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1. WO2022003528 - FORECASTING MULTIVARIATE TIME SERIES DATA

Publication Number WO/2022/003528
Publication Date 06.01.2022
International Application No. PCT/IB2021/055752
International Filing Date 28.06.2021
IPC
G06N 3/04 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architecture, e.g. interconnection topology
Applicants
  • INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION [US]/[US]
  • IBM UNITED KINGDOM LIMITED [GB]/[GB] (MG)
  • IBM (CHINA) INVESTMENT COMPANY LIMITED [CN]/[CN] (MG)
Inventors
  • FUKUDA, Maris
  • TAKASAKI, Kenichi
  • SASAKI, Yuka
  • WATANABE, Shoichiro
  • NISHIMURA, Yasutaka
Agents
  • PYECROFT, Justine
Priority Data
16/917,97201.07.2020US
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) FORECASTING MULTIVARIATE TIME SERIES DATA
(FR) PRÉVISION DE DONNÉES DE SÉRIE CHRONOLOGIQUE À MULTIPLES VARIABLES
Abstract
(EN) Utilizing a trained generative adversarial network (GAN) model to cause a computer to output multivariate forecasted time-series data by providing a trained GAN model, the GAN model comprising dilated convolutional layers for receiving time-series multivariate data, receiving time-series multivariate biometric data, generating, using the GAN model, successive time series multivariate biometric data acccording to the time-series multivariate biometric data, determining an outcome according to the successive time-series multivariate biometric data, and providing an output associated with the outcome.
(FR) Utilisation d'un modèle de réseau social génératif entraîné (GAN) pour amener un ordinateur à délivrer en sortie des données de série chronologique prévues à multiples variables par fourniture d'un modèle GAN entraîné, le modèle GAN comprenant des couches de convolution dilatées pour recevoir des données de série chronologique à multiples variables, réception de données biométriques de série chronologique à multiples variables, génération, à l'aide du modèle GAN, de données biométriques de série chronologique à multiples variables successives s'accordant aux données biométriques de série chronologique à multiples variables, détermination d'un résultat selon les données biométriques de série chronologique à multiples variables successives, et fourniture d'une sortie associée au résultat.
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