ダウンホール機器向けリアルタイムケーシングカラー認識システム

本論文は、石油・ガス事業における実用的な問題に対し、組み込みニューラルネットワークを用いた革新的な解決策を提案しています。リソース制約のある環境（ARM Cortex-M7マイクロプロセッサ）への対応と、リアルタイム性能（343.2 μsのレイテンシ）の実証は重要な貢献です。軽量CRNの使用と高いF1スコア（0.972）は、精度と効率のバランスが取れていることを示しています。本研究は、困難な産業環境における自律的な信号処理に対するAIの可能性を強調しています。

• •組み込みニューラルネットワークを使用したリアルタイムケーシングカラー認識システムを提案。
• •リソース制約のある環境向けに最適化された軽量の「Collar Recognition Nets」（CRN）を採用。
• •低い計算量（8,208 MAC）で高い精度（F1スコア0.972）を達成。
• •平均推論レイテンシ343.2 μsでリアルタイム性能を実証。
• •ダウンホール機器における自律信号処理の実現可能性を強調。