Quantifying the value of positive transfer: An experimental case study

要約

構造健全性モニタリングに対する従来のアプローチでは、ラベル付きデータの可用性に関連して課題が生じることがよくあります。
人口ベースの構造健全性モニタリングは、転移学習などのテクノロジーを介して同様の構造からのデータ/情報を活用することで、これらの課題を克服しようとします。
この論文では、運用および保守の意思決定の文脈における情報転送の価値を定量化するための方法論を示しています。
このデモンストレーションは、実験室規模の航空機モデルの母集団に基づいており、類似性の評価や伝達効果の予測など、情報伝達の期待値を評価するために必要な手順を強調しています。
特定の母集団について評価されると、情報伝達の価値を利用して、新たに獲得したターゲット ドメインの伝達学習戦略を最適化できます。

要約(オリジナル)

In traditional approaches to structural health monitoring, challenges often arise associated with the availability of labelled data. Population-based structural health monitoring seeks to overcomes these challenges by leveraging data/information from similar structures via technologies such as transfer learning. The current paper demonstrate a methodology for quantifying the value of information transfer in the context of operation and maintenance decision-making. This demonstration, based on a population of laboratory-scale aircraft models, highlights the steps required to evaluate the expected value of information transfer including similarity assessment and prediction of transfer efficacy. Once evaluated for a given population, the value of information transfer can be used to optimise transfer-learning strategies for newly-acquired target domains.

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