With the rapid increase of Internet of Things-devices(IoT), demand for new machine learning algorithms and modelshas risen. The focus of this project is implementing a federatedlearning (FL) algorithm to detect anomalies in measurementsmade by a water monitoring IoT-sensor. The FL algorithm trainsacross a collection of decentralized IoT-devices, each using thelocal data acquired from the specific sensor. The local machinelearning models are then uploaded to a mutual server andaggregated into a global model. The global model is sent back tothe sensors and is used as a template when training starts againlocally. In this project, we only have had access to one physicalsensor. This has forced us to virtually simulate sensors. Thesimulation was done by splitting the data gathered by the onlyexisting sensor. To deal with the long, sequential data gatheredby the sensor, a long short-term memory (LSTM) network wasused. This is a special type of artificial neural network (ANN)capable of learning long-term dependencies. After analyzing theobtained results it became clear that FL has the potential toproduce good results, provided that more physical sensors aredeployed. / I samband med den snabba ökningen avInternet of Things-enheter (IoT) har efterfrågan på nya algoritmeroch modeller för maskininlärning ökat. Detta projektfokuserar på att implementera en federated learning (FL) algoritmför att detektera avvikelser i mätdata från en sensorsom övervakar vattenkvaliteten. FL algoritmen tränar en samlingdecentraliserade IoT-enheter, var och en med hjälp av lokaldata från sensorn i fråga. De lokala maskininlärningsmodellernaladdas upp till en gemensam server och sammanställs till englobal modell. Den globala modellen skickas sedan tillbaka tillsensorerna och används som mall när den lokala träningen börjarigen. I det här projektet hade vi endast tillgång till en fysisksensor. Vi har därför varit tvungna att simulera sensorer. Dettagjordes genom att dela upp datamängden som samlats in frånden fysiska sensorn. För att hantera den långa sekventiella dataanvänds ett long short-term memory (LSTM) nätverk. Detta ären speciell typ av artificiellt neuronnät (ANN) som är kapabeltatt minnas mönster under en längre tid. Efter att ha analyseratresultaten blev det tydligt att FL har potentialen att produceragoda resultat, givet att fler fysiska sensorer implementeras. / Kandidatexjobb i elektroteknik 2021, KTH, Stockholm
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-308476 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Wallén, Melker, Böckin, Mauricio |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:179 |
Page generated in 0.0016 seconds