DE102022203266A1

DE102022203266A1 - Verfahren und einrichtungen zum automatischen aktualisieren von künstliche-intelligenz-modellen für autonome fabriken

Info

Publication number: DE102022203266A1
Application number: DE102022203266.7A
Authority: DE
Inventors: Samudyatha C. Kaira; Rita Wouhaybi; Minmin Hou
Original assignee: Intel Corp
Current assignee: Intel Corp
Priority date: 2021-04-30
Filing date: 2022-04-01
Publication date: 2022-11-03
Also published as: KR20220149418A; US20210325861A1; CN115270697A

Abstract

Offenbart sind Verfahren, Einrichtungen, Systeme und Herstellungsartikel zum automatischen Aktualisieren von Künstliche-Intelligenz-Modellen, die an Daten einer ersten Fabrikproduktionslinie arbeiten, wobei die Einrichtung Folgendes umfasst: eine intelligente Auslöseschaltungsanordnung zum Auslösen eines automatisierten Modellaktualisierungsprozesses, eine automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung zum Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle als Reaktion auf eine Modellaktualisierung und eine intelligente Modelleinsatzschaltungsanordnung zum Ausgeben einer Vorhersage einer Künstliche-Intelligenz-Modellkombination, um eine Vorhersageleistungsfähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.

Description

VERWANDTE ANMELDUNG
Dieses Patent beansprucht den Vorteil der vorläufigen US-Patentanmeldung Nr. 63/182,585 , eingereicht am 30. April 2021, die hiermit durch Bezugnahme in ihrer Gesamtheit aufgenommen wird. Priorität gegenüber der US-Patentanmeldung Nr. 63/182,585 wird hiermit beansprucht.
GEBIET DER OFFENBARUNG
Diese Offenbarung betrifft allgemein maschinelles Lernen und insbesondere Verfahren und Einrichtungen zum automatischen Aktualisieren von Künstliche-Intelligenz-Modellen für autonome Fabriken.
HINTERGRUND
Datensammlung und Technologie zur Datenanalyse entwickeln sich weiterhin rasant weiter. Zum Beispiel können Fabriken, die Produkte durch die Verwendung von Fertigungslinien herstellen, Daten während des gesamten Herstellungsprozesses sammeln. Bei manchen Beispielen wird ein erstes Teil auf einer ersten Fertigungslinie (z. B. Produktion) produziert, und ein zweites Teil, das mit dem ersten Teil identisch ist, kann auf einer zweiten Fertigungslinie produziert werden, die mit der ersten Fertigungslinie identisch ist. In den letzten Jahren wurden Maschinenlernalgorithmen verwendet, um solche Daten zu modellieren.
Figurenliste

1 veranschaulicht einen Überblick über eine Edge-Cloud-Konfiguration für Edge-Computing.
2 veranschaulicht Betriebsschichten zwischen Endpunkten, einer Edge-Cloud und Cloud-Rechenumgebungen.
3 veranschaulicht einen beispielhaften Ansatz für Networking und Dienste in einem Edge-Rechensystem.
4 ist ein Blockdiagramm einer beispielhaften Umgebung, in der eine Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung arbeitet, um Künstliche-Intelligenz-Modelle für autonome Fabriken automatisch zu aktualisieren.
5 ist ein Blockdiagramm einer beispielhaften Implementierung der Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung von 4.
6 ist ein Flussdiagramm, das beispielhafte maschinenlesbare Anweisungen repräsentiert, die durch eine beispielhafte Prozessorschaltungsanordnung ausgeführt werden können, um die Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung von 5 zu implementieren.
7 ist ein Flussdiagramm, das beispielhafte maschinenlesbare Anweisungen repräsentiert, die durch eine beispielhafte Prozessorschaltungsanordnung ausgeführt werden können, um die Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung von 5 zu implementieren.
8 ist ein Flussdiagramm des Prozesses, der durch die Umgebung ausgeführt wird, in der die Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung von 4 arbeitet.
9 ist eine Veranschaulichung einer Datentabelle, die durch die Einsatzschaltungsanordnung der Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung von 5 erzeugt wird.
10A stellt einen Überblick über beispielhafte Komponenten zur Berechnung bereit, die an einem Rechenknoten in einem Edge-Rechensystem eingesetzt werden.
10B stellt einen weiteren Überblick über beispielhafte Komponenten innerhalb einer Rechenvorrichtung in einem Edge-Rechensystem bereit.
11 ist ein Blockdiagramm einer beispielhaften Verarbeitungsplattform, die eine Prozessorschaltungsanordnung beinhaltet, die zum Ausführen der beispielhaften maschinenlesbaren Anweisungen von 6 und 7 strukturiert ist, um die Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung von 5 zu implementieren.
12 ist ein Blockdiagramm einer beispielhaften Implementierung der Prozessorschaltungsanordnung von 11.
13 ist ein Blockdiagramm einer anderen beispielhaften Implementierung der Prozessorschaltungsanordnung von 11.
14 ist ein Blockdiagramm einer beispielhaften Softwareverteilungsplattform (z. B. eines oder mehrerer Server) zum Verteilen von Software (z. B. Software, die den beispielhaften maschinenlesbaren Anweisungen der 6-7 entspricht) an Client-Vorrichtungen, die mit Endbenutzern und/oder Verbrauchern (z. B. für Lizenz, Verkauf und/oder Verwendung), Einzelhändler (z. B. für Verkauf, Wiederverkauf, Lizenz und/oder Unterlizenz) und/oder Originalgerätehersteller (OEMs) (z. B. zur Aufnahme in Produkte, die zum Beispiel an Einzelhändler und/oder an andere Endbenutzer, wie etwa Direktkaufskunden, zu verteilen sind) assoziiert sind.

Die Figuren sind nicht maßstabsgetreu. Stattdessen kann die Dicke der Schichten oder Gebiete in den Zeichnungen vergrößert sein. Wie hierin verwendet, können Verbindungsbezüge (z. B. angebracht, gekoppelt, verbunden und zusammengefügt) Zwischenglieder zwischen den Elementen, auf die durch den Verbindungsbezug verwiesen wird, und/oder eine Relativbewegung zwischen diesen Elementen beinhalten, sofern nichts anderes angegeben ist. Daher leiten Verbindungsbezüge nicht notwendigerweise ab, dass zwei Elemente direkt verbunden sind und/oder sich in fester Beziehung zueinander befinden. Wie hierin verwendet, ist die Angabe, dass sich ein beliebiger Teil in „Kontakt“ mit einem anderen Teil befindet, mit der Bedeutung definiert, dass es keinen Zwischenteil zwischen den zwei Teilen gibt.
Sofern nicht spezifisch anders angegeben, werden Deskriptoren, wie etwa „erste/r/s“, „zweite/r/s“, „dritte/r/s“ usw., hierin verwendet, ohne irgendeine Bedeutung von Priorität, physischer Reihenfolge, Anordnung in einer Liste und/oder Ordnung auf irgendeine Weise zu unterstellen oder anderweitig anzugeben, sondern werden lediglich als Bezeichnungen und/oder willkürliche Namen verwendet, um Elemente zum einfachen Verständnis der offenbarten Beispiele zu unterscheiden. Bei manchen Beispielen kann der Deskriptor „erstes“ verwendet werden, um auf ein Element in der ausführlichen Beschreibung zu verweisen, während auf das gleiche Element in einem Anspruch mit einem unterschiedlichen Deskriptor, wie etwa „zweites“ oder „drittes“, verwiesen wird. In derartigen Fällen versteht es sich, dass derartige Deskriptoren lediglich zum eindeutigen Identifizieren jener Elemente verwendet werden, die zum Beispiel ansonsten einen gleichen Namen teilen könnten. Wie hierin verwendet, verweisen „ungefähr“ und „etwa“ auf Abmessungen, die aufgrund von Herstellungstoleranzen und/oder anderen realen Unvollkommenheiten möglicherweise nicht exakt sind. Wie hierin verwendet, verweist „im Wesentlichen Echtzeit“ auf ein Auftreten auf eine nahezu augenblickliche Weise, mit dem Verständnis, dass es Echtweltverzögerungen für Rechenzeit, Übertragung usw. geben kann. Sofern nichts anderes angegeben ist, bezieht sich „im Wesentlichen Echtzeit“ somit auf Echtzeit +/- 1 Sekunde. Wie hierin verwendet, schließt die Formulierung „in Kommunikation“, einschließlich Variationen davon, eine direkte Kommunikation und/oder eine indirekte Kommunikation durch eine oder mehrere Zwischenkomponenten ein und erfordert keine direkte physische (z. B. drahtgebundene) Kommunikation und/oder konstante Kommunikation, sondern schließt vielmehr zusätzlich eine selektive Kommunikation in periodischen Intervallen, geplanten Intervallen, aperiodischen Intervallen und/oder einmalige Ereignisse ein. Wie hierin verwendet, ist „Prozessorschaltungsanordnung“ so definiert, dass sie (i) eine oder mehrere elektrische Spezialschaltungen beinhaltet, die zum Durchführen einer oder mehrerer spezifischer Operationen strukturiert sind und eine oder mehrere halbleiterbasierte Logikvorrichtungen (z. B. elektrische Hardware, die durch einen oder mehrere Transistoren implementiert wird) beinhalten, und/oder (ii) eine oder mehrere universelle halbleiterbasierte elektrische Schaltungen beinhaltet, die mit Anweisungen zum Durchführen spezifischer Operationen programmiert sind und eine oder mehrere halbleiterbasierte Logikvorrichtungen (z. B. elektrische Hardware, die durch einen oder mehrere Transistoren implementiert wird) beinhalten. Beispiele für eine Prozessorschaltungsanordnung beinhalten programmierte Mikroprozessoren, feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs), die Anweisungen instanziieren können, Zentralprozessoreinheiten (CPUs), Grafikprozessoreinheiten (GPUs), Digitalsignalprozessoren (DSPs), XPUs oder Mikrocontroller und integrierte Schaltungen wie etwa anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs). Zum Beispiel kann eine XPU durch ein heterogenes Rechensystem implementiert werden, das mehrere Typen von Prozessorschaltungsanordnungen (z. B. ein oder mehrere FPGAs, eine oder mehrere CPUs, eine oder mehrere GPUs, einen oder mehrere DSPs usw. und/oder eine Kombination aus diesen) und Anwendungsprogrammierschnittstelle(n) (API(s)) beinhaltet, die Rechenaufgabe(n) jedem der mehreren Typen von Verarbeitungsschaltungsanordnung zuweisen können, die am besten zum Ausführen der Rechenaufgabe(n) geeignet ist/sind.
Wie hierin verwendet, sind Daten Informationen in einer beliebigen Form, die durch eine Prozessorschaltungsanordnung aufgenommen, verarbeitet, interpretiert und/oder anderweitig manipuliert werden können, um ein Ergebnis zu erzeugen. Das erzeugte Ergebnis kann selbst Daten sein.
Wie hierin verwendet, wird „Schwelle“ als Daten ausgedrückt, wie etwa ein numerischer Wert, der in einer beliebigen Form repräsentiert ist, die durch die Prozessorschaltungsanordnung als eine Referenz für eine Vergleichsoperation verwendet werden können.
Wie hierin verwendet, ist ein Modell ein Satz von Anweisungen und/oder Daten, die durch eine Prozessorschaltungsanordnung aufgenommen, verarbeitet, interpretiert und/oder anderweitig manipuliert werden können, um ein Ergebnis zu erzeugen. Häufig wird ein Modell unter Verwendung von Eingabedaten betrieben, um Ausgabedaten gemäß einer oder mehreren Beziehungen zu erzeugen, die in dem Modell widergespiegelt werden. Das Modell kann auf Trainingsdaten basieren. In einigen Beispielen ist ein Modell eine Struktur von Zahlen und Beziehungen, die in Künstliche-Intelligenz- und/oder Entscheidungsfindungslogik zu verwenden sind.
Wie hierin verwendet, ist eine Konfiguration eine Anordnung von Daten zum Identifizieren und Definieren, wie eine Maschine eingerichtet ist.
Wie hierin verwendet, kann eine Bewertung ein numerischer Wert oder eine dimensionslose Zahl, wie etwa ein Prozentsatz, sein.
AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Künstliche Intelligenz (KI), einschließlich maschinelles Lernen (ML), Deep Learning (DL) und/oder andere künstliche maschinengesteuerte Logik, ermöglicht Maschinen (z. B. Computern, Logikschaltungen usw.), ein Modell zum Verarbeiten von Eingabedaten zu verwenden, um eine Ausgabe basierend auf Mustern und/oder Assoziationen zu erzeugen, die zuvor durch das Modell mittels eines Trainingsprozesses erlernt wurden. Beispielsweise kann das Modell mit Daten trainiert werden, um Muster und/oder Assoziationen zu erkennen und derartigen Mustern und/oder Assoziationen zu folgen, wenn Eingabedaten verarbeitet werden, sodass (eine) andere Eingabe(n) in (eine) Ausgabe(n) resultieren, die mit den erkannten Mustern und/oder Assoziationen konsistent sind.
