Fortschritte im Zero-Shot-Lernen für IoT-Sensorik

In den letzten Jahren hat das Deep Learning in vielen Bereichen, einschliesslich des Internets der Dinge (IoT), grosse Fortschritte gemacht. IoT-Geräte sind überall und sammeln Daten durch verschiedene Sensoren. Diese Geräte können uns helfen, unsere Umgebung in Echtzeit zu verstehen und zu analysieren. Allerdings haben traditionelle Deep Learning-Modelle ihre Grenzen, insbesondere wenn es darum geht, neue Datentypen zu erkennen, die sie noch nie zuvor gesehen haben. Das ist eine Herausforderung, besonders bei Daten von IoT-Geräten, bei denen die Anzahl der verschiedenen Klassen ziemlich begrenzt sein kann.

Eine Lösung für dieses Problem ist eine Methode namens Zero-Shot Learning (ZSL). ZSL ermöglicht es Modellen, Vorhersagen über neue Klassen basierend auf zuvor gelernten Informationen zu treffen. Das geschieht, indem semantische Informationen genutzt werden, also Daten, die die Eigenschaften von Klassen beschreiben. So können wir Daten aus unbekannten Klassen klassifizieren, ohne das Modell auf diese spezifischen Klassen trainieren zu müssen.

Darüber hinaus sind Foundation-Modelle (FMs) grosse Deep Learning-Modelle, die auf vielfältigen Datensätzen trainiert wurden und bemerkenswerte Fähigkeiten in verschiedenen Aufgaben gezeigt haben. Diese Modelle können nützliche Informationen generieren, die in verschiedenen Bereichen angewendet werden können, einschliesslich der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Bilderkennung. Ihre Anwendung im Bereich des IoT-Sensing mit spezifischen Signalen wie mmWave, IMU und Wi-Fi wurde jedoch noch nicht vollständig erkundet.

#Problembeschreibung

Die grundlegende Herausforderung im IoT-Sensing ist, dass Modelle, die unter traditionellen Bedingungen trainiert wurden, oft Schwierigkeiten haben, wenn sie mit Daten aus Klassen konfrontiert werden, die sie noch nie zuvor gesehen haben. Um die Leistung von IoT-Geräten in solchen Situationen zu verbessern, brauchen wir eine Methode, die die verfügbaren Daten effektiv nutzen und sinnvolle Schlussfolgerungen daraus ziehen kann. Traditionelle Methoden des maschinellen Lernens benötigen oft grosse Mengen an gekennzeichneten Daten, um richtig zu funktionieren, und haben Probleme mit begrenzten Daten, was in IoT-Anwendungen häufig vorkommt.

Das bringt uns zu ZSL. ZSL könnte IoT-Geräte in die Lage versetzen, Daten aus diesen neuen Klassen mit Hilfe von semantischen Informationen zu identifizieren und zu klassifizieren. Bisherige Ansätze basierten jedoch auf manuellen Methoden, die mühsam sind und schwer skalierbar für komplexere Datensätze.

#Zero-Shot Learning

Zero-Shot Learning zielt darauf ab, Daten aus neuartigen Klassen mithilfe von Wissen aus bekannten Klassen zu klassifizieren. Traditionelle ZSL-Methoden konzentrieren sich normalerweise darauf, nur unbekannte Klassen zu erkennen, was einschränkend sein kann. Ein verbesserter Ansatz, der als generalized zero-shot learning (GZSL) bekannt ist, versucht, sowohl gesehene als auch ungesehene Klassen gleichzeitig zu identifizieren.

GZSL-Methoden können in zwei Hauptkategorien unterteilt werden: embedding-basierte und generative Methoden. Embedding-basierte Methoden erstellen eine Funktion, die Merkmale aus den Daten in semantische Räume abbildet. Das Ziel ist, Daten-Embeddings der gleichen Klasse zu verbinden und sie näher an ihre entsprechenden Labels im semantischen Raum zu bringen. Diese Methode ist oft unkompliziert, kann jedoch aufgrund des Mangels an Daten für ungesehene Klassen während des Trainings voreingenommen sein.

