features provided so that ultimate and optimal model could be determined. Later it proposes security and IIoT models that could improve the overall Industry 5.0. Quorum blockchain is proposed by the research in order to implement the ultimate security in the Industry 5.0.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».