Viele unterschiedliche Typen von KI-Modellen und/oder KI-Architekturen existieren. Allgemein werden KI-Modelle/-Architekturen, die zur Verwendung in den hierin offenbarten beispielhaften Ansätzen geeignet sind, künstliche neuronale Netzwerkmodelle (z. B. faltende neuronale Netzwerke, rekurrente neuronale Netzwerke usw.) und Maschinenlernmodelle (z. B. Random-Forest-Klassifizierer, Support-Vektor-Maschinen usw.) sein. Zusätzlich oder alternativ könnten jedoch andere Arten von Maschinenlernmodellen verwendet werden, wie etwa bestärkende Lernmodelle usw.
Im Allgemeinen beinhaltet das Implementieren eines ML-/KI-Systems zwei Phasen, eine Lern-/Trainingsphase und eine Inferenzphase. In der Lern-/Trainingsphase wird ein Trainingsalgorithmus zum Trainieren eines Modells verwendet, sodass es gemäß Mustern und/oder Assoziationen basierend auf zum Beispiel Trainingsdaten arbeitet. Im Allgemeinen beinhaltet das Modell interne Parameter, die anleiten, wie Eingabedaten in Ausgabedaten transformiert werden, wie etwa über eine Reihe von Knoten und Verbindungen im Modell, um Eingabedaten in Ausgabedaten zu transformieren. Zusätzlich dazu werden Hyperparameter als Teil des Trainingsprozesses verwendet, um zu steuern, wie das Lernen durchgeführt wird (z. B. eine Lernrate, eine Anzahl von im Maschinenlernmodell zu verwendenden Schichten usw.). Hyperparameter werden als Trainingsparameter definiert, die vor dem Initiieren des Trainingsprozesses bestimmt werden.
Unterschiedliche Arten von Training können basierend auf der Art des ML-/KI-Modells und/oder der erwarteten Ausgabe durchgeführt werden. Beispielsweise verwendet überwachtes Training Eingaben und entsprechende erwartete (z. B. gelabelte) Ausgaben, um Parameter für das ML-/KI-Modell (z. B. durch Iterieren über Kombinationen ausgewählter Parameter) auszuwählen, die einen Modellfehler reduzieren. Wie hierin verwendet, bezieht sich Labeling auf eine erwartete Ausgabe des Maschinenlernmodells (z. B. eine Klassifizierung, einen erwarteten Ausgabewert usw.). Alternativ beinhaltet unüberwachtes Training (z. B. beim Deep Learning, einer Untergruppe des maschinellen Lernens, verwendet, usw.) das Inferieren von Mustern aus Eingaben, um Parameter für das ML-/KI-Modell auszuwählen (z. B. ohne den Vorteil erwarteter (z. B. gelabelter) Ausgaben).
In hierin offenbarten Beispielen werden ML-/KI-Modelle basierend auf dem Modelltyp und der Architektur trainiert, zum Beispiel können neuronale Netzwerke mit stochastischem Gradientenabstieg trainiert werden. Zusätzlich oder alternativ kann jedoch ein beliebiger anderer Trainingsalgorithmus verwendet werden. In hierin offenbarten Beispielen wird das Training durchgeführt, bis die Modellausgabe konvergiert ist. In hierin offenbarten Beispielen wird das Training entfernt (z. B. an einer zentralen Einrichtung) durchgeführt. In anderen Beispielen wird das Training lokal (z. B. an einer Edge-Vorrichtung in der Fabrik) durchgeführt. Das Training wird unter Verwendung von Hyperparametern durchgeführt, die steuern, wie das Lernen durchgeführt wird (z. B. eine Lernrate, eine Anzahl von im Maschinenlernmodell zu verwendenden Schichten usw.). In hierin offenbarten Beispielen beinhalten Hyperparameter, die die Ausgabe des Modells steuern, die Anzahl von Knoten, die Anzahl von Schichten usw. Solche Hyperparameter werden zum Beispiel durch eine Aktualisierung des vorherigen Modells ausgewählt, zufällig erzeugt oder durch einen Optimierungsalgorithmus gesucht. In einigen Beispielen kann ein Neutraining durchgeführt werden. Ein solches Neutraining kann als Reaktion auf eine intelligente Auslöseschaltungsanordnung, wie in 5 beschrieben, durchgeführt werden.
Das Training wird unter Verwendung von Trainingsdaten durchgeführt. In manchen Beispielen wird überwachtes Training verwendet und die Trainingsdaten sind beschriftet.
Sobald das Training abgeschlossen ist, wird das Modell zur Verwendung als ein ausführbares Konstrukt eingesetzt, das eine Eingabe verarbeitet und eine Ausgabe basierend auf dem Netzwerk von im Modell definierten Knoten und Verbindungen bereitstellt. In einigen Beispielen ist das Modell ein logistisches Regressionsmodell, ein Random-Forest-Modell oder ein gradientenverstärktes Baummodell usw. Das Modell wird in dem Modellrepositorium gespeichert, wie in 5 beschrieben. Das Modell kann dann durch die intelligente Einsatzschaltungsanordnung ausgeführt werden, wie in 5 beschrieben. Bei manchen Beispielen werden mehrere Modelle durch die intelligente Einsatzschaltungsanordnung bereitgestellt und evaluiert, wie in 5 beschrieben.
Sobald trainiert, kann das eingesetzte Modell in einer Inferenzphase zum Verarbeiten von Daten betrieben werden. In der Inferenzphase werden zu analysierende Daten (z. B. Live-Daten) in das Modell eingegeben, und das Modell wird ausgeführt, um eine Ausgabe zu erzeugen. Diese Inferenzphase kann als das KI-„Denken“ angesehen werden, die Ausgabe basierend darauf zu erzeugen, was sie aus dem Training gelernt hat (z. B. durch Ausführen des Modells zum Anwenden der gelernten Muster und/oder Assoziationen auf die Live-Daten). In manchen Beispielen werden die Eingabedaten einer Vorverarbeitung unterzogen, bevor sie als eine Eingabe in das Maschinenlernmodell verwendet werden. Darüber hinaus können die Ausgabedaten in manchen Beispielen einer Nachverarbeitung unterzogen werden, nachdem sie durch das KI-Modell erzeugt werden, um die Ausgabe in ein nützliches Ergebnis zu transformieren (z. B. eine Anzeige von Daten, eine durch eine Maschine auszuführende Anweisung usw.).
In manchen Beispielen kann die Ausgabe des eingesetzten Modells erfasst und als Rückmeldung bereitgestellt werden. Durch das Analysieren der Rückmeldung kann eine Genauigkeit des eingesetzten Modells bestimmt werden. Falls die Rückmeldung angibt, dass die Genauigkeit des eingesetzten Modells geringer als eine Schwelle oder ein anderes Kriterium ist, kann das Training eines aktualisierten Modells unter Verwendung der Rückmeldung und eines aktualisierten Trainingsdatensatzes, von Hyperparametern usw. ausgelöst werden, um ein aktualisiertes eingesetztes Modell zu erzeugen.
1 ist ein Blockdiagramm 100, das einen Überblick über eine Konfiguration für Edge-Computing zeigt, die eine Verarbeitungsschicht beinhaltet, die in vielen der folgenden Beispiele als „Edge-Cloud“ bezeichnet wird. Wie gezeigt, befindet sich die Edge-Cloud 110 gemeinsam an einem Edge-Ort, wie etwa einem Zugangspunkt oder einer Basisstation 140, einem lokalen Verarbeitungs-Hub 150 oder einer Zentrale 120, und kann somit mehrere Entitäten, Vorrichtungen und Geräteinstanzen beinhalten. Die Edge-Cloud 110 befindet sich viel näher an den Endpunkt(Verbraucher und Erzeuger)-Datenquellen 160 (z. B. autonome Fahrzeuge 161, Benutzergeräte 162, Unternehmens- und Industrieausrüstung 163, Videoaufnahmevorrichtungen 164, Drohnen 165, Smart-Städte- und -Gebäude-Vorrichtungen 166, Sensoren und IoT-Vorrichtungen 167 usw.) als das Cloud-Datenzentrum 130. Rechen-, Speicher- und Speicherungsressourcen, die an den Edges in der Edge-Cloud 110 angeboten werden, sind kritisch für das Bereitstellen von Antwortzeiten mit ultraniedriger Latenz für Dienste und Funktionen, die durch die Endpunktdatenquellen 160 verwendet werden, sowie für das Reduzieren von Netzwerk-Backhaul-Verkehr von der Edge-Cloud 110 zu dem Cloud-Datenzentrum 130, wodurch Energieverbrauch und Gesamtnetzwerknutzungen unter anderen Vorteilen verbessert werden.
Berechnung, Speicher und Speicherung sind knappe Ressourcen und nehmen im Allgemeinen in Abhängigkeit von dem Edge-Ort ab (wobei z. B. weniger Verarbeitungsressourcen an Verbraucherendpunktvorrichtungen verfügbar sind als an einer Basisstation als an einer Zentrale). Je näher sich der Edge-Ort jedoch am Endpunkt (z. B. Benutzergerät (UE)) befindet, desto mehr sind Raum und Leistung häufig eingeschränkt. Somit versucht Edge-Computing die Menge an Ressourcen, die für Netzwerkdienste benötigt werden, durch die Verteilung von mehr Ressourcen, die sich sowohl geographisch als auch in der Netzwerkzugriffszeit näher befinden, zu reduzieren. Auf diese Weise versucht Edge-Computing, die Rechenressourcen gegebenenfalls zu den Arbeitslastdaten zu bringen oder die Arbeitslastdaten zu den Rechenressourcen zu bringen.
Das Folgende beschreibt Aspekte einer Edge-Cloud-Architektur, die mehrere potenzielle Einsätze abdeckt und Einschränkungen anspricht, die manche Netzwerkbetreiber oder Dienstanbieter in ihren eigenen Infrastrukturen aufweisen können. Diese beinhalten Variation von Konfigurationen basierend auf dem Edge-Ort (weil Edges auf einer Basisstationsebene zum Beispiel mehr eingeschränkte Leistungsfähigkeit und Fähigkeiten in einem Multi-Mandanten-Szenario aufweisen können); Konfigurationen basierend auf der Art von Berechnung, Speicher, Speicherung, Fabric, Beschleunigung oder ähnlichen Ressourcen, die Edge-Orten, Stufen von Orten oder Gruppen von Orten zur Verfügung stehen; die Dienst-, Sicherheits- und Verwaltungs- und Orchestrierungsfähigkeiten; und zugehörige Ziele zum Erreichen der Nutzbarkeit und Leistungsfähigkeit von Enddiensten. Diese Einsätze können ein Verarbeiten in Netzwerkschichten bewerkstelligen, die in Abhängigkeit von Latenz-, Distanz- und Timing-Charakteristiken als „Near Edge“-, „Close Edge“-, „Local Edge“-, „Middle Edge“- oder „Far Edge“-Schichten angesehen werden können.
Edge-Computing ist ein sich entwickelndes Paradigma, bei dem das Computing an oder näher am „Edge“ (Rand) eines Netzwerks durchgeführt wird, typischerweise durch die Verwendung einer Rechenplattform (z. B. x86- oder ARM-Rechenhardwarearchitektur), die an Basisstationen, Gateways, Netzwerkroutern oder anderen Vorrichtungen implementiert ist, die sich viel näher an Endpunktvorrichtungen befinden, die die Daten erzeugen und verbrauchen. Edge-Gateway-Server können zum Beispiel mit Pools von Speicher- und Speicherungsressourcen ausgestattet sein, um eine Berechnung in Echtzeit für Verwendungsfälle mit niedriger Latenz (z. B. autonomes Fahren oder Videoüberwachung) für verbundene Client-Vorrichtungen durchzuführen. Oder als ein Beispiel können Basisstationen mit Rechen- und Beschleunigungsressourcen erweitert werden, um Dienstarbeitslasten für verbundene Benutzergeräte direkt zu verarbeiten, ohne ferner Daten über Backhaul-Netzwerke zu kommunizieren. Oder als ein anderes Beispiel kann Zentralen-Netzwerkverwaltungshardware durch standardisierte Rechenhardware ersetzt werden, die virtualisierte Netzwerkfunktionen durchführt und Rechenressourcen für die Ausführung von Diensten und Verbraucherfunktionen für verbundene Vorrichtungen anbietet. Innerhalb von Edge-Rechennetzwerken kann es Szenarien in Diensten geben, in denen die Rechenressource zu den Daten „verschoben“ wird, sowie Szenarien geben, in denen die Daten zur Rechenressource „verschoben“ werden. Oder als ein Beispiel können Rechen-, Beschleunigungs- und Netzwerkressourcen an der Basisstation Dienste bereitstellen, um die Arbeitslastanforderungen nach Bedarf zu skalieren, indem nicht genutzte Kapazität (Subskription, Capacity on Demand) aktiviert wird, um Eckfälle, Notfälle zu verwalten oder Langlebigkeit für eingesetzte Ressourcen über einen wesentlich längeren implementierten Lebenszyklus bereitzustellen.