Generative Ansätze hingegen trainieren Modelle, um synthetische Merkmale unbekannter Klassen basierend auf den Merkmalen bekannter Klassen zu erstellen. Obwohl diese Methoden helfen können, Voreingenommenheit zu verringern, indem sie einige Daten unbekannter Klassen bereitstellen, sind sie oft weniger stabil und können während des Trainings auf Probleme stossen.

#Foundation-Modelle

Foundation-Modelle sind gross angelegte Deep Learning-Systeme, die auf riesigen Datenmengen trainiert wurden. Diese Modelle haben signifikante Erfolge in verschiedenen Aufgaben gezeigt. Zum Beispiel können sie für Chatbots, Bilderkennung, Codegenerierung, Sprachübersetzung und mehr verwendet werden. Die Vielseitigkeit dieser Modelle ermöglicht es ihnen, eine Vielzahl von Datentypen effektiv zu verarbeiten.

In jüngsten Entwicklungen wurden diese Foundation-Modelle verwendet, um Verbindungen zwischen verschiedenen Datentypen, wie Audio, Text und Bildern, herzustellen. Durch das Lernen aus vielfältigen Datensätzen können diese Modelle Embeddings generieren, die für verschiedene Anwendungen, einschliesslich IoT-Sensing-Aufgaben, nützlich sein können.

#Vorgeschlagener Ansatz

Um die Herausforderungen im Zero-Shot IoT-Sensing anzugehen, schlagen wir eine Methode vor, die IoT-Daten-Embeddings mit semantischen Embeddings aus dem Text-Encoder eines Foundation-Modells ausrichtet. Unser Ansatz besteht aus mehreren Schritten, die darauf abzielen, die Leistung des IoT-Sensing zu verbessern.

Zuerst wenden wir Prompt Engineering an, um effektive Klassenprototypen zu erstellen. Wir nutzen eine Kombination aus Soft Prompts, die anpassbare Vektoren sind, die sich an Daten anpassen, und Hard Prompts, die auf domänenspezifischem Wissen basieren. Diese Kombination hilft, robuste semantische Embeddings zu erstellen, die für die Klassifizierung unbekannter Daten benötigt werden.

Wir nutzen Cross-Attention-Techniken, um diese beiden Arten von Prompts zu kombinieren. Diese Methode ermöglicht es uns, die Stärken von sowohl Soft als auch Hard Prompts zu nutzen, um ein umfassendes Verständnis jeder Klasse zu generieren.

Zweitens, um Voreingenommenheit in IoT-Embeddings zu adressieren, implementieren wir Datenaugmentation, um synthetische Daten für unbekannte Klassen zu generieren. Das hilft sicherzustellen, dass unsere Modelle nicht übermässig auf die gesehene Klassen angewiesen sind und sich effektiv auf neue Daten verallgemeinern können.

Drittens evaluieren wir unsere vorgeschlagene Methode über mehrere IoT-Datensätze hinweg, wobei wir verschiedene Leistungskennzahlen verwenden, um zu beurteilen, wie gut sie bei der offenen Klassifizierung und Zero-Shot Learning abschneidet.

#Methodenimplementierung

Unsere Methode besteht aus mehreren wichtigen Modulen, um ein effektives Zero-Shot IoT-Sensing zu erreichen:

#Klassenprototype Extraction

Wir nutzen den Text-Encoder eines Foundation-Modells, um Klassenprototypen aus den bereitgestellten Textbeschreibungen zu extrahieren. Diese Prototypen erfassen wesentliche Eigenschaften jeder Klasse, die helfen, zu bestimmen, wie eingehende Daten klassifiziert werden sollen.

Zudem erstellen wir Prompts für die Klassen basierend auf sowohl Soft- als auch Hard-Prompt-Techniken. Der Soft Prompt ist anpassbar und wird während des Modelltrainings angepasst, während der Hard Prompt domänenspezifisches Wissen in die Klassenprototypen integriert.

#IoT-Embedding Extraction

Jede eingehende IoT-Datenprobe wird mit einem Merkmals-Extraktor verarbeitet. Dies kann bekannte Architekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) oder Transformer umfassen, je nach Art der analysierten IoT-Daten. Die extrahierten Merkmale werden dann in semantische Räume projiziert, um IoT-Embeddings zu erstellen.

