Med tillkomsten av Internet of Things (IoT), ett ökande antal energiupptagningsmetoder används för att komplettera eller ersätta batteribaserade sensorer. Energiskördssensorer måste konfigureras enligt applikationen, hårdvaran och miljöförhållandena för att maximera deras användbarhet. Från och med idag är konfigurationen av sensorer antingen manuell eller heuristik baserad, vilket kräver värdefull domänexpertis. Förstärkt lärande (RL) är ett lovande tillvägagångssätt för att automatisera konfiguration och effektivt skala IoT-distributioner, men det är ännu inte antagits i praktiken. Vi föreslår lösningar för att överbrygga detta gap: minska utbildningsfasen av RL så att noderna är i drift inom en kort tid efter utplaceringen och minska beräkningskraven för att skala till stora utplaceringar. Vi fokuserar på konfiguration av provtagningsfrekvensen för solpaneler baserade på energiupptagningssensorer inomhus. Vi skapade en simulator baserad på 3 månaders data som samlats in från 5 sensornoder under olika ljusförhållanden. Våra simuleringsresultat visar att RL effektivt kan lära sig energiåtgångsmönster och konfigurera provtagningshastigheten för sensornoder för att maximera avkänningsdata samtidigt som energilagringen inte utarmas. Noderna kan vara i drift under första dagen genom att använda våra metoder.Vi visar att det är möjligt att minska antalet RL-policyer genom att använda en enda policy för noder som delar liknande ljusförhållanden.
Fraternali m.fl. Ref fokuserade på konfigurationen av provtagningsfrekvensen för sensorer för energiupptagning inomhus.
Scaling Configuration of Energy Harvesting Sensors with Reinforcement Learning
{'venue': "ENSsys '18: International Workshop on Energy Harvesting&Energy-Neutral Sensing Systems}{November 4, 2018}{Shenzhen, China", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}