2 veranschaulicht Betriebsschichten zwischen Endpunkten, einer Edge-Cloud und Cloud-Rechenumgebungen. Insbesondere stellt 2 Beispiele für Rechenverwendungsfälle 205 dar, die die Edge-Cloud 110 unter mehreren veranschaulichenden Schichten des Netzwerk-Computing nutzen. Die Schichten beginnen bei einer Endpunkt(Vorrichtungen und Dinge)-Schicht 200, die auf die Edge-Cloud 110 zugreift, um Datenerzeugungs-, Analyse- und Datenverbrauchsaktivitäten durchzuführen. Die Edge-Cloud 110 kann mehrere Netzwerkschichten überspannen, wie etwa eine Edge-Vorrichtungsschicht 210 mit Gateways, Vor-Ort-Servern oder Netzwerkgeräten (Knoten 215), die sich in physisch nahen Edge-Systemen befinden; eine Netzwerkzugangsschicht 220, umfassend Basisstationen, Funkverarbeitungseinheiten, Netzwerkhubs, regionale Datenzentren (DZ) oder lokale Netzwerkgeräte (Geräte 225); und beliebige Geräte, Vorrichtungen oder Knoten, die sich dazwischen befinden (in Schicht 212, nicht ausführlich veranschaulicht). Die Netzwerkkommunikationen innerhalb der Edge-Cloud 110 und zwischen den verschiedenen Schichten können über eine beliebige Anzahl von drahtgebundenen oder drahtlosen Medien stattfinden, einschließlich über Konnektivitätsarchitekturen und Technologien, die nicht dargestellt sind.
Beispiele für Latenz, die aus Netzwerkkommunikationsentfernungs- und Verarbeitungszeitbeschränkungen resultieren, können von weniger als einer Millisekunde (ms), wenn inmitten der Endpunktschicht 200, unter 5 ms an der Edge-Vorrichtungsschicht 210, bis sogar zwischen 10 und 40 ms, wenn mit Knoten an der Netzwerkzugangsschicht 220 kommuniziert, reichen. Jenseits der Edge-Cloud 110 befinden sich Schichten des Kernnetzwerks 230 und des Cloud-Datenzentrums 240, jeweils mit zunehmender Latenz (z. B. zwischen 50-60 ms an der Kernnetzwerkschicht 230 bis 100 oder mehr ms an der Cloud-Datenzentrumsschicht). Infolgedessen werden Operationen an einem Kernnetzwerk-Datenzentrum 235 oder einem Cloud-Datenzentrum 245 mit Latenzen von mindestens 50 bis 100 ms oder mehr nicht in der Lage sein, viele zeitkritische Funktionen der Verwendungsfälle 205 zu realisieren. Jeder dieser Latenzwerte wird zu Veranschaulichungs- und Kontrastzwecken bereitgestellt; es versteht sich, dass die Verwendung anderer Zugangsnetzwerkmedien und -technologien die Latenzen weiter reduzieren kann. In manchen Beispielen können jeweilige Teile des Netzwerks relativ zu einer Netzwerkquelle und einem Netzwerkziel als „Close Edge“-, „Local Edge“-, „Near Edge“-, „Middle Edge“- oder „Far Edge“-Schichten kategorisiert sein. Beispielsweise kann aus der Perspektive des Kernnetzwerk-Datenzentrums 235 oder eines Cloud-Datenzentrums 245 ein Zentralen- oder Inhaltsdatennetzwerk als innerhalb einer „Near Edge“-Schicht („nahe“ zu der Cloud, mit hohen Latenzwerten, wenn mit den Vorrichtungen und Endpunkten der Anwendungsfälle 205 kommuniziert wird) befindlich angesehen werden, wohingegen ein Zugangspunkt, eine Basisstation, ein Vor-Ort-Server oder ein Netzwerk-Gateway als innerhalb einer „Far Edge“-Schicht („fern“ von der Cloud, mit niedrigen Latenzwerten, wenn mit den Vorrichtungen und Endpunkten der Anwendungsfälle 205 kommuniziert wird) befindlich angesehen werden können. Es versteht sich, dass andere Kategorisierungen einer bestimmten Netzwerkschicht als eine „Close“, „Local“, „Near“, „Middle“ oder „Far“ Edge bildend auf Latenz, Distanz, Anzahl von Netzwerksprüngen oder anderen messbaren Charakteristiken basieren können, wie von einer Quelle in einer beliebigen der Netzwerkschichten 200-240 gemessen.
Die diversen Verwendungsfälle 205 können aufgrund mehrerer Dienste, die die Edge-Cloud nutzen, auf Ressourcen unter Nutzungsdruck von eingehenden Strömen zugreifen. Um Ergebnisse mit niedriger Latenz zu erzielen, gleichen die Dienste, die innerhalb der Edge-Cloud 110 ausgeführt werden, variierende Voraussetzungen in Bezug auf Folgendes aus: (a) Priorität (Durchsatz oder Latenz) und Dienstgüte (QoS: Quality of Service) (z. B. kann Verkehr für ein autonomes Auto eine höhere Priorität als ein Temperatursensor hinsichtlich der Antwortzeitvoraussetzung aufweisen; oder eine Leistungsfähigkeitsempfindlichkeit/-engstelle kann an einer Rechen-/Beschleuniger-, Speicher-, Speicherungs- oder Netzwerkressource in Abhängigkeit von der Anwendung existieren); (b) Zuverlässigkeit und Widerstandsfähigkeit (z. B. müssen manche Eingangsströme bearbeitet und der Verkehr mit missionskritischer Zuverlässigkeit geleitet werden, wohingegen manche anderen Eingangsströme je nach Anwendung einen gelegentlichen Ausfall tolerieren können); und (c) physikalische Beschränkungen (z. B. Leistung, Kühlung und Formfaktor).
Die Ende-zu-Ende-Dienstansicht für diese Verwendungsfälle beinhaltet das Konzept eines Dienstflusses und ist mit einer Transaktion assoziiert. Die Transaktion gibt die Gesamtdienstvoraussetzung für die Entität an, die den Dienst verbraucht, sowie die assoziierten Dienste für die Ressourcen, Arbeitslasten, Arbeitsabläufe und Unternehmensfunktions- und Unternehmensebenenvoraussetzungen. Die Dienste, die mit den beschriebenen „Bedingungen“ ausgeführt werden, können an jeder Schicht auf eine Weise verwaltet werden, dass Echtzeit- und Laufzeitvertragskonformität für die Transaktion während des Lebenszyklus des Dienstes sichergestellt wird. Wenn einer Komponente in der Transaktion ihr vereinbartes SLA fehlt, kann das System als Ganzes (Komponenten in der Transaktion) die Fähigkeit bereitstellen, (1) die Auswirkung der SLA-Verletzung zu verstehen und (2) andere Komponenten in dem System zu erweitern, um das gesamte Transaktions-SLA wiederaufzunehmen, und (3) Schritte zu implementieren, um Abhilfe zu schaffen.
Dementsprechend kann unter Berücksichtigung dieser Variationen und Dienstleistungsmerkmale Edge-Computing innerhalb der Edge-Cloud 110 die Fähigkeit bereitstellen, mehrere Anwendungen der Verwendungsfälle 205 (z. B. Objektverfolgung, Videoüberwachung, verbundene Autos usw.) in Echtzeit oder nahezu Echtzeit zu versorgen und auf diese zu reagieren und Voraussetzungen für ultraniedrige Latenz für diese mehreren Anwendungen zu erfüllen. Diese Vorteile ermöglichen eine ganz neue Klasse von Anwendungen (VNFs (Virtual Network Functions), FaaS (Function as a Service), Edge as a Service (EaaS), Standardprozesse usw.), die herkömmliches Cloud-Computing aufgrund von Latenz oder anderen Einschränkungen nicht nutzen können.
Mit den Vorteilen von Edge-Computing ergeben sich jedoch die folgenden Vorbehalte. Die am Edge befindlichen Vorrichtungen sind häufig ressourcenbeschränkt, sodass Druck auf die Nutzung von Edge-Ressourcen besteht. Typischerweise wird dies durch das Pooling von Speicher- und Speicherungsressourcen zur Verwendung durch mehrere Benutzer (Mandanten) und Vorrichtungen adressiert. Der Edge kann leistungs- und kühlungseingeschränkt sein, sodass der Leistungsverbrauch durch die Anwendungen berücksichtigt werden muss, die die meiste Leistung verbrauchen. Es kann inhärente Leistung-Leistungsfähigkeit-Kompromisse in diesen gepoolten Speicherressourcen geben, da viele von ihnen wahrscheinlich neu entwickelte Speichertechnologien verwenden, bei denen höhere Leistung eine größere Speicherbandbreite benötigt. Gleichermaßen sind verbesserte Sicherheit von Hardware und vertrauenswürdigen Root-of-Trust-Funktionen auch erforderlich, da Edge-Orte unbemannt sein können und sogar zugelassenen Zugriff benötigen können (z. B. wenn sie an einem Drittparteistandort untergebracht sind). Derartige Probleme werden in der Edge-Cloud 110 in einer Multi-Mandanten-, Multi-Eigentümer- oder Multi-Zugriffssituation vergrößert, bei der Dienste und Anwendungen von vielen Benutzern angefordert werden, insbesondere, da die Netzwerknutzung dynamisch schwankt und sich die Zusammensetzung der mehreren Beteiligten, Anwendungsfälle und Dienste ändert.
Auf einer generischeren Ebene kann ein Edge-Rechensystem so beschrieben werden, dass es eine beliebige Anzahl von Einsätzen an den zuvor besprochenen Schichten umfasst, die in der Edge-Cloud 110 arbeiten (Netzwerkschichten 200-240), die eine Koordination vom Client und verteilten Rechenvorrichtungen bereitstellen. Ein oder mehrere Edge-Gateway-Knoten, ein oder mehrere Edge-Aggregationsknoten und ein oder mehrere Kerndatenzentren können über Schichten des Netzwerks verteilt sein, um eine Implementierung des Edge-Rechensystems durch oder im Auftrag eines Telekommunikationsdienstanbieters („Telco“ oder „TSP“), eines Internet-der-Dinge-Dienstanbieters, eines Cloud-Dienstanbieters (CSP), einer Unternehmensentität oder einer beliebigen anderen Anzahl von Entitäten bereitzustellen. Verschiedene Implementierungen und Konfigurationen des Edge-Rechensystems können dynamisch bereitgestellt werden, wie etwa bei Orchestrierung, um Dienstziele zu erfüllen.
Im Einklang mit den hierin bereitgestellten Beispielen kann ein Client-Rechenknoten als eine beliebige Art von Endpunktkomponente, -vorrichtung, -gerät oder anderer Sache umgesetzt sein, die/das dazu in der Lage ist, als ein Erzeuger oder Verbraucher von Daten zu kommunizieren. Ferner bedeutet die Kennzeichnung „Knoten“ oder „Vorrichtung“, wie sie in dem Edge-Rechensystem verwendet wird, nicht notwendigerweise, dass ein solcher Knoten oder eine solche Vorrichtung in einer Client- oder Agenten-/Minion-/Folger-Rolle arbeitet; vielmehr beziehen sich beliebige der Knoten oder Vorrichtungen in dem Edge-Rechensystem auf einzelne Entitäten, Knoten oder Untersysteme, die diskrete oder verbundene Hardware- oder Softwarekonfigurationen beinhalten, um die Edge-Cloud 110 zu ermöglichen oder zu verwenden.
Von daher ist die Edge-Cloud 110 aus Netzwerkkomponenten und Funktionsmerkmalen gebildet, die durch und innerhalb von Edge-Gateway-Knoten, Edge-Aggregationsknoten oder anderen Edge-Rechenknoten unter den Netzwerkschichten 210-230 betrieben werden. Die Edge-Cloud 110 kann somit als eine beliebige Art von Netzwerk ausgebildet sein, das Edge-Rechen- und/oder Speicherungsressourcen bereitstellt, die sich in der Nähe von Funkzugangsnetzwerk(RAN)-fähigen Endpunktvorrichtungen (z. B. Mobilrechenvorrichtungen, IoT-Vorrichtungen, Smart-Vorrichtungen usw.) befinden, die hierin besprochen sind. Anders ausgedrückt kann man sich die Edge-Cloud 110 als ein „Rand“ vorstellen, der die Endpunktvorrichtungen und traditionelle Netzwerkzugangspunkte verbindet, die als ein Zutrittspunkt zu Kernnetzwerken von Dienstanbietern dienen, einschließlich Mobilträgernetzen (z. B. GSM-Netze (GSM: Global System for Mobile Communications), Long-Term-Evolution(LTE)-Netze, 5G/6G-Netze usw.), während er auch Speicherungs- oder Rechenfähigkeiten bereitstellt. Andere Arten und Formen von Netzwerkzugang (z. B. WiFi, Long-Range-Wireless, drahtgebundene Netzwerke einschließlich optischer Netzwerke) können auch anstelle von oder in Kombination mit solchen 3GPP-Trägernetzen genutzt werden.
