A new framework for prognostics in decentralized industries: Enhancing fairness, security, and transparency through Blockchain and Federated Learning
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Haebom
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저자
T. Q. D. Pham, K. D. Tran, Khanh T. P. Nguyen, X. V. Tran, K. P. Tran
개요
본 논문은 산업 5.0 시대의 예측 정비(PM)에서 기계의 잔여 수명(RUL) 예측을 향상시키기 위해 분산 학습(FL)과 블록체인(BC) 기술을 통합하는 프레임워크를 제시합니다. 기존의 중앙 집중식 데이터 접근 방식의 프라이버시, 보안, 확장성 문제를 해결하기 위해, FL을 이용하여 여러 현장에서 지역적으로 모델을 학습하고, BC를 이용하여 네트워크 전반의 신뢰성, 투명성, 데이터 무결성을 보장합니다. NASA CMAPSS 데이터셋을 이용한 실험을 통해 모델의 효과를 검증하고, GitHub에 공개 소스 코드를 제공하여 산업 5.0의 혁신을 위한 협업 개발을 장려합니다.
