要約
In-situ センシング デバイスは、長期間にわたってリモート環境に展開する必要があります。
消費電力を最小限に抑えることは、動作寿命とカバレッジの両方を最大化するために不可欠です。
多用途のマルチセンサー デバイスである Terracorder を紹介し、オンデバイスの強化学習スケジューラーを使用したその例外的な低消費電力を紹介します。
私たちは生物多様性モニタリング用の独自のデバイス設定のプロトタイプを作成し、スケジューラーを使用してそのバッテリー寿命を多数の固定スケジュールと比較します。
スケジューラは、最もパフォーマンスの高い固定スケジュールのアクティブ化数の 50% 未満で、イベントの 80% 以上をキャプチャします。
次に、協調スケジューラがデバイスのネットワークの有用な動作を最大化し、ネットワーク全体の消費電力と堅牢性を向上させる方法を検討します。
要約(オリジナル)
In-situ sensing devices need to be deployed in remote environments for long periods of time; minimizing their power consumption is vital for maximising both their operational lifetime and coverage. We introduce Terracorder — a versatile multi-sensor device — and showcase its exceptionally low power consumption using an on-device reinforcement learning scheduler. We prototype a unique device setup for biodiversity monitoring and compare its battery life using our scheduler against a number of fixed schedules; the scheduler captures more than 80% of events at less than 50% of the number of activations of the best-performing fixed schedule. We then explore how a collaborative scheduler can maximise the useful operation of a network of devices, improving overall network power consumption and robustness.
arxiv情報
著者 | Josh Millar,Sarab Sethi,Hamed Haddadi,Anil Madhavapeddy |
発行日 | 2024-11-14 14:26:42+00:00 |
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