Die Netzwerkkomponenten der Edge-Cloud 110 können Server, Multi-Mandanten-Server, Geräterechenvorrichtungen und/oder eine beliebige andere Art von Rechenvorrichtungen sein. Zum Beispiel kann die Edge-Cloud 110 eine Geräterechenvorrichtung beinhalten, die eine eigenständige elektronische Einrichtung mit einer Einhausung, einem Chassis, einem Gehäuse oder einer Schale ist. Unter einigen Umständen kann die Einhausung für Portabilität dimensioniert sein, sodass es von einem Menschen getragen und/oder versandt werden kann. Beispielhafte Einhausungen können Materialien beinhalten, die eine oder mehrere Außenflächen bilden, die Inhalte des Geräts teilweise oder vollständig schützen, wobei der Schutz Wetterschutz, Schutz in gefährlichen Umgebungen (z. B. EMI, Vibration, extreme Temperaturen) beinhalten kann und/oder Eintauchbarkeit ermöglichen kann. Beispielhafte Einhausungen können Leistungsschaltungsanordnungen beinhalten, um Leistung für stationäre und/oder tragbare Implementierungen bereitzustellen, wie etwa AC-Leistungseingänge, DC-Leistungseingänge, AC/DC- oder DC/AC-Wandler, Leistungsregler, Transformatoren, Ladeschaltungsanordnungen, Batterien, drahtgebundene Eingänge und/oder drahtlose Leistungseingänge. Beispielhafte Einhausungen und/oder Oberflächen davon können Montagehardware beinhalten oder mit dieser verbunden sein, um eine Befestigung an Strukturen, wie etwa Gebäuden, Telekommunikationsstrukturen (z. B. Masten, Antennenstrukturen usw.) und/oder Racks (z. B. Server-Racks, Bladebefestigungen usw.), zu ermöglichen. Beispielhafte Einhausungen und/oder Oberflächen davon können einen oder mehrere Sensoren (z. B. Temperatursensoren, Vibrationssensoren, Lichtsensoren, Akustiksensoren, kapazitive Sensoren, Näherungssensoren usw.) unterstützen. Ein oder mehrere solcher Sensoren können in der Oberfläche enthalten, von dieser getragen oder anderweitig darin eingebettet und/oder an der Oberfläche des Geräts befestigt sein. Beispielhafte Einhausungen und/oder Oberflächen davon können mechanische Konnektivität unterstützen, wie etwa Antriebshardware (z. B. Räder, Propeller usw.) und/oder Gelenkhardware (z. B. Roboterarme, schwenkbare Anhänge usw.). Unter manchen Umständen können die Sensoren eine beliebige Art von Eingabevorrichtungen beinhalten, wie etwa Benutzerschnittstellenhardware (z. B. Tasten, Schalter, Wählscheiben, Schieber usw.). Unter manchen Umständen beinhalten beispielhafte Einhausungen Ausgabevorrichtungen, die darin enthalten sind, dadurch getragen werden, darin eingebettet und/oder daran angebracht sind. Ausgabevorrichtungen können Anzeigen, Touchscreens, Leuchten, LEDs, Lautsprecher, E/A-Ports (z. B. USB) usw. beinhalten. Unter manchen Umständen sind Edge-Vorrichtungen Vorrichtungen, die im Netzwerk für einen spezifischen Zweck (z. B. eine Verkehrsampel) präsentiert werden, können aber Verarbeitungs- und/oder andere Kapazitäten aufweisen, die für andere Zwecke genutzt werden können. Solche Edge-Vorrichtungen können unabhängig von anderen vernetzten Vorrichtungen sein und können mit einer Einhausung ausgestattet sein, die einen Formfaktor aufweist, der für seinen primären Zweck geeignet ist; aber dennoch für andere Rechenaufgaben verfügbar ist, die ihre primäre Aufgabe nicht stören. Edge-Vorrichtungen beinhalten Internet-der-Dinge-Vorrichtungen. Die Geräterechenvorrichtung kann Hardware- und Softwarekomponenten beinhalten, um lokale Probleme, wie etwa Vorrichtungstemperatur, Vibration, Ressourcenausnutzung, Aktualisierungen, Leistungsprobleme, physische Sicherheit und Netzwerksicherheit usw., zu verwalten. Beispielhafte Hardware zum Implementieren einer Geräterechenvorrichtung ist in Verbindung mit 9B beschrieben. Die Edge-Cloud 110 kann auch einen oder mehrere Server und/oder einen oder mehrere Multi-Mandanten-Server beinhalten. Ein solcher Server kann ein Betriebssystem beinhalten und eine virtuelle Rechenumgebung implementieren. Eine virtuelle Rechenumgebung kann einen Hypervisor beinhalten, der eine oder mehrere virtuelle Maschinen, einen oder mehrere Container usw. verwaltet (z. B. spawnt, einsetzt, zerstört usw.). Derartige virtuelle Rechenumgebungen stellen eine Ausführungsumgebung bereit, in der eine oder mehrere Anwendungen und/oder andere Software, anderer Code oder andere Skripte ausgeführt werden können, während sie von einer oder mehreren anderen Anwendungen, Software, Code oder Skripten isoliert sind.
In 3 tauschen verschiedene Client-Endpunkte 310 (in Form von Mobilvorrichtungen, Computern, autonomen Fahrzeugen, Unternehmens-Rechenausrüstung, industrieller Verarbeitungsausrüstung) Anfragen und Antworten aus, die für die Art der Endpunktnetzwerkaggregation spezifisch sind. Beispielsweise können Client-Endpunkte 310 Netzwerkzugang über ein drahtgebundenes Breitbandnetzwerk erhalten, indem Anforderungen und Antworten 322 durch ein Vor-Ort-Netzwerksystem 332 ausgetauscht werden. Manche Client-Endpunkte 310, wie etwa mobile Rechenvorrichtungen, können Netzwerkzugang über ein drahtloses Breitbandnetzwerk erhalten, indem Anforderungen und Antworten 324 durch einen Zugangspunkt (z. B. Mobilfunkturm) 334 ausgetauscht werden. Manche Client-Endpunkte 310, wie etwa autonome Fahrzeuge, können Netzwerkzugang für Anforderungen und Antworten 326 über ein drahtloses Fahrzeugnetzwerk durch ein Straßennetzwerksystem 336 erhalten. Unabhängig von der Art des Netzwerkzugangs kann der TSP jedoch Aggregationspunkte 342, 344 innerhalb der Edge-Cloud 110 einsetzen, um Verkehr und Anforderungen zu aggregieren. Somit kann der TSP innerhalb der Edge-Cloud 110 verschiedene Rechen- und Speicherungsressourcen einsetzen, wie etwa bei Edge-Aggregationsknoten 340, um angeforderten Inhalt bereitzustellen. Die Edge-Aggregationsknoten 340 und andere Systeme der Edge-Cloud 110 sind mit einer Cloud oder einem Datenzentrum 360 verbunden, die/das ein Backhaul-Netzwerk 350 verwendet, um Anforderungen mit höherer Latenz von einer Cloud/einem Datenzentrum für Websites, Anwendungen, Datenbankserver usw. zu erfüllen. Zusätzliche oder konsolidierte Instanzen der Edge-Aggregationsknoten 340 und der Aggregationspunkte 342, 344, einschließlich jener, die auf einem einzigen Server-Framework eingesetzt werden, können auch innerhalb der Edge-Cloud 110 oder anderer Bereiche der TSP-Infrastruktur vorhanden sein.
Hierin offenbarte Beispiele betreffen das Automatisieren der Entwicklung und/oder des Einsatzes von Maschinenlernmodellen zum Beispiel in einer Fabrikumgebung. Zum Beispiel können Maschinenlernmodelle in einer Edge-Infrastruktur eingesetzt werden, wie etwa der in Verbindung mit den 1-3 beschriebenen Edge-Infrastruktur. Die Künstliche-Intelligenz-Modelle (z. B. Maschinenlernmodelle) verwenden Daten, die von Fabriken oder anderen Datenquellen (z. B. industrielle Datenquellen, kommerzielle Datenquellen usw.) erzeugt werden. Zum Beispiel unterliegen Herstellungsprozesse in Fabriken Umgebungsvariationen. Zum Beispiel kann eine Temperaturschwankung morgens unter Verwendung eines ersten Satzes von Einstellungen zum Herstellen eines Getriebes nachmittags inakzeptable Ergebnisse ergeben, falls der erste Satz von Einstellungen immer noch angewendet wird. Inakzeptable Ergebnisse können als Abweichung von einem Standard oder einer Schwelle bestimmt werden, wie durch die Fabrik oder den Supervisor angewendet. Die Künstliche-Intelligenz-Modelle (z. B. Maschinenlernmodelle) werden aktualisiert, falls aber ein Mensch die Modelle aktualisieren soll, gibt es einen Zeitraum, in dem ein Modell läuft, das nicht so effizient wie das aktualisierte Modell ist. Dieser Zeitraum verschwendet Fabrikressourcen.
Frühere Techniken zum Automatisieren der Entwicklung und/oder des Einsatzes von Maschinenlernmodellen beinhalten AutoML-Techniken, wie durch Googles Cloud AutoML, Microsofts Azur AutoML oder DataRobot implementiert. Diese drei früheren Techniken erfordern jedoch, dass Menschen die Modellleistungsfähigkeit überwachen und den Prozess zum Neutrainieren des Modells auslösen. Der Modellaktualisierungsprozess ist subjektiver, da der Aktualisierungsprozess von dem menschlichen Supervisor abhängt. Menschen verwenden Zeit, um zu reagieren (z. B. wesentlich mehr Zeit als eine Maschine), sodass der Modellaktualisierungsprozess diskontinuierlich ist und suboptimale Modelle länger laufen würden, falls Menschen den Aktualisierungsprozess steuern würden.
Zusätzlich weist AutoML einen begrenzten Umfang auf und ist möglicherweise nicht auf industrielle Verwendungsfälle (z.B. wie etwa eine Fabrikproduktionslinie) anwendbar. Die früheren AutoML-Techniken beinhalten Neuronalnetzwerkarchitektursuche und Transferlernen, und um eine solche Neuronalnetzwerkarchitektursuche durchzuführen, ist eine große Menge an gelabelten Trainingsdaten erforderlich, die typischerweise nicht durch Fabriken erzeugt werden. Transferlernen ist hauptsächlich auf Computer-Vision-Anwendungen und Anwendungen mit Verarbeitung natürlicher Sprache beschränkt, bei denen reife neuronale Netzwerkmodelle mit großen Datensätzen von anderen Quellen als den industriellen Verwendungsfällen trainiert wurden. Bei manchen Beispielen ist Transferlernen auf Nicht-Computer-Vision-Anwendungen anwendbar, aber die Anwendung ist durch die Notwendigkeit eines großen Datensatzes beschränkt.
4 ist ein Blockdiagramm einer beispielhaften Umgebung 400, in der eine Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung arbeitet, um Künstliche-Intelligenz-Modelle für autonome Fabriken automatisch zu aktualisieren. Die beispielhafte Umgebung 400 beinhaltet eine beispielhafte zentrale Modellaktualisierungseinrichtung 402, ein beispielhaftes Netzwerk 406, eine beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 und eine andere beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 418.
Die beispielhafte zentrale Modellaktualisierungseinrichtung 402 beinhaltet ein beispielhaftes Künstliche-Intelligenz-Modellrepositorium 404 und ist dazu ausgelegt, eingesetzte Künstliche-Intelligenz-Modelle von der beispielhaften Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 und der anderen beispielhaften Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 418 zu empfangen. Die beispielhafte zentrale Modellaktualisierungseinrichtung 402 ist durch ein Netzwerk 406 mit der beispielhaften Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 und der anderen beispielhaften Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 418 verbunden.
Das gezeigte beispielhafte Netzwerk 406 ist das Internet. Die beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 greift auf das Internet zu. Alternativ dazu kann das Netzwerk 406 eine beliebige andere Art von Vorrichtungen sein. Bei manchen Beispielen existieren das beispielhafte Künstliche-Intelligenz-Modellrepositorium 404 und/oder die beispielhafte zentrale Modellaktualisierungseinrichtung 402 in dem beispielhaften Netzwerk 406.
