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1. WO2020105161 - エッジデバイス機械学習モデル切替システム、エッジデバイス機械学習モデル切替方法、プログラム、及びエッジデバイス

公開番号 WO/2020/105161
公開日 28.05.2020
国際出願番号 PCT/JP2018/043132
国際出願日 22.11.2018
IPC
G06N 20/00 2019.01
G物理学
06計算;計数
N特定の計算モデルに基づくコンピュータ・システム
20機械学習
CPC
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
出願人
  • 株式会社ウフル UHURU CORPORATION [JP]/[JP]
発明者
  • 谷口 将仁 TANIGUCHI Masahito
  • 古城 篤 KOJO Atsushi
  • 竹之下 航洋 TAKENOSHITA Koyo
  • 白川 智之 SHIRAKAWA Tomoyuki
優先権情報
公開言語 (言語コード) 日本語 (JA)
出願言語 (言語コード) 日本語 (JA)
指定国 (国コード)
発明の名称
(EN) EDGE DEVICE MACHINE LEARNING MODEL SWITCHING SYSTEM, EDGE DEVICE MACHINE LEARNING MODEL SWITCHING METHOD, PROGRAM, AND EDGE DEVICE
(FR) SYSTÈME DE COMMUTATION DE MODÈLE D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE DE DISPOSITIF PÉRIPHÉRIQUE, PROCÉDÉ DE COMMUTATION DE MODÈLE D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE DE DISPOSITIF PÉRIPHÉRIQUE, PROGRAMME ET DISPOSITIF PÉRIPHÉRIQUE
(JA) エッジデバイス機械学習モデル切替システム、エッジデバイス機械学習モデル切替方法、プログラム、及びエッジデバイス
要約
(EN)
The present invention relates to the Internet of Things (IoT), and the technical field falls under G06Q etc. in terms of IPC classes. [Problem] To make an edge device automatically assess, by itself, the environment in which the edge device is placed simply by placing the device in that environment, and switch from a machine learning model that is already being employed to another machine learning model suitable for the environment in which the device is placed. [Solution] The invention comprises: a first acquisition module 11 that makes an edge device 10 acquire sensor data indicating an environment in which the edge device is placed; an assessment module 12 that makes the edge device analyze the acquired sensor data and assess the environment in which the edge device is placed; a determination module 13 that makes the edge device determine a machine learning model suitable for the assessed environment; a second acquisition module 14 that makes the edge device acquire, from the cloud, the determined machine learning model suitable for the environment; and a switching module 15 that makes the edge device switch from another machine learning model that is already being employed to the acquired machine learning model.
(FR)
La présente invention concerne l'internet des objets (IdO) et son domaine technique correspond à G06Q et autres, en termes de classes d'IPC. Le problème décrit par la présente invention est de permettre à un dispositif périphérique d'évaluer automatiquement, par lui-même, l'environnement dans lequel est placé le dispositif périphérique par simple placement du dispositif dans cet environnement et de commuter d'un modèle d'apprentissage automatique déjà employé à un autre modèle d'apprentissage automatique, approprié pour l'environnement dans lequel est placé le dispositif. La solution selon l'invention concerne : un premier module d'acquisition (11) qui amène un dispositif périphérique (10) à acquérir des données de capteur indiquant un environnement dans lequel est placé le dispositif périphérique ; un module d'évaluation (12) qui amène le dispositif périphérique à analyser les données acquises de capteur et à évaluer l'environnement dans lequel est placé le dispositif périphérique ; un module de détermination (13) qui amène le dispositif périphérique à déterminer un modèle d'apprentissage automatique approprié pour l'environnement évalué ; un second module d'acquisition (14) qui amène le dispositif périphérique à acquérir, à partir du nuage, le modèle déterminé d'apprentissage automatique approprié pour l'environnement ; et un module de commutation (15) qui amène le dispositif périphérique à commuter d'un autre modèle d'apprentissage automatique déjà employé au modèle d'apprentissage automatique acquis.
(JA)
本発明は、IoT(Internet of Things)に関連し、技術分野はIPC分類においてG06Q等に該当する。 【課題】 エッジデバイスをただ置くだけで、エッジデバイス自身が、置かれた環境を自動で判断して、既に適用されている他の機械学習モデルから、その置かれた環境に適した機械学習モデルに切り替える。 【解決手段】 エッジデバイス10に、置かれた環境を示すセンサデータを取得させる第1取得モジュール11と、取得させたセンサデータを解析させて、置かれた環境を判断させる判断モジュール12と、判断させた環境に適した機械学習モデルを決定させる決定モジュール13と、決定させた環境に適した機械学習モデルを、クラウドから取得させる第2取得モジュール14と、既に適用されている他の機械学習モデルから、取得させた機械学習モデルに切り替えさせる切替モジュール15と、を備える。
国際事務局に記録されている最新の書誌情報