特許
J-GLOBAL ID：201803012327306840
機械学習の異種エッジデバイス、方法、およびシステム
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (6件)：
永井 浩之
, 中村 行孝
, 佐藤 泰和
, 朝倉 悟
, 鈴木 順生
, 石原 信人
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2017-538722
公開番号（公開出願番号）：特表2018-508874
出願日： 2016年01月22日
公開日（公表日）： 2018年03月29日
要約：
機械学習の異種エッジデバイス、方法、およびシステムが開示される。例示的な実施形態では、エッジデバイスは、通信モジュール、データ収集デバイス、メモリ、機械学習モジュール、グループ決定モジュール、およびリーダー選定モジュールを含む。エッジデバイスは、収集したデータをモデルで分析し、結果を出力し、モデルを更新して局所モデルを作成する。エッジデバイスは、異種グループ内の他のエッジデバイスと通信する。エッジデバイスは、グループメンバーシップを決定し、リーダーエッジデバイスを決定する。エッジデバイスは、局所モデルに対する要求を受信し、局所モデルをリーダーエッジデバイスに送信し、リーダーエッジデバイスが局所モデルと異なる局所モデルとをミキシング演算することによって作成された混合モデルを受信し、局所モデルを混合モデルで置き換える。
請求項（抜粋）：
複数の異なるエッジデバイスと通信するように構成された通信モジュールと、
第1のタイプのデータを収集するように構成されたデータ収集デバイスと、
前記データ収集デバイスによって収集されたデータを格納するように構成されたメモリと、
機械学習モジュールと、
グループ決定モジュールと、
リーダー選定モジュールと、を含み、前記エッジデバイスは、
所定のタスクに関連する第1のモデルを使用して、前記データ収集デバイスによって収集された第1のデータを分析し、
予測、分類、クラスタリング、異常検出、および認識のうちの少なくとも1つを含む結果を出力し、
前記結果の正確さに基づいて、前記第1のモデルを更新し、前記所定のタスクに関連する第1の局所モデルを作成し、
エッジデバイスの第1の異種グループ内の少なくとも1つの他のエッジデバイスと通信し、エッジデバイスの前記第1の異種グループは、少なくとも第1のエッジデバイスおよび第2のエッジデバイスを含み、前記第1のエッジデバイスは前記第1のタイプのデータを収集して分析し、前記第2のエッジデバイスは異なる第2のタイプのデータを収集して分析し、
エッジデバイスの第2の異種グループのメンバーシップをエッジデバイスの前記第1の異種グループから決定し、エッジデバイスの前記第2のグループは、エッジデバイスの前記第1の異種グループのサブセットであり、
エッジデバイスの前記第2の異種グループからリーダーエッジデバイスを決定し、
前記リーダーエッジデバイスから前記第1の局所モデルに対する要求を受信し、
前記第1の局所モデルを前記リーダーエッジデバイスに送信し、
前記リーダーエッジデバイスから前記所定のタスクに関連する混合モデルを受信し、前記混合モデルは、前記リーダーエッジデバイスが、複数の前記第1の局所モデルと少なくとも1つの異なるそれぞれの局所モデルとのミキシング演算を実行することによって作成され、
前記第1の局所モデルを前記混合モデルに置き換えるように構成されるエッジデバイス。
IPC (1件)：
FI (2件)：
G06N99/00 150
, G06N99/00