Die beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 ist der anderen beispielhaften Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 418 ähnlich. Bei manchen Beispielen ist die beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 mit der anderen beispielhaften Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 418 identisch. Die beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 beinhaltet Zugriff auf eine Datenbank 412 mit Sensordaten oder Umgebungsmetadaten. Die andere beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 418 beinhaltet Zugriff auf eine Datenbank 416 mit Sensordaten oder Umgebungsmetadaten. Die andere beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 418 erzeugt ein Ensemble (z. B. mindestens eines) aus Künstliche-Intelligenz-Modellen in der Datenbank 420, das an das beispielhafte Netzwerk 406 kommuniziert und an die beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 verteilt wird. Die beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 erzeugt ein Ensemble (z. B. mindestens eines) aus Künstliche-Intelligenz-Modellen in der Datenbank 408, das an das beispielhafte Netzwerk 406 kommuniziert und an die andere beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 418 verteilt wird. Bei manchen Beispielen werden die Modelle in der Datenbank 408 direkt an die andere beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 418 kommuniziert. Die beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 ist dazu in der Lage, das beispielhafte Datenrepositorium 414 zu verwenden, um Daten bezüglich der Künstliche-Intelligenz-Modelle zu speichern, die durch die beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 erzeugt werden, oder Daten bezüglich der Künstliche-Intelligenz-Modelle zu speichern, die durch die andere beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 418 erzeugt werden, oder Hyperparameter oder Eingabedaten zu speichern.
5 ist ein Blockdiagramm einer beispielhaften Implementierung der Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 von 4. Die beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 beinhaltet eine beispielhafte Datenschnittstellenschaltungsanordnung 502, eine beispielhafte Umgebungsdatenschnittstellenschaltungsanordnung 504, eine beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506, eine beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 und eine beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510.
Die beispielhafte Datenschnittstellenschaltungsanordnung 502 wird durch eine Logikschaltung implementiert, wie etwa zum Beispiel einen Hardware(z. B. halbleiterbasierten)-Prozessor. Zusätzlich oder alternativ dazu kann jedoch eine beliebige andere Art von Schaltungsanordnung verwendet werden, wie etwa zum Beispiel eine oder mehrere analoge oder digitale Schaltungen, Logikschaltungen, ein oder mehrere programmierbare Prozessoren, eine oder mehrere anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASIC(s)), ein oder mehrere programmierbare Logikvorrichtungen (PLD(s)), eine oder mehrere feldprogrammierbare Logikvorrichtungen (FPLD(s)), ein oder mehrere Digitalsignalprozessoren (DSP(s)) usw. Die beispielhafte Datenschnittstellenschaltungsanordnung 502 ist dazu ausgelegt, durch die Verwendung des beispielhaften Netzwerks 406 mit der zentralen Modellaktualisierungseinrichtung 402 zu kommunizieren. Bei manchen Beispielen kommuniziert die Datenschnittstellenschaltungsanordnung 502 mit einer entsprechenden Datenschnittstellenschaltungsanordnung der anderen beispielhaften Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 418. Die beispielhafte Datenschnittstellenschaltungsanordnung 502 soll mit dem beispielhaften Datenrepositorium zum Zugreifen auf (z. B. Abrufen von) Daten bezüglich der Künstliche-Intelligenz-Modelle, die durch die beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 erzeugt werden, kommunizieren oder Daten bezüglich der Künstliche-Intelligenz-Modelle, die durch die andere beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 418 erzeugt werden, speichern oder Hyperparameter oder Eingabedaten speichern.
Die beispielhafte Umgebungsdatenschnittstellenschaltungsanordnung 504 wird durch eine Logikschaltung implementiert, wie etwa zum Beispiel einen Hardware(z. B. halbleiterbasierten)-Prozessor. Zusätzlich oder alternativ dazu kann jedoch eine beliebige andere Art von Schaltungsanordnung verwendet werden, wie etwa zum Beispiel eine oder mehrere analoge oder digitale Schaltungen, Logikschaltungen, ein oder mehrere programmierbare Prozessoren, eine oder mehrere anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASIC(s)), ein oder mehrere programmierbare Logikvorrichtungen (PLD(s)), eine oder mehrere feldprogrammierbare Logikvorrichtungen (FPLD(s)), ein oder mehrere Digitalsignalprozessoren (DSP(s)) usw. Die beispielhafte Umgebungsdatenschnittstellenschaltungsanordnung 504 ist strukturiert, um mit den Umgebungssensoren zu kommunizieren, die an der Fabrik betrieben werden. Zum Beispiel können die Umgebungssensoren dazu ausgelegt sein, Änderungen von Temperatur, Licht oder Schatten, Feuchtigkeit usw. zu detektieren. Die beispielhafte Umgebungsdatenschnittstellenschaltungsanordnung 504 kommuniziert mit der beispielhaften intelligenten Auslöseschaltungsanordnung 506. Als Reaktion auf die empfangenen Umgebungsdaten kann die beispielhafte Intelligente-Auslöser-Schaltungsanordnung 506 den automatisierten Modellaktualisierungsprozess starten, der ferner in 7 beschrieben ist.
Die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 wird durch eine Logikschaltung implementiert, wie etwa zum Beispiel einen Hardware(z. B. halbleiterbasierten)-Prozessor. Zusätzlich oder alternativ dazu kann jedoch eine beliebige andere Art von Schaltungsanordnung verwendet werden, wie etwa zum Beispiel eine oder mehrere analoge oder digitale Schaltungen, Logikschaltungen, ein oder mehrere programmierbare Prozessoren, eine oder mehrere anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASIC(s)), ein oder mehrere programmierbare Logikvorrichtungen (PLD(s)), eine oder mehrere feldprogrammierbare Logikvorrichtungen (FPLD(s)), ein oder mehrere Digitalsignalprozessoren (DSP(s)) usw. Die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 verwendet vier Informationsquellen, um zu bestimmen, ob eine Aktualisierung des Künstliche-Intelligenz-Modells stattfinden soll. Die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 soll Metrikbasislinieninformationen, verwenden die von dem aktuellen Künstliche-Intelligenz-Modell, Metadaten, ausgegeben werden und/oder von Künstliche-Intelligenz-Modellen ausgegeben werden, die an anderen Produktionslinien arbeiten, oder durch die andere beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 418 erzeugt werden. Bei manchen Beispielen kann, falls die beispielhaften Eingabeparameter nicht ausreichend geändert werden (z. B. gemäß einem Schwellenänderungspegel), eine Modellaktualisierung das Künstliche-Intelligenz-Modell unverändert lassen.
Die Metrikbasislinie wird durch die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 erlernt. Die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 mittelt die Ausgabe von dem eingesetzten Modell über einen Zeitraum. Zum Beispiel kann die normale Basislinie der Positivrate eines Fehlerdetektionsverwendungsfalls durch die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 erlernt werden, indem ein Mittelwert der Anzahl an positiven Vorhersagen, die durch das KI-Modell über einen gewissen Zeitraum getroffen werden, aufgezeichnet wird.
Die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 überwacht die Ausgabe des aktuellen Künstliche-Intelligenz-Modells und vergleicht sie mit der gelernten normalen Basislinie. Zum Beispiel überwacht die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 im Verwendungsfall der Detektion fehlerhafter Schraubendrehprozessergebnisse, wie viele Positive (fehlerhaft) durch das Kl-Modell im Laufe der Zeit vorhergesagt werden, und berechnet die Positivrate. Wenn die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 detektiert, dass die Positivrate von der normalen Basislinie abweicht, löst die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 aus, neue Modellkandidaten zu entwickeln.
Die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 kann Metadaten verwenden. Metadaten, wie Geräte- und/oder Prozesskonfigurationen und Umgebungssensorablesungen, werden ebenfalls in dieses Modul eingespeist, sodass das Modul weiß, ob die Änderung der Metrik mit Prozess-/Gerätekonfigurationsänderungen oder mit Änderungen der Temperatur oder Feuchtigkeit in der Fabrik übereinstimmt. Moderne Fabriken weisen typischerweise einen Änderungssteuerungsprozess auf, bei dem Änderungen von Konfigurationen in Datenbanken protokolliert werden. Sobald daher die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 eine Abweichung von der normalen Basislinie detektiert, sendet die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 Anfragen an die Datenbank (z. B. die Umgebungsdatenbank 412), in der Metadaten gespeichert sind, und untersucht, ob es irgendwelche Aktualisierungen gibt. Alternativ dazu können die Konfigurationsinformationen auf der lokalen Festplatte auf dem Industriegerät und/oder den Steuerungen gespeichert werden und die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 kann Metadaten von einer Festplatte lesen. Zusätzlich dazu können die Ablesungen von Umgebungssensoren durch Netzwerke in der Fabrik an die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 kommuniziert werden.
Die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 kann die Ausgaben von KI-Modellen verwenden, die auf anderen identischen Produktionslinien laufen, die die gleiche Aufgabe wie die Produktionslinie in Frage durchführen. Wenn zum Beispiel eine plötzliche Zunahme der Positivrate durch die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 auf einer Schraubendrehlinie detektiert wird, prüft die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506, ob ihre zugehörigen Schraubendrehlinien eine ähnliche Zunahme detektiert haben.
Durch das Überwachen von Ausgaben von dem eingesetzten KI-Modell wird die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 aktivieren, wenn eine Abweichung von der Basislinie detektiert wird. Basierend auf den Metadaten (z. B. Umgebungsdaten) und Informationen von anderen oben beschriebenen eingesetzten KI-Modellen, kann die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 bestimmen, ob die Änderung der Metrik, die sie detektiert hat, eine globale Änderung (andere Produktionslinien erfahren auch eine ähnliche Änderung) oder eine lokale Änderung ist, und womit die Änderung korreliert ist (wie etwa einer plötzlichen Zunahme der Temperatur oder Feuchtigkeit in der Fabrik). Diese Beurteilung wird dann an die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 weitergeleitet, um die Selbstverbesserung des Modelleinsatzmoduls zu ermöglichen.
Die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 wird durch eine Logikschaltung implementiert, wie etwa zum Beispiel einen Hardware(z. B. halbleiterbasierten)-Prozessor. Zusätzlich oder alternativ dazu kann jedoch eine beliebige andere Art von Schaltungsanordnung verwendet werden, wie etwa zum Beispiel eine oder mehrere analoge oder digitale Schaltungen, Logikschaltungen, ein oder mehrere programmierbare Prozessoren, eine oder mehrere anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASIC(s)), ein oder mehrere programmierbare Logikvorrichtungen (PLD(s)), eine oder mehrere feldprogrammierbare Logikvorrichtungen (FPLD(s)), ein oder mehrere Digitalsignalprozessoren (DSP(s)) usw. Die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 ist dazu ausgelegt, entweder neue Modelle zu erzeugen oder nach Modellen aus dem Künstliche-Intelligenz-Modellrepositorium 404 durch die Kommunikation der beispielhaften Datenschnittstellenschaltungsanordnung 502 zu suchen. Bei manchen Beispielen erzeugt die automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 mindestens ein neues Modell. Bei anderen Beispielen erzeugt die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 mindestens ein Modell aus mindestens drei Modelltypen gemäß einer Modellerzeugungstechnik.
Für einen ersten Modelltyp kann die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 ein erstes Kandidatenmodell erzeugen, das die gleiche Modellarchitektur wie das alte Modell implementiert, aber die Modellparameter werden mit neu gesammelten Daten auf der Produktionslinie aktualisiert.
Für einen zweiten Modelltyp kann die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 ein zweites Kandidatenmodell erzeugen, das die Hyperparameter des alten Modells aktualisiert und/oder einige partielle Änderungen an der Modellarchitektur vornimmt, aber die Hauptkomponente der Modellarchitektur unverändert beibehält. Ein Beispiel kann die Kernel-Funktion sein, die in der Support-Vektor-Maschine (SVM) verwendet wird, kann geändert werden, um ein neues Modell zu erstellen. Ein anderes Beispiel besteht darin, dass, wenn sich die Form oder eine andere Eigenschaft von Defekten in einem Defektdetektionsverwendungsfall geändert hat, die letzten wenigen Schichten eines tiefen neuronalen Netzwerks, das dahingehend trainiert wurde, die ursprünglichen Defekte zu detektieren, geändert und dahingehend trainiert werden können, sich an die neuen Defekte anzupassen.
Für einen dritten Modelltyp kann die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 ein drittes Kandidatenmodell erzeugen, das eine andere Modellarchitektur implementiert, die durch das Modellsuchmodul erzeugt wird. Falls zum Beispiel das eingesetzte ursprüngliche KI-Modell ein Support-Vektor-Maschine(SVM)-basierter Klassifizierer ist, kann ein neuer Klassifizierer erstellt werden, der auf Random Forest basiert. Es können mehr als ein Kandidatenmodell mit neuen Architekturen erzeugt werden, und die Anzahl solcher neuen Modelle kann vorkonfiguriert werden. Für eine solche Modellsuche wird für jede Produktionslinie eine unterschiedliche zufällige Seed verwendet.
