Interpretability and reliability-driven knowledge distillation for non-intrusive load monitoring on the edge

Gli algoritmi sviluppati per supportare l’utente nella conoscenza dei propri consumi e per sostenere abitudini virtuose, in termini di consumo consapevole di energia, devono essere interpretabili e affidabili per essere efficaci.
Il nostro lavoro propone un algoritmo di monitoraggio non intrusivo del carico che integra, nel processo di addestramento, queste due caratteristiche fondamentali tramite tecniche di interpretabilità e robustezza della predizione.

L’articolo è disponibile qui: doi.org/10.1016/j.eswa.2025.128837