20.06.2023, 14:30 Uhr

Universität Wien
Seminrraum 11
Währinger Str. 29
1090 Wien

Titel: „Generalized Concentration Protocols for Gas Sensing Products“

Kurzfassung:
Gasmessanwendungen haben eine lange Tradition in der Verwendung von Mustererkennungsalgorithmen
zur Schätzung von Gaskonzentrationen aus Hardwaresignalen. In den
letzten Jahren haben sich rekurrente neuronale Netze für diesen Zweck zur dominierenden
Methode entwickelt. Um genaue Gasvorhersagen mit rekurrenten neuronalen Netzen zu
gewährleisten, ist es entscheidend, über einen vielfältigen und robusten Satz von Trainingsdaten
zu verfügen, der die Reichweite und Verteilung möglicher Gaskonzentrationen
widerspiegelt.
Da Trainingsdaten für Gasmessanwendungen sowohl aus Sensormesswerten als auch
Konzentrationsreferenzen (Ground Truth) bestehen müssen, besteht die übliche Methode
zum Erfassen von Trainingsdaten darin, Konzentrationsprotokolle in einer kontrollierten
Laborumgebung zu verwenden. Bei Verwendung dieser Methode steuert die Verteilung der
Referenzkonzentrationswerte im Protokoll die Verteilung der resultierenden Trainingsdaten.
Protokolle, bei denen die Referenzwerte nicht repräsentativ für mögliche anzutreffende
Konzentrationen sind, werden daher unausgeglichene Trainingsdaten erzeugen.
Diese Arbeit schlägt eine Methode vor, um ausgewogene Trainingsdaten für Gasmessanwendungen
zu erhalten, indem verallgemeinerte Gaskonzentrationsprotokolle für den
europäischen Kontinent verwendet werden. Wichtige Gaskonzentrationsfunktionen werden
aus einem umfangreichen Ozonüberwachungsnetz unter Verwendung von Methoden
der funktionalen Datenanalyse extrahiert. Diese Funktionen werden als Konzentrationsprotokoll
in einer Sensorsimulation eingesetzt, die Sensordaten erzeugt, die mit einer
Laborumgebung vergleichbar sind, und die resultierenden simulierten Daten werden verwendet,
um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren. Um die Wirksamkeit dieser
Methode zu bewerten, wird der Arbeitsablauf mit derzeit verwendeten Ozonkonzentrationsprotokollen
repliziert, und die Ergebnisse deuten darauf hin, dass dieser Ansatz
erhebliche Vorteile hat.
Insgesamt leistet diese Arbeit einen wichtigen Beitrag zur Verallgemeinerung lokaler
Gaskonzentrationsinformationen in universell anwendbare tägliche Gaszyklen.