A Primer for tinyML Predictive Maintenance: Input and Model Optimisation - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

A Primer for tinyML Predictive Maintenance: Input and Model Optimisation

Emil Njor
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1406739
Jan Madsen
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1406740
Xenofon Fafoutis
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1406741

Résumé

In this paper, we investigate techniques used to optimise tinyML based Predictive Maintenance (PdM). We first describe PdM and tinyML and how they can provide an alternative to cloud-based PdM. We present the background behind deploying PdM using tinyML, including commonly used libraries, hardware, datasets and models. Furthermore, we show known techniques for optimizing tinyML models. We argue that an optimisation of the entire tinyML pipeline, not just the actual models, is required to deploy tinyML based PdM in an industrial setting. To provide an example, we create a tinyML model and provide early results of optimising the input given to the model.
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Année Mois Jours
Avant la publication
mercredi 1 janvier 2025
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mercredi 1 janvier 2025
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Dates et versions

hal-04668653 , version 1 (07-08-2024)

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Citer

Emil Njor, Jan Madsen, Xenofon Fafoutis. A Primer for tinyML Predictive Maintenance: Input and Model Optimisation. 18th IFIP International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations (AIAI), Jun 2022, Hersonissos, Greece. pp.67-78, ⟨10.1007/978-3-031-08337-2_6⟩. ⟨hal-04668653⟩
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