Die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 kann den zweiten Modelltyp oder den dritten Modelltyp verwenden, weil das Finden anomaler Daten im industriellen Umfeld insbesondere bei sich ständig ändernden Konfigurationen und Umgebungseinstellungen sehr herausfordernd ist. Auch ist es schwierig, solche Anomalien zu reproduzieren und zum Training zu verwenden, insbesondere in den anfänglichen Stadien des Modelleinsatzes. Wenn ein neuer Typ von anomalen Daten detektiert wird, werden das eine oder die mehreren existierenden Modelle aktualisiert, um neue Defekte zu berücksichtigen, oder ein neues Modell wird hinzugefügt, um den neuen Typ von Anomalie zu detektieren. Dies wird unter Verwendung entweder des obigen zweiten Modelltyps oder des obigen dritten Modelltyps erreicht, was ein skalierbares selbstlernendes System darstellt.
Alternativ dazu kann die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 ein Modell aus dem beispielhaften Modellrepositorium 404 auswählen. Jedes KI-Modell, das zuvor eingesetzt wurde, wird in dem beispielhaften Künstliche-Intelligenz-Modellrepositorium 404 mit einigen Metadaten gespeichert, wie etwa der Produktionslinie, auf der es eingesetzt wurde, der Geräte-/Prozesskonfiguration dieser bestimmten Produktionslinie, der Modellleistungsfähigkeit (z. B. Vorhersagegenauigkeit), den Umgebungsbedingungen in der Fabrik (z. B. Temperatur und Feuchtigkeit), als das Modell ausgeführt wurde. Eine Ähnlichkeitsbewertung kann unter Verwendung der Metadaten zwischen den Modellen des beispielhaften Künstliche-Intelligenz-Modellrepositoriums 404 und des zu aktualisierenden KI-Modells in Frage berechnet werden. Die KI-Modelle in dem beispielhaften Künstliche-Intelligenz-Modellrepositorium 404 können auf jene beschränkt werden, die die höchsten Ähnlichkeitsbewertungen aufweisen, und dann kann die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 basierend auf ihrer Modellleistungsfähigkeit in der Vergangenheit die Modellkandidaten aus den mehreren Modellen in dem beispielhaften Künstliche-Intelligenz-Modellrepositorium 404 auswählen.
Die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 wird durch eine Logikschaltung implementiert, wie etwa zum Beispiel einen Hardware(z. B. halbleiterbasierten)-Prozessor. Zusätzlich oder alternativ dazu kann jedoch eine beliebige andere Art von Schaltungsanordnung verwendet werden, wie etwa zum Beispiel eine oder mehrere analoge oder digitale Schaltungen, Logikschaltungen, ein oder mehrere programmierbare Prozessoren, eine oder mehrere anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASIC(s)), ein oder mehrere programmierbare Logikvorrichtungen (PLD(s)), eine oder mehrere feldprogrammierbare Logikvorrichtungen (FPLD(s)), ein oder mehrere Digitalsignalprozessoren (DSP(s)) usw. Die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 soll die Künstliche-Intelligenz-Modelle einsetzen. In der anfänglichen Einsatzphase führt die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 zuerst alle Modellkandidaten parallel aus und verwendet einen Algorithmus, um eine einzelne Ausgabe zu bestimmen. Der Algorithmus startet als ein Mehrheitsvotiermechanismus oder eine Mittelwertberechnung, wodurch jedem Modell die gleiche Gewichtung gegeben wird. Die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 verbessert sich mit der Zeit durch Detektieren von Ausreißermodellen aus den Modellkandidaten. Falls sich die Vorhersagen von einem oder einigen Modellkandidaten häufig von der übrigen Mehrheit unterscheiden, dann werden die Gewichtungen für diese Ausreißermodelle allmählich durch das Modelleinsatzmodul reduziert.
Falls die Änderung, die die Modellaktualisierung ausgelöst hat, eine globale Änderung ist (d. h. an mehr als einer Produktionslinie aufgetreten ist), verbessert sich dann die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 im Laufe der Zeit, indem sie mit der beispielhaften intelligenten Einsatzschaltungsanordnung 510 zusammenarbeitet, die auf den anderen identischen Produktionslinien ausgeführt wird (z. B. beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung, die auf der anderen beispielhaften Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 418 ausgeführt wird). Die Idee besteht darin, dass die mehreren identischen Produktionslinien nach einer globalen Änderung, die bei allen stattgefunden hat, zu einer ähnlichen neuen Basislinie (z. B. vorhergesagte Positivrate) konvergieren sollten. Daher sollte die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 allmählich stärker die Modelle gewichten, die einen Metrikwert produzieren, der näher an der globalen Basislinie dieser Metrik liegt. Ein Beispiel für Konvergenz ist in Verbindung mit 9 gezeigt.
Bei manchen Beispielen beinhaltet die Einrichtung Mittel zum Auslösen eines automatisierten Modellaktualisierungsprozesses. Zum Beispiel kann das Mittel zum Auslösen eines automatisierten Modellaktualisierungsprozesses durch die intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 implementiert werden. Bei manchen Beispielen kann die intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 durch maschinenausführbare Anweisungen implementiert werden, wie etwa jene, die durch zumindest Blöcke 702, 704 von 7 implementiert werden, die durch eine Prozessorschaltungsanordnung ausgeführt werden, die durch die beispielhafte Prozessorschaltungsanordnung 1112 von 11, die beispielhafte Prozessorschaltungsanordnung 1200 von 12 und/oder die beispielhafte Feldprogrammierbares-Gate-Array(FPGA)-Schaltungsanordnung 1300 von 13 implementiert werden kann. Bei anderen Beispielen wird die intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 durch eine andere Hardwarelogikschaltungsanordnung, hardwareimplementierte Zustandsmaschinen und/oder eine beliebige andere Kombination von Hardware, Software und/oder Firmware implementiert. Zum Beispiel kann die intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 durch mindestens eine oder mehrere Hardwareschaltungen (z. B. eine Prozessorschaltungsanordnung, eine diskrete und/oder integrierte analoge und/oder digitale Schaltungsanordnung, ein FPGA, eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC), einen Komparator, einen Operationsverstärker (op-amp), eine Logikschaltung usw.) implementiert werden, die strukturiert sind, die entsprechende Operation durchzuführen, ohne Software oder Firmware auszuführen, aber andere Strukturen sind ebenfalls geeignet.
Bei manchen Beispielen beinhaltet die Einrichtung Mittel zum Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle. Zum Beispiel können die Mittel zum Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle durch eine automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 implementiert werden. Bei manchen Beispielen kann die automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 durch maschinenausfuhrbare Anweisungen implementiert werden, wie etwa jene, die durch zumindest Blöcke 708, 710, 714 von 7 implementiert werden, die durch eine Prozessorschaltungsanordnung ausgeführt werden, die durch die beispielhafte Prozessorschaltungsanordnung 1112 von 11, die beispielhafte Prozessorschaltungsanordnung 1200 von 12 und/oder die beispielhafte Feldprogrammierbares-Gate-Array(FPGA)-Schaltungsanordnung 1300 von 13 implementiert werden kann. Bei anderen Beispielen wird die intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 durch eine andere Hardwarelogikschaltungsanordnung, hardwareimplementierte Zustandsmaschinen und/oder eine beliebige andere Kombination von Hardware, Software und/oder Firmware implementiert. Zum Beispiel kann die intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 durch mindestens eine oder mehrere Hardwareschaltungen (z. B. eine Prozessorschaltungsanordnung, eine diskrete und/oder integrierte analoge und/oder digitale Schaltungsanordnung, ein FPGA, eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC), einen Komparator, einen Operationsverstärker (op-amp), eine Logikschaltung usw.) implementiert werden, die strukturiert sind, die entsprechende Operation durchzuführen, ohne Software oder Firmware auszuführen, aber andere Strukturen sind ebenfalls geeignet.
Bei manchen Beispielen beinhaltet die Einrichtung Mittel zum Verbessern einer Vorhersageleistungsfähigkeit im Laufe der Zeit. Zum Beispiel können die Mittel zum Verbessern der Vorhersageleistungsfähigkeit im Laufe der Zeit durch die intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 implementiert werden. Bei manchen Beispielen kann die intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 durch maschinenausführbare Anweisungen implementiert werden, wie etwa jene, die durch zumindest Blöcke 716, 718, 720, 722 von 7 implementiert werden, die durch eine Prozessorschaltungsanordnung ausgeführt werden, die durch die beispielhafte Prozessorschaltungsanordnung 1112 von 11, die beispielhafte Prozessorschaltungsanordnung 1200 von 12 und/oder die beispielhafte Feldprogrammierbares-Gate-Array(FPGA)-Schaltungsanordnung 1300 von 13 implementiert werden kann. Bei anderen Beispielen wird die intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 durch eine andere Hardwarelogikschaltungsanordnung, hardwareimplementierte Zustandsmaschinen und/oder eine beliebige andere Kombination von Hardware, Software und/oder Firmware implementiert. Zum Beispiel kann die intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 durch mindestens eine oder mehrere Hardwareschaltungen (z. B. eine Prozessorschaltungsanordnung, eine diskrete und/oder integrierte analoge und/oder digitale Schaltungsanordnung, ein FPGA, eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC), einen Komparator, einen Operationsverstärker (op-amp), eine Logikschaltung usw.) implementiert werden, die strukturiert sind, die entsprechende Operation durchzuführen, ohne Software oder Firmware auszuführen, aber andere Strukturen sind ebenfalls geeignet.
Obwohl eine beispielhafte Art und Weise zum Implementieren der Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 von 4 in 5 veranschaulicht ist, können eines bzw. eine oder mehrere der Elemente, Prozesse und/oder Vorrichtungen, die in 5 veranschaulicht sind, kombiniert, geteilt, umgeordnet, weggelassen, eliminiert und/oder auf eine beliebige andere Weise implementiert werden. Ferner können die beispielhafte Datenschnittstellenschaltungsanordnung 502, eine beispielhafte Umgebungsdatenschnittstellenschaltungsanordnung 504, die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506, die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 und die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 und/oder allgemeiner die beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 von 4 durch Hardware, Software, Firmware und/oder eine beliebige Kombination von Hardware, Software und/oder Firmware implementiert werden. Dementsprechend könnten zum Beispiel beliebige der beispielhaften Datenschnittstellenschaltungsanordnung 502, der beispielhaften Umgebungsdatenschnittstellenschaltungsanordnung 504, der beispielhaften intelligenten Auslöseschaltungsanordnung 506, der beispielhaften automatisierten Modellsuchschaltungsanordnung 508 und der beispielhaften intelligenten Einsatzschaltungsanordnung 510 und/oder allgemeiner der beispielhaften Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 durch eine Prozessorschaltungsanordnung, analoge Schaltung(en), digitale Schaltung(en), Logikschaltung(en), programmierbare Prozessor(en), ein oder mehrere programmierbare Mikrocontroller, Grafikverarbeitungseinheit(en) (GPU(s)), Digitalsignalprozessor(en) (DSP(s)), anwendungsspezifische integrierte Schaltung(en) (ASIC(s)), programmierbare Logikvorrichtung(en) (PLD(s)) und/oder feldprogrammierbare Logikvorrichtung(en) (FPLD(s)), wie etwa feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs) implementiert werden. Wenn gelesen wird, dass beliebige der Einrichtungs- oder Systemansprüche dieses Patents eine reine Software- und/oder Firmware-Implementierung abdecken, sind die beispielhafte Datenschnittstellenschaltungsanordnung 502 und/oder die beispielhafte Umgebungsdatenschnittstellenschaltungsanordnung 504 und/oder die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 und/oder die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 und/oder die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 hiermit ausdrücklich so definiert, dass sie eine nichtflüchtige computerlesbare Speicherungsvorrichtung oder Speicherungsplatte, wie etwa einen Speicher, eine DVD (Digital Versatile Disk), eine CD (Compact Disk), eine Blu-Ray-Disk usw., einschließlich der Software und/oder Firmware beinhalten. Ferner kann die beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 von 4 ein oder mehrere Elemente, einen oder mehrere Prozesse und/oder eine oder mehrere Vorrichtungen zusätzlich zu oder anstelle der in 5 veranschaulichten beinhalten und/oder kann mehr als eines von beliebigen oder allen der veranschaulichten Elemente, Prozesse und Vorrichtungen beinhalten.
