Parameter Efficient Multi-Class Intelligent Scheduling for Multimodal Online Distributed Industrial Anomaly Detection

Este artículo propone MODIAD, un nuevo framework para la detección de anomalías industriales multimodales, online y distribuidas, abordando las limitaciones de los métodos existentes en entornos industriales del mundo real. Su objetivo es aprovechar la inteligencia de borde para el entrenamiento distribuido de modelos en sistemas industriales.