Privacy-Preserving Active Learning for circular manufacturing supply chains for extreme data sparsity scenarios

Este artigo descreve a frustração de um pesquisador com a escassez extrema de dados em cadeias de suprimentos de manufatura circular para ímãs de terras raras. A pesquisa foi inspirada por um dilema entre a coleta de mais dados ou o compartilhamento forçado, levando à percepção do aprendizado ativo como uma solução para detecção de eventos raros e preservação da privacidade.