Ein Flussdiagramm, das beispielhafte Hardwarelogikschaltungsanordnungen, maschinenlesbare Anweisungen, hardwareimplementierte Zustandsmaschinen und/oder eine beliebige Kombination davon zum Implementieren der Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 von 4 repräsentiert, ist in 6 und 7 gezeigt. Die maschinenlesbaren Anweisungen können ein oder mehrere ausführbare Programme oder Teil(e) eines ausführbaren Programms zur Ausführung durch eine Prozessorschaltungsanordnung sein, wie etwa die Prozessorschaltungsanordnung 1112, die in der unten in Verbindung mit 11 besprochenen beispielhaften Prozessorplattform 1100 gezeigt ist, und/oder die unten in Verbindung mit den 12 und/oder 13 besprochene beispielhafte Prozessorschaltungsanordnung. Das Programm kann in Software umgesetzt sein, die auf einem oder mehreren nichtflüchtigen computerlesbaren Speicherungsmedien gespeichert ist, wie etwa einer CD, einer Diskette, einem Festplattenlaufwerk (HDD), einer DVD, einer Blu-Ray-Disk, einem flüchtigen Speicher (z. B. Direktzugriffsspeicher (RAM) eines beliebigen Typs usw.) oder einem nichtflüchtigen Speicher (z. B. FLASH-Speicher, einem HDD usw.), die mit einer Prozessorschaltungsanordnung assoziiert sind, die sich in einer oder mehreren Hardwarevorrichtungen befindet, jedoch könnten alternativ das gesamte Programm und/oder Teile davon durch eine oder mehrere andere Hardwarevorrichtungen als die Prozessorschaltungsanordnung ausgeführt werden und/oder in Firmware oder dedizierter Hardware umgesetzt werden. Die maschinenlesbaren Anweisungen können über mehrere Hardwarevorrichtungen verteilt und/oder durch zwei oder mehr Hardwarevorrichtungen (z. B. eine Server- und eine Client-Hardwarevorrichtung) ausgeführt werden. Die Client-Hardwarevorrichtung kann zum Beispiel durch eine Endpunkt-Client-Hardwarevorrichtung (z. B. eine Hardwarevorrichtung, die mit einem Benutzer assoziiert ist) oder eine Zwischen-Client-Hardwarevorrichtung (z. B. ein Funkzugangsnetz(RAN)-Gateway, das eine Kommunikation zwischen einem Server und einer Endpunkt-Client-Hardwarevorrichtung ermöglichen kann) implementiert werden. Gleichermaßen können die nichtflüchtigen computerlesbaren Speicherungsmedien ein oder mehrere Medien beinhalten, die sich in einer oder mehreren Hardwarevorrichtungen befinden. Obwohl das beispielhafte Programm unter Bezugnahme auf das in den 6-7 veranschaulichte Flussdiagramm beschrieben ist, können alternativ viele andere Verfahren zum Implementieren der beispielhaften Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 verwendet werden. Beispielsweise kann die Reihenfolge der Ausführung der Blöcke geändert werden und/oder manche der beschriebenen Blöcke können geändert, entfernt oder kombiniert werden. Zusätzlich oder alternativ dazu können beliebige oder alle der Blöcke durch eine oder mehrere Hardwareschaltungen (z. B. eine Prozessorschaltungsanordnung, eine diskrete und/oder integrierte analoge und/oder digitale Schaltungsanordnung, ein FPGA, eine ASIC, einen Komparator, einen Operationsverstärker (op-amp), eine Logikschaltung usw.) implementiert werden, die strukturiert sind, um die entsprechende Operation durchzuführen, ohne Software oder Firmware auszuführen. Die Prozessorschaltungsanordnung kann an unterschiedlichen Netzwerkstandorten verteilt und/oder lokal zu einer oder mehreren Hardwarevorrichtungen sein (z. B. ein Einzelkernprozessor (z. B. eine Einzelkern-Zentralprozessoreinheit (CPU)), ein Mehrkernprozessor (z. B. eine Mehrkern-CPU) usw.) in einer einzigen Maschine, mehreren Prozessoren, die über mehrere Server eines Server-Racks verteilt sind, mehreren Prozessoren, die über ein oder mehrere Server-Racks verteilt sind, einer CPU und/oder einem FPGA, die sich in demselben Package (z. B. demselben IC(Integrierte Schaltung)-Package oder in zwei oder mehr separaten Gehäusen usw. befinden).
Die hierin beschriebenen maschinenlesbaren Anweisungen können in einem komprimierten Format und/oder einem verschlüsselten Format und/oder einem fragmentierten Format und/oder einem kompilierten Format und/oder einem ausführbaren Format und/oder einem verpackten Format usw. gespeichert sein. Die hierin beschriebenen maschinenlesbaren Anweisungen können als Daten oder Datenstruktur (z. B. als Teile von Anweisungen, Code, Repräsentationen von Code usw.) gespeichert sein, die genutzt werden können, um maschinenlesbare Anweisungen zu erstellen, herzustellen und/oder zu erzeugen. Zum Beispiel können die maschinenlesbaren Anweisungen fragmentiert und auf einer oder mehreren Speicherungsvorrichtungen und/oder Rechenvorrichtungen (z. B. Servern) gespeichert sein, die sich an denselben oder unterschiedlichen Orten eines Netzwerks oder einer Sammlung von Netzwerken (z. B. in der Cloud, in Edge-Vorrichtungen usw.) befinden. Die maschinenlesbaren Anweisungen können eines oder mehrere von Installation, Modifikation, Anpassung, Aktualisierung, Kombination, Ergänzung, Konfiguration, Entschlüsselung, Dekomprimierung, Entpacken, Verteilung, Neuzuweisung, Kompilierung usw. erfordern, um sie durch eine Rechenvorrichtung und/oder eine andere Maschine direkt lesbar, interpretierbar und/oder ausführbar zu machen. Zum Beispiel können die maschinenlesbaren Anweisungen in mehreren Teilen gespeichert sein, die einzeln komprimiert, verschlüsselt und/oder auf separaten Rechenvorrichtungen gespeichert sind, wobei die Teile, wenn sie entschlüsselt, dekomprimiert und/oder kombiniert werden, einen Satz maschinenausführbarer Anweisungen bilden, die eine oder mehrere Operationen implementieren, die zusammen ein Programm, wie etwa das hierin beschriebene, bilden können.
In einem anderen Beispiel können die maschinenlesbaren Anweisungen in einem Zustand gespeichert sein, in dem sie durch eine Prozessorschaltungsanordnung gelesen werden können, aber ein Hinzufügen einer Bibliothek (z. B. einer Dynamic Link Library (DLL)), eines Softwareentwicklungskits (SDK), einer Anwendungsprogrammierungsschnittstelle (API) usw. erfordern, um die maschinenlesbaren Anweisungen auf einer bestimmten Rechenvorrichtung oder einer anderen Vorrichtung auszuführen. In einem anderen Beispiel müssen die maschinenlesbaren Anweisungen möglicherweise konfiguriert werden (z. B. Einstellungen gespeichert, Daten eingegeben, Netzwerkadressen aufgezeichnet werden usw.), bevor die maschinenlesbaren Anweisungen und/oder das (die) entsprechende(n) Programm(e) vollständig oder teilweise ausgeführt werden können. Somit können maschinenlesbare Medien, wie hierin verwendet, maschinenlesbare Anweisungen und/oder Programm(e) unabhängig von dem bestimmten Format oder Zustand der maschinenlesbaren Anweisungen und/oder Programm(e) beinhalten, wenn sie gespeichert oder anderweitig in Ruhe oder im Transit sind.
Die hierin beschriebenen maschinenlesbaren Anweisungen können durch eine beliebige vergangene, aktuelle oder zukünftige Befehlssprache, Skriptsprache, Programmiersprache usw. repräsentiert sein. Beispielsweise können die maschinenlesbaren Anweisungen unter Verwendung beliebiger der folgenden Sprachen repräsentiert sein: C, C++, Java, C#, Perl, Python, JavaScript, HyperText Markup Language (HTML), Structured Query Language (SQL), Swift usw.
Wie oben erwähnt, können die beispielhaften Operationen der 6-7 unter Verwendung ausführbarer Anweisungen (z. B. computer- und/oder maschinenlesbarer Anweisungen) implementiert werden, die auf einem oder mehreren nichtflüchtigen computer- und/oder maschinenlesbaren Medien gespeichert sind, wie etwa optischen Speicherungsvorrichtungen, magnetischen Speicherungsvorrichtungen, einem HDD, einem Flash-Speicher, einem Nur-Lese-Speicher (ROM), einer CD, einer DVD, einem Cache, einem RAM eines beliebigen Typs, einem Register und/oder einer beliebigen anderen Speicherungsvorrichtung oder Speicherungsplatte, auf der Informationen für eine beliebige Dauer (z. B. für längere Zeiträume, permanent, kurzzeitig, zum temporären Puffern und/oder zum Cachen der Informationen) gespeichert sind. Wie hierin verwendet, sind die Begriffe nichtflüchtiges computerlesbares Medium und nichtflüchtiges computerlesbares Speicherungsmedium ausdrücklich so definiert, dass sie eine beliebige Art von computerlesbarer Speicherungsvorrichtung und/oder Speicherungsplatte beinhalten und propagierende Signale ausschließen und Übertragungsmedien ausschließen.
„Beinhaltend“ und „umfassend“ (und alle Formen und Zeitformen davon) werden hierin als offene Begriffe verwendet. Wenn somit ein Anspruch eine beliebige Form von „beinhalten“ oder „umfassen“ (z. B. umfasst, beinhaltet, umfassend, beinhaltend, aufweisend usw.) als eine Präambel oder innerhalb einer Anspruchsrezitation einer beliebigen Art einsetzt, versteht es sich somit, dass zusätzliche Elemente, Begriffe usw. vorhanden sein können, ohne außerhalb des Schutzumfangs des entsprechenden Anspruchs oder der entsprechenden Rezitation zu fallen. Wie hierin verwendet, ist, wenn die Formulierung „mindestens“ als der Übergangsausdruck in zum Beispiel einer Präambel eines Anspruchs verwendet wird, dies auf die gleiche Weise ein offener Ausdruck wie der Ausdruck „umfassend“ und „beinhaltend“ ein offener Ausdruck ist. Der Begriff „und/oder“ bezieht sich, wenn er zum Beispiel in einer Form wie etwa A, B und/oder C verwendet wird, auf eine beliebige Kombination oder Teilmenge von A, B, C, wie etwa (1) A allein, (2) B allein, (3) C allein, (4) A mit B, (5) A mit C, (6) B mit C oder (7) A mit B und mit C. Wie hierin im Kontext der Beschreibung von Strukturen, Komponenten, Gegenständen, Objekten und/oder Dingen verwendet, soll der Ausdruck „mindestens eines von A und B“ auf Implementierungen verweisen, die beliebige von (1) mindestens einem A, (2) mindestens einem B oder (3) mindestens einem A und mindestens einem B beinhalten. Gleichermaßen, wie hierin im Kontext der Beschreibung von Strukturen, Komponenten, Gegenständen, Objekten und/oder Dingen verwendet, soll der Ausdruck „mindestens eines von A oder B“ auf Implementierungen verweisen, die beliebige von (1) mindestens einem A, (2) mindestens ein B oder (3) mindestens einem A und mindestens einem B beinhalten. Wie hierin im Kontext der Beschreibung der Leistungsfähigkeit oder Ausführung von Prozessen, Anweisungen, Handlungen, Aktivitäten und/oder Schritten verwendet, soll sich der Ausdruck „mindestens eines von A und B“ auf Implementierungen beziehen, die beliebige von (1) mindestens einem A, (2) mindestens einem B, oder (3) mindestens einem A und mindestens einem B beinhalten. Ähnlich, wie hierin im Kontext der Beschreibung der Leistungsfähigkeit oder Ausführung von Prozessen, Anweisungen, Handlungen, Aktivitäten und/oder Schritten verwendet, soll sich der Ausdruck „mindestens eines von A oder B“ auf Implementierungen beziehen, die beliebige von (1) mindestens einem A, (2) mindestens einem B oder (3) mindestens einem A und mindestens einem B beinhalten.
Wie hier verwendet, schließen Singularreferenzen (z. B. „ein“, „eine“, „eines“, „erstes“, „zweites“ usw.) einen Plural nicht aus. Der Begriff „ein“ Objekt, wie hierin verwendet, verweist auf eines oder mehrere dieses Objekts. Die Begriffe „ein“, „ein oder mehrere“ und „mindestens ein“ werden hierin austauschbar verwendet. Wenngleich einzeln aufgelistet, können ferner eine Vielzahl von Mitteln, Elementen oder Verfahrenshandlungen durch z. B. dieselbe Entität oder dasselbe Objekt implementiert werden. Zusätzlich dazu, obwohl einzelne Merkmale in unterschiedlichen Beispielen oder Ansprüchen enthalten sein können, können diese möglicherweise kombiniert werden, und der Einschluss in verschiedenen Beispielen oder Ansprüchen deutet nicht an, dass eine Kombination von Merkmalen nicht machbar und/oder vorteilhaft ist.
6 ist ein Flussdiagramm, das beispielhafte maschinenlesbare Anweisungen und/oder beispielhafte Operationen 600 repräsentiert, die durch eine Prozessorschaltungsanordnung ausgeführt und/oder instanziiert werden können, um Kandidatenmodellkombinationen basierend auf einem Modellaktualisierungsprozess auszugeben. Die maschinenlesbaren Anweisungen und/oder Operationen 600 von 6 beginnen bei Block 602, bei dem die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 einen automatisierten Modellaktualisierungsprozess basierend auf mindestens einer von vier Informationsquellen auslöst. Zum Beispiel kann die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 einen automatisierten Modusaktualisierungsprozess basierend auf Metrikbasisliniendaten, Metadaten einschließlich Umgebungsdaten, Künstliche-Intelligenz-Modelldaten oder Künstliche-Intelligenz-Modelldaten von anderen Produktionslinien auslösen.
