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2023年10月20日， 布莱恩木板计算机科学助理教授在该杂志上发表了一项新的合作研究 ACM通讯，标题为“机器学习传感器:未来智能传感器的设计范例.“鉴于过去十年机器学习的商业应用激增, 特别是最近在嵌入式设备上使用机器学习的增加(TinyML), Plancher和他的同事概述了MLSensor, 一个设计范例，以促进一个负责任的未来智能传感器.
机器学习传感器是一个逻辑框架，用于开发支持机器学习的嵌入式系统，通过其隐私设计方法为最终用户提供支持. Plancher和他的同事将MLSensor定义为“一个独立的系统”, 嵌入式系统利用机器学习来处理设备上的传感器数据，从逻辑上将数据计算与主应用处理器解耦，并限制更广泛系统的数据访问.“通过限制数据接口, 机器学习传感器范例有助于保护超出传感器功能范围的用户数据. 和, 通过使用详细的数据表, 这些传感器可以促进边缘机器学习的透明和负责任的使用. Plancher和他的同事们乐观地认为，机器学习传感器范式将有助于解决无处不在的边缘机器学习带来的一些挑战，从而安全有效地将这些技术部署到世界上.