Vi presenterar en robust distribuerad algoritm för ungefärlig probabilistisk slutsats i dynamiska system, såsom sensornätverk och team av mobila robotar. Med hjälp av förmodad densitetsfiltrering upprätthåller nätverksnoder en dragbar representation av trostillståndet på ett distribuerat sätt. Vid varje gång steg, noderna samordna för att villkora denna distribution på de observationer som gjorts i hela nätverket, och att föra denna uppskattning till nästa steg. Dessutom identifierar vi en betydande utmaning för probabilistiska slutsatser i dynamiska system: meddelandeförluster eller nätverkspartitioner kan orsaka noder att ha inkonsekventa uppfattningar om systemets nuvarande tillstånd. Vi tar itu med detta problem genom att utveckla distribuerade algoritmer som garanterar att noderna kommer att nå en informativ och konsekvent distribution när kommunikationen åter etableras. Vi presenterar en serie experimentella resultat på verkliga sensordata för två verkliga distributioner av sensornätverk: en med 25 kameror och en med 54 temperaturgivare.
I REF presenterar författarna slutligen en distribuerad algoritm för ungefärlig probabilistisk slutledning i dynamiska system.
Distributed Inference in Dynamical Systems
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}