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1. WO2020162879 - CODE D'AUTOMATISATION DE GRANDE TAILLE

Numéro de publication WO/2020/162879
Date de publication 13.08.2020
N° de la demande internationale PCT/US2019/016583
Date du dépôt international 05.02.2019
CIB
G06F 8/30 2018.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
8Dispositions pour ingénierie logicielle
30Création ou génération de code source
G06F 8/33 2018.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
8Dispositions pour ingénierie logicielle
30Création ou génération de code source
33Éditeurs intelligents
G06F 8/20 2018.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
8Dispositions pour ingénierie logicielle
20Conception de logiciels
G06F 8/36 2018.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
8Dispositions pour ingénierie logicielle
30Création ou génération de code source
36Réutilisation de logiciel
G06F 8/70 2018.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
8Dispositions pour ingénierie logicielle
70Maintenance ou gestion de logiciel
G06N 3/08 2006.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
08Méthodes d'apprentissage
CPC
G06F 8/20
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
8Arrangements for software engineering
20Software design
G06F 8/31
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
8Arrangements for software engineering
30Creation or generation of source code
31Programming languages or programming paradigms
G06F 8/33
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
8Arrangements for software engineering
30Creation or generation of source code
33Intelligent editors
G06F 8/36
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
8Arrangements for software engineering
30Creation or generation of source code
36Software reuse
G06F 8/70
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
8Arrangements for software engineering
70Software maintenance or management
G06N 3/08
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
Déposants
  • SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT [DE]/[DE]
Inventeurs
  • MARTINEZ CANEDO, Arquimedes
  • GOYAL, Palash
  • VANDEVENTER, Jason
  • SHEN, Ling
Mandataires
  • FIL, Michele S.
Données relatives à la priorité
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) BIG AUTOMATION CODE
(FR) CODE D'AUTOMATISATION DE GRANDE TAILLE
Abrégé
(EN)
A system and method to apply deep learning techniques to an automation engineering environment are provided. Big code files and automation coding files are retrieved by the system from public repositories and private sources, respectively. The big code files include examples general software structure examples to be utilized by the method and system to train advanced automation engineering software. The system represents the coding files in a common space as embedded graphs which a neural network of the system uses to learn patterns. Based on the learning, the system can predict patterns in the automation coding files. From the predicted patterns executable automation code may be created to augment the existing automation coding files.
(FR)
L'invention concerne un système et un procédé permettant d'appliquer des techniques d'apprentissage profond à un environnement d'ingénierie d'automatisation. Des fichiers de code de grande taille et des fichiers de codage d'automatisation sont extraits par le système à partir de référentiels publics et de sources privées, respectivement. Les fichiers de code de grande taille comprennent des exemples de structures logicielles générales à utiliser par le procédé et le système pour entraîner un logiciel d'ingénierie d'automatisation avancé. Le système représente les fichiers de codage dans un espace commun sous la forme de graphes intégrés qu'un réseau neuronal du système utilise pour apprendre des motifs. Sur la base de l'apprentissage, le système peut prédire des motifs dans les fichiers de codage d'automatisation. À partir des motifs prédits, un code d'automatisation exécutable peut être créé pour augmenter les fichiers de codage d'automatisation existants.
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international