Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Analysis of deep learning-based frameworks for fault detection in big research infrastructures: a case study of the SOLARIS synchrotron / Michał PIEKARSKI, Joanna JAWOREK-KORJAKOWSKA, Adriana Izabela Wawrzyniak // IEEE Access [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2169-3536. — 2024 — vol. 12, s. 185000–185011. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 185010–185011, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2024-12-09. — M. Piekarski - dod. afiliacja: National Synchrotron Radiation Center SOLARIS, Jagiellonian University, Kraków, Poland

Autorzy (3)

Słowa kluczowe

anomaly detectionsignal analysisconvolutional neural networkstransfer learningsynchrotron radiation system

Dane bibliometryczne

ID BaDAP157337
Data dodania do BaDAP2025-01-28
Tekst źródłowyURL
DOI10.1109/ACCESS.2024.3513001
Rok publikacji2024
Typ publikacjiartykuł w czasopiśmie
Otwarty dostęptak
Creative Commons
Czasopismo/seriaIEEE Access

Abstract

This paper presents an in-depth analysis of multi-modal, deep learning-based frameworks for fault detection within big research infrastructures, with a specific focus on synchrotron facilities. The study investigates various approaches and architectures and their accuracy in identifying anomalies indicative of potential faults or irregularities in operation. Leveraging a case study approach, we check the performance and applicability of these frameworks within the complex environment of big research infrastructures. Through comprehensive analysis and comparison, we highlight the strengths, limitations, and potential challenges associated with deploying deep learning techniques for fault detection in such a large-scale environment. We achieved accuracy at the level of 94.6% with image data input and a high sensitivity of 95.7% with the multi-modal framework. This investigation contributes valuable insights for researchers and practitioners seeking to enhance the reliability and efficiency of fault detection systems in synchrotron facilities and analogous setups.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

artykuł
#152766Data dodania: 13.5.2024
Automatic analysis and anomaly detection system of transverse electron beam profile based on advanced and interpretable deep learning architectures / Michał PIEKARSKI, Joanna JAWOREK-KORJAKOWSKA, Adriana Wawrzyniak // Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN  2449-6499 . — 2024 — vol. 14 no. 2, s. 139-156. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 154-155, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2024-03-19. — M. Piekarski - dod. afiliacja: National Synchrotron Radiation Center SOLARIS, Jagiellonian University
artykuł
#129441Data dodania: 13.7.2020
Convolutional neural network architecture for beam instabilities identification in Synchrotron Radiation Systems as an anomaly detection problem / Michał PIEKARSKI, Joanna JAWOREK-KORJAKOWSKA, Adriana I. Wawrzyniak, Marek GORGOŃ // Measurement ; ISSN 0263-2241. — 2020 — vol. 165 art. no. 108116, s. 1–13. — Bibliogr. s. 12–13, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2020-06-23. — M. Piekarski – dod. afiliacja: Jagiellonian University