Nous pr???sentons une poubelle intelligente bas???e sur l'IoT qui utilise un mod???le d'apprentissage automatique et profond pour g???rer l'???limination des d???chets et pr???voir les polluants atmosph???riques pr???sents dans l'environnement de la poubelle. Nous avons exp???riment??? un mod???le traditionnel (algorithme des plus proches voisins (k-NN) et r???gression logistique) et un algorithme non traditionnel (r???seau de m???moire ??? long terme (LSTM) bas??? sur l'apprentissage profond) pour la cr???ation de messages ...
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Nous pr???sentons une poubelle intelligente bas???e sur l'IoT qui utilise un mod???le d'apprentissage automatique et profond pour g???rer l'???limination des d???chets et pr???voir les polluants atmosph???riques pr???sents dans l'environnement de la poubelle. Nous avons exp???riment??? un mod???le traditionnel (algorithme des plus proches voisins (k-NN) et r???gression logistique) et un algorithme non traditionnel (r???seau de m???moire ??? long terme (LSTM) bas??? sur l'apprentissage profond) pour la cr???ation de messages d'alerte concernant l'???tat de la poubelle et la pr???vision de la quantit??? de monoxyde de carbone (CO) polluant pr???sent dans l'air ??? un moment pr???cis. Les rappels de la r???gression logistique et de l'algorithme k-NN sont respectivement de 79 % et 83 % dans un environnement de test en temps r???el pour pr???dire l'???tat de la poubelle. La pr???cision des mod???les LSTM modifi??? et LSTM simple est de 90 % et 88 %, respectivement, pour pr???dire la concentration future des gaz pr???sents dans l'air. Le syst???me a entra???n??? un d???lai de 4 secondes dans la cr???ation et la transmission du message d'alerte ??? un agent sanitaire. Le syst???me a permis de surveiller en temps r???el les niveaux de d???chets et de recevoir des notifications du m???canisme d'alerte.
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