CoRAST: Towards Foundation Model-Powered Correlated Data Analysis in Resource-Constrained CPS and IoT

📄 arXiv: 2403.18451v1 📥 PDF

作者: Yi Hu, Jinhang Zuo, Alanis Zhao, Bob Iannucci, Carlee Joe-Wong

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-03-27

备注: accepted and to be published in 2024 IEEE International Workshop on Foundation Models for Cyber-Physical Systems & Internet of Things (FMSys)

DOI: 10.1109/FMSys62467.2024.00005

💡 一句话要点

提出CoRAST以解决资源受限环境中的相关数据分析问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 基础模型 多模态数据 资源受限环境 分布式学习 传感器数据分析 环境监测 物联网

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理多模态数据时面临挑战，尤其是在资源受限的边缘计算环境中，难以有效整合和分析异构数据。
  2. CoRAST通过引入基础模型，利用环境信息提取传感器数据的时空和跨模态相关性，从而实现更高效的数据分析。
  3. 在真实天气数据集上的实验结果显示，CoRAST能够将预测误差降低至基线的50.3%，显著提升了分析精度。

📝 摘要（中文）

基础模型（FMs）作为一种有前景的解决方案，通过利用先前知识来理解异构数据集中复杂的时空相关性，从而有效利用分布式和多样化的环境数据。与联邦学习等分布式学习框架相比，FMs能够将多样化输入转换为嵌入，促进信息的整合。然而，在资源受限的边缘系统中部署FMs面临重大挑战。为此，本文提出了CoRAST，一个新颖的学习框架，利用FMs增强对分布式、相关异构数据的分析。通过服务器端的FM，CoRAST能够提取传感器数据之间的时空和跨模态相关性，从而为本地客户端任务提供上下文感知的洞察。实验证明，CoRAST在真实天气数据集上的表现优于基线，预测误差降低了多达50.3%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在资源受限的边缘计算环境中，如何有效分析和整合异构数据的问题。现有的分布式学习方法在处理多模态数据时常常表现不佳，难以提取数据之间的相关性。

核心思路：CoRAST的核心思路是利用基础模型（FMs）来提取和分析分布式的相关异构数据。通过将多样化的输入转换为嵌入，CoRAST能够有效整合信息并应用于新的领域。

技术框架：CoRAST的整体架构包括一个服务器端的基础模型，负责提取传感器数据的时空和跨模态相关性。该框架通过环境信息的利用，实现了上下文感知的洞察，为本地客户端任务提供支持。

关键创新：CoRAST的主要创新在于其能够在资源受限的环境中有效利用基础模型进行相关数据分析，这与传统的分布式学习方法有本质区别，后者往往难以处理多模态数据。

关键设计：在设计上，CoRAST采用了特定的损失函数和网络结构，以优化基础模型的性能，并确保在资源受限的条件下仍能实现高效的数据分析。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在真实天气数据集上的实验结果显示，CoRAST能够将预测误差降低至基线的50.3%，这一显著提升证明了其在处理相关异构数据方面的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能城市、环境监测和物联网（IoT）系统等。在这些场景中，CoRAST能够提供更准确的预测和分析，帮助决策者做出更明智的选择，提升系统的整体效率和响应能力。未来，随着基础模型技术的进一步发展，CoRAST有望在更多领域得到应用，推动相关技术的进步。

📄 摘要（原文）

Foundation models (FMs) emerge as a promising solution to harness distributed and diverse environmental data by leveraging prior knowledge to understand the complicated temporal and spatial correlations within heterogeneous datasets. Unlike distributed learning frameworks such as federated learning, which often struggle with multimodal data, FMs can transform diverse inputs into embeddings. This process facilitates the integration of information from various modalities and the application of prior learning to new domains. However, deploying FMs in resource-constrained edge systems poses significant challenges. To this end, we introduce CoRAST, a novel learning framework that utilizes FMs for enhanced analysis of distributed, correlated heterogeneous data. Utilizing a server-based FM, CoRAST can exploit existing environment information to extract temporal, spatial, and cross-modal correlations among sensor data. This enables CoRAST to offer context-aware insights for localized client tasks through FM-powered global representation learning. Our evaluation on real-world weather dataset demonstrates CoRAST's ability to exploit correlated heterogeneous data through environmental representation learning to reduce the forecast errors by up to 50.3% compared to the baselines.