分散型深層学習に向けた環境発電駆動センサネットワークシステムの設計

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-11-13
• タイトル: 分散型深層学習に向けた環境発電駆動センサネットワークシステムの設計
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Design of Sensor Network System Driven by Energy Harvesting for Didtributed Deep Learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: WiP
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology
• 著者名: 三崎, 慎也; Stirapongsasuti, Sopicha; 諏訪, 博彦; 安本, 慶一
• 著者名(英): Shinya, Misaki; Sopicha, Stirapongsasuti; Hirohiko, Suwa; Keiichi, Yasumoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 大量の IoT デバイスが普及する中で，置くだけで周辺デバイスと協調し稼働する IoT システムが求められている．このようなシステムは，環境センサや人感センサなど多種のセンサで構成されるが，これらのセンサの多くはバッテリやインフラからの給電を必要とするものが多く，定期的なバッテリ交換や配線工事など設置 ・維持のためのコストがかかる．また，センサが出力するデータの分析はクラウドサーバに集約されることが多いが，広域通信による高遅延や通信コストの無駄が生じている．これらの問題に対し，著者らは，環境発電によってセンサノードを動作させ，無線メッシュネットワークを構築することで，バッテリーレス ・クラウドレス環境における分散型深層学習の実現を目指す．本研究では，屋内光で動作可能なバッテリ充電デバイスと時間指定でマイコンを間欠動作できるデバイスからなる環境発電モジュールとメッシュネットワークシステムの設計について述べる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The past decade has witnessed a huge growth in IoT/sensor devices which are crucial to develop ubiquitous services through Wireless Sensor Networks (WSNs) consisting of those devices. Generally, the WSN may consist of several types of sensors such as environmental sensor, wearable sensor and so on integrated in microcomputers as sensor nodes. However, the deployment and maintenance of a WSN takes a lot of costs due to power consumption of sensor nodes supplied by batteries. Furthermore, data processing using a cloud-based server has a non-negligible latency and computational cost when all sensors sending their data directly to the cloud server. To solve these problems, we employ the wireless mesh network consiting of sensor nodes with energy harvesting modules and let them cooperate to process/analyze the sensor data through distributed deep learning. In this paper, we propose the design of a sensor node with solar panel based eneergy harvester and intermittent microcomputer operation module and the mesh network system by such enegy harvesting sensor nodes.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11515904
• 書誌情報: 研究報告高度交通システムとスマートコミュニティ（ITS）; 巻 2019-ITS-79, 号 4, p. 1-4, 発行日 2019-11-13
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8965
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会