#Modelltraining

Wir trainieren unser Modell mit einer überwachten kontrastiven Lernstrategie. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, zu lernen, wie man zwischen ähnlichen und unähnlichen Datenproben unterscheidet. Es funktioniert, indem es Embeddings positiver Paare zusammenzieht und gleichzeitig die Embeddings negativer Paare voneinander trennt.

Während des Modelltrainings synthetisieren wir auch Daten unbekannter Klassen mithilfe generativer Modelle. Dadurch stellen wir sicher, dass unsere IoT-Embeddings robust sind und weniger voreingenommen gegenüber gesehener Klassen.

#Open-Set Detection

Open-Set Detection identifiziert, ob eingehende Proben zu bekannten oder unbekannten Klassen gehören. Wir berechnen Abstände zwischen den IoT-Embeddings der Proben und den Clustern, die durch die Embeddings der gesehene Klassen gebildet werden. Basierend auf diesen Abständen können wir Proben als gesehen oder unbekannt klassifizieren.

#Zero-Shot-Klassifizierung

Für Proben, die als unbekannt identifiziert wurden, laden wir sie zur Klassifizierung in das cloudbasierte Foundation-Modell hoch. Das Modell berechnet Ähnlichkeitsscores zwischen den IoT-Embeddings und den Klassenprototypen, um das passendste Label für die unbekannten Daten zuzuweisen.

#Evaluation und Ergebnisse

Wir haben unsere Methode an mehreren Datensätzen evaluiert, die IMU-, mmWave- und Wi-Fi-Daten umfassten. Diese Evaluation beinhaltete, unsere Methode gegen verschiedene Baselines zu testen, um ihre Effektivität sowohl bei der offenen Klassifizierung als auch beim verallgemeinerten Zero-Shot Learning zu messen.

In Bezug auf die offene Klassifizierung hat unsere Methode die vorherigen Ansätze übertroffen. Die Ergebnisse zeigten, dass die Kombination aus überwachten kontrastiven Lernen und Datenaugmentation dazu beigetragen hat, besser definierte IoT-Embeddings zu erstellen, was die Identifizierung unbekannter Klassen verbesserte.

Für die Zero-Shot-Klassifizierung zeigte unsere Methode ebenfalls eine überlegene Leistung. Durch die Nutzung von Foundation-Modellen zur Verbesserung der semantischen Embeddings erreichten wir eine höhere Genauigkeit beim Erkennen sowohl gesehener als auch unbekannter Klassen.

#Diskussion

Unsere Untersuchung zur Nutzung von Foundation-Modellen für Zero-Shot IoT-Sensing hat zahlreiche Verbesserungschancen in der Klassifizierung und Analyse von Daten aus IoT-Geräten aufgezeigt. Die Kombination aus effektivem Prompt Engineering und Datenaugmentation ermöglichte es uns, ein System zu schaffen, das sowohl flexibel als auch robust gegenüber den Herausforderungen begrenzter gelabelter Daten ist.

In Zukunft planen wir, das Potenzial für die Integration zusätzlicher Modalitäten zu erkunden und unseren Ansatz an ein breiteres Spektrum von IoT-Sensoren und Anwendungen anzupassen. Wir planen auch, die Erklärbarkeit unserer Methode zu untersuchen, was Einblick geben würde, wie das Modell seine Klassifikationen vornimmt. Das Verständnis dieser Prozesse kann helfen, das Vertrauen der Nutzer in Machine Learning-Systeme zu verbessern, insbesondere in kritischen Anwendungen wie Gesundheitsversorgung und Sicherheit.

#Fazit

Zusammenfassend konzentriert sich unsere Arbeit darauf, das Zero-Shot IoT-Sensing durch den innovativen Einsatz von Foundation-Modellen und fortschrittlichen Lerntechniken zu verbessern. Indem wir das verallgemeinerte Wissen in Foundation-Modellen nutzen, haben wir eine Methode entwickelt, die effektiv die Lücke zwischen IoT-Daten und semantischem Verständnis überbrückt. Unsere Ergebnisse zeigen, dass wir signifikante Verbesserungen bei der Erkennung und Klassifizierung unbekannter Klassen erreichen können, was letztendlich zu effektiveren und zuverlässigen IoT-Sensing-Lösungen führt.