PePTM: An Efficient and Accurate Personalized P2P Learning Algorithm for Home Thermal Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, the integration of home automation systems with smart thermostats is a common trend, designed to enhance resident comfort and conserve energy. The introduction of smart thermostats that can run machine learning algorithms has opened the door for on-device training, enabling customized thermal experiences in homes. However, leveraging the flexibility offered by on-device learning has been hindered by the absence of a tailored learning scheme that allows for accurate on-device training of thermal models. Traditional centralized learning (CL) and federated learning (FL) schemes rely on a central server that controls the learning experience, compromising the home’s privacy and requiring significant energy to operate. To address these challenges, we propose PePTM, a personalized peer-to-peer thermal modeling algorithm that generates tailored thermal models for each home, offering a controlled learning experience with a minimal training energy footprint while preserving the home’s privacy, an aspect difficult to achieve in both CL and FL. PePTM consists of local and collaborative learning phases that enable each home to train its thermal model and collaboratively improve it with a set of similar homes in a peer-to-peer fashion. To showcase the effectiveness of PePTM, we use a year’s worth of data from US homes to train thermal models using the RNN time-series model and compare the data across three learning schemes: CL, FL, and PePTM, in terms of model performance and the training energy footprint. Our experimental results show that PePTM is significantly energy-efficient, requiring 695 and 40 times less training energy than CL and FL, respectively, while maintaining comparable performance. We believe that PePTM sets the stage for new avenues for on-device thermal model training, providing a personalized thermal experience with reduced energy consumption and enhanced privacy.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».