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Titel: DeepHEC: Hybrid Error Coding using Deep Learning
VerfasserIn: Pereira, Pablo Gil
Schmidt, Andreas
Herfet, Thorsten
Sprache: Englisch
Titel: 2022 18th European Dependable Computing Conference (EDCC)
Seiten: 17-24
Verlag/Plattform: IEEE
Erscheinungsjahr: 2022
Erscheinungsort: Piscataway, NJ
Konferenzort: Zaragoza, Spain
Freie Schlagwörter: Cyber-Physical Systems
Error Control
Hybrid Error Coding
Deep Neural Networks
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
621.3 Elektrotechnik, Elektronik
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: The distributed nature of cyber-physical systems makes reliable communication essential. Hybrid Error Coding (HEC) allows the adaptation of transmission schemes to application requirements (i.e., reliability and latency) and network conditions. However, picking an efficient HEC configuration is a computationally complex search task that must be repeated when network conditions change. In this paper, we introduce DeepHEC, a deep-learning-based approach for inferring coding configurations. Results indicate that DeepHEC is on par with search-based approaches in configuration efficiency, while significantly reducing inference time. In addition, DeepHEC decouples solution space size and inference time, thereby achieving much more predictable inference times that enable adaptive HEC on real-time systems with strict timing requirements. This is especially advantageous for cyber-physical systems that could not previously benefit from adaptive HEC.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1109/EDCC57035.2022.00015
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-378813
hdl:20.500.11880/34254
http://dx.doi.org/10.22028/D291-37881
ISBN: 978-1-6654-7402-3
Datum des Eintrags: 8-Nov-2022
Drittmittel / Förderung: The work is supported by the German Research Foundation (DFG) as part of SPP 1914 “Cyber-Physical Networking” under grant 315036956.
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Professur: MI - Prof. Dr. Thorsten Herfet
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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