Bei Block 604 erzeugt die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 mehrere Kandidaten-Maschinenlernmodelle. Zum Beispiel kann die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 mehrere Kandidaten-Maschinenlernmodelle erzeugen, indem ein Künstliche-Intelligenz-Repositorium von Maschinenlernmodellen durchsucht wird oder indem mindestens drei Modelltypen erzeugt werden. Bei manchen Beispielen kann die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 ein erstes neues Künstliche-Intelligenz-Modell erzeugen, das die Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells implementiert, das auf der ersten Produktionslinie arbeitet, aber aktualisierte Modellparameter basierend auf neu gesammelten Daten beinhaltet, oder kann ein zweites neues Künstliche-Intelligenz-Modell erzeugen, das eine ähnliche Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells implementiert, das auf der ersten Produktionslinie arbeitet, aber Hyperparameteraktualisierungen beinhaltet, oder kann ein drittes neues Künstliche-Intelligenz-Modell erzeugen, das eine neue Modellarchitektur implementiert, wobei die neue Modellarchitektur nicht auf dem ersten Künstliche-Intelligenz-Modell basiert, das auf der ersten Produktionslinie arbeitet.
Bei Block 606 gibt die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 eine Vorhersage von Modellkombinationen aus, um eine Vorhersageleistungsfähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern. Zum Beispiel kann die intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 eine Vorhersage von Modellkombinationen ausgeben, um eine Vorhersageleistungsfähigkeit im Laufe der Zeit durch Überwachen der mehreren erzeugten Modelle, Entfernen von Ausreißern und/oder Speichern von Modellen, die nahe einer Qualitätsschwelle arbeiten, zu verbessern. Die beispielhaften Anweisungen 600 enden. Bei manchen Beispielen kehren die beispielhaften Anweisungen 600 zu dem Block 602 zurück, wenn der Prozess wiederholt wird (z. B. er immer stattfindet).
7 ist ein Flussdiagramm, das beispielhafte maschinenlesbare Anweisungen und/oder beispielhafte Operationen 700 repräsentiert, die durch eine Prozessorschaltungsanordnung ausgeführt und/oder instanziiert werden können, um Kandidatenmodellkombinationen basierend auf einem Modellaktualisierungsprozess auszugeben. Die maschinenlesbaren Anweisungen und/oder Operationen 700 von 7 beginnen bei Block 702, bei dem die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 mindestens eine von vier Datenquellen empfängt. Zum Beispiel kann die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 mindestens eine von vier Datenquellen empfangen, indem entweder auf eine Metrikbasislinie, eine Ausgabe von einem ersten Künstliche-Intelligenz-Modell, das auf der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, Metadaten oder eine Ausgabe von einem zweiten Künstliche-Intelligenz-Modell, wobei das zweite Künstliche-Intelligenz-Modell auf einer zweiten Fabrikproduktionslinie arbeitet, zugegriffen wird. Die Steuerung geht zu Block 704 über.
Bei Block 704 bestimmt die intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506, eine Aktualisierung auszulösen. Zum Beispiel kann die intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 bestimmen, eine Aktualisierung als Reaktion auf eine Abweichung von einer Metrikbasislinie auszulösen. Zum Beispiel kann die intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 bestimmen, eine Aktualisierung als Reaktion auf eine Ausgabe von einem ersten Künstliche-Intelligenz-Modell, das auf der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, auszulösen, wie etwa eine Angabe, dass die Genauigkeit des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells beim Vorhersagen von Fehlern in einem Herstellungsprozess ungenau ist. Zum Beispiel kann die intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 bestimmen, eine Aktualisierung als Reaktion auf Metadaten auszulösen, wie etwa Umgebungssensorablesungen und/oder Gerätekonfigurationen und/oder Prozesskonfigurationen. Zum Beispiel kann die intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 eine Aktualisierung als Reaktion auf eine Ausgabe von einem zweiten Künstliche-Intelligenz-Modell auszulösen, wobei das zweite Künstliche-Intelligenz-Modell auf einer zweiten Fabrikproduktionslinie arbeitet, wie etwa einer Angabe, dass die Genauigkeit des zweiten Künstliche-Intelligenz-Modells beim Vorhersagen von Fehlern in einem Herstellungsprozess ungenau ist.
Zum Beispiel kann die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 bestimmen, keine Aktualisierung auszulösen (z. B. „NEIN“). Die Steuerung geht zu Block 702 für die intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 zum Empfangen mindestens einer der vier Datenquellen über. Zum Beispiel kann die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 bestimmen, eine Aktualisierung auszulösen (z. B. „JA“). Die Steuerung geht zu Block 706 über.
Bei Block 706 empfängt die beispielhafte Datenschnittstellenschaltungsanordnung 502 Metadaten von dem beispielhaften Modellrepositorium 404. Die beispielhafte Datenschnittstellenschaltungsanordnung 502 kann zum Beispiel Metadaten von dem beispielhaften Modellrepositorium 404 durch Zugreifen auf Metadaten empfangen, die unterschiedlichen Künstliche-Intelligenz-Modellen in dem beispielhaften Modellrepositorium 404 entsprechen. Die Steuerung geht zu Block 708 über.
Bei Block 708 bestimmt die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508, ob sich ein ähnliches Modell in dem Modellrepositorium 404 befindet. Zum Beispiel kann die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung bestimmen, dass sich ein Modell in dem Modellrepositorium 404 befindet, indem bestimmt wird, ob es irgendwelche Modelle in dem beispielhaften Modellrepositorium 404 gibt. Zum Beispiel kann die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 bestimmen, dass sich ein Modell in dem Modellrepositorium 404 befindet (z. B. „JA“). Die Steuerung geht zu Block 710 über. Zum Beispiel kann die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 bestimmen, dass es kein Modell in dem Modellrepositorium 404 gibt (z. B. „NEIN“). Die Steuerung geht zu Block 714 über.
Bei Block 710 bestimmt die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508, das Modell in dem Modellrepositorium 404 zu verwenden. Zum Beispiel kann die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 basierend auf einer Ähnlichkeitsbewertung entsprechend den Metadaten zwischen Künstliche-Intelligenz-Modellen in dem Modellrepositorium 404 und den Bedingungen auf der Fabrikproduktionslinie bestimmen, ein Modell in dem Modellrepositorium zu verwenden. Zum Beispiel kann die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 bestimmen, ein Künstliche-Intelligenz-Modell zu verwenden, das sich in dem Modellrepositorium 404 befindet (z. B. „JA“). Die Steuerung geht zu Block 712 über. Zum Beispiel kann die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 bestimmen, kein Künstliche-Intelligenz-Modell in dem Modellrepositorium 404 zu verwenden (z. B. „NEIN“). Die Steuerung geht zu Block 714 über.
Bei Block 712 ruft die beispielhafte automatisierte Suchschaltungsanordnung 508 mehrere Modelle aus dem Modellrepositorium 404 ab. Zum Beispiel kann die beispielhafte automatisierte Suchschaltungsanordnung 508 mehrere Modelle aus dem Modellrepositorium 404 basierend auf einer Ähnlichkeitsbewertung zwischen den Metadaten und der aktuellen Fabrikproduktionslinie abrufen. Bei manchen Beispielen kann die beispielhafte automatisierte Suchschaltungsanordnung 508 mehrere Modelle aus dem Modellrepositorium 404 basierend auf Leistungsfähigkeitsbewertungen der Modelle abrufen. Die Steuerung geht zu Block 716 über.
Bei Block 714 erzeugt die beispielhafte automatisierte Suchschaltungsanordnung 508 mehrere Modelle. Zum Beispiel kann die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 mehrere Modelle als Reaktion auf ein Fehlen von Modellen in dem beispielhaften Modellrepositorium 404 oder ein Fehlen ähnlicher (z. B. basierend auf Metadaten) Modelle in dem beispielhaften Modellrepositorium 404 erzeugen. Zum Beispiel gibt es möglicherweise kein Modell, das für gewisse Umgebungsbedingungen abgestimmt ist, wie etwa eine Temperaturschwankung von zehn Grad, nachdem die Fabriklinie bei voller Produktion ist, sodass die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 mehrere Modelle erzeugen und die spezifischen Metadaten speichern kann, die den Bedingungen zu der Zeit entsprechen, zu der das Modell erzeugt wurde. Bei manchen Beispielen sind die mehreren Modelle mindestens zwei (2). Die Ausgabedaten der mehreren Modelle (z. B. mindestens zwei) werden verwendet, um eine durchschnittliche Fehlerrate zu bestimmen und Ausreißermodelle zu entfernen. Die Steuerung geht zu Block 716 über.
Bei Block 716 setzt die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 die Künstliche-Intelligenz-Modelle intelligent ein. Zum Beispiel kann die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 die Künstliche-Intelligenz-Modelle intelligent einsetzen, indem sie die Kandidatenmodelle parallel ausführt (z. B. einsetzt) und eine einzelne Ausgabe bestimmt, die Daten aus den mehreren Modellen basierend auf einem Algorithmus integriert. In einigen Beispielen ist der Algorithmus ein Mehrheitsvotiermechanismus oder eine Durchschnittsberechnung, die den Kandidatenmodellen eine ähnliche (z. B. gleiche, identische) Gewichtung verleiht. Die Steuerung geht zu Block 718 über.
Bei Block 718 überwacht die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 die Kandidatenmodelle. Zum Beispiel kann die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 die Kandidatenmodelle durch Bestimmen der Ausgabe der mehreren Modelle überwachen. Im Laufe der Zeit kann die Gewichtung, die einem speziellen Kandidatenmodell in den mehreren Modellen (z. B. Modellensemble) zugewiesen ist, basierend auf der Ausgabe des speziellen Kandidatenmodells entweder zunehmen oder abnehmen. Die Steuerung geht zu Block 720 über.
Bei Block 720 entfernt die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 Ausreißermodelle. Zum Beispiel kann die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 Ausreißermodelle entfernen, indem bestimmt wird, dass ein Modell entweder eine überdurchschnittliche Fehlerrate oder eine unterdurchschnittliche Fehlerrate vorhersagt. Falls zum Beispiel die wahre Fehlerrate fünf Prozent (5 %) beträgt, kann ein Modell, das konsistent eine Fehlerrate von zwanzig Prozent (20 %) vorhersagt, die über der durchschnittlichen Fehlerrate liegt, aus den mehreren Modellen (z. B. Modellensemble) entfernt werden. Die Steuerung geht zu Block 722 über.
Bei Block 722 speichert die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 optimierte Modelle in dem Modellrepositorium 404. Die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 kann zum Beispiel ein Kandidatenmodell, das eine Leistungsfähigkeit über einer Schwelle erbringt, in dem beispielhaften Modellrepositorium 404 speichern, wobei die Metadaten der Fabrikproduktionslinie entsprechen, die durch das optimierte Kandidatenmodell überwacht wird. Das optimierte Kandidatenmodell wird gespeichert und kann durch die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 zu einer späteren Zeit ausgewählt werden. Die beispielhaften Anweisungen 700 enden.
8 ist ein Modellprozessdatenflussdiagramm. Bei dem Beispiel von 8 arbeiten die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506, die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 und die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510, um die Entwicklung und/oder den Einsatz von Maschinenlernmodelle zum Beispiel in einer Fabrikumgebung zu automatisieren. Zum Beispiel können Maschinenlernmodelle in einer Edge-Infrastruktur eingesetzt werden, wie etwa der in Verbindung mit den 1-3 beschriebenen Edge-Infrastruktur. Die Künstliche-Intelligenz-Modelle (z. B. Maschinenlernmodelle) verwenden Daten, die von Fabriken oder anderen Datenquellen (z. B. industrielle Datenquellen, kommerzielle Datenquellen usw.) erzeugt werden. Zum Beispiel unterliegen Herstellungsprozesse in Fabriken Umgebungsvariationen.
Bei dem Beispiel von 8 greift die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 auf das aktuelle Einsatzmodell, Metadaten aus der beispielhaften Umgebungsdatenbank 412 und Ausgabedaten aus den Modellen zu, die auf den zugehörigen identischen Produktionslinien arbeiten, wie durch die andere beispielhafte Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 418 erzeugt. Als Reaktion auf die vier Datenquellen löst die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506 den Aktualisierungsprozess aus. Die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 erzeugt die Kandidatenmodelle (z. B. das Kandidatenmodell 1, das beispielhafte Kandidatenmodell 2, andere Kandidatenmodelle, die nicht gezeigt sind, und das beispielhafte Kandidatenmodell n). Die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 erzeugt die Kandidatenmodelle oder ruft ähnliche Kandidatenmodelle aus dem Künstliche-Intelligenz-Modellrepositorium 404 ab. Die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 setzt das sich entwickelnde Ensemble von Modellen ein, die von der beispielhaften automatisierten Modellsuchschaltungsanordnung 508 empfangen werden. Die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510 kann das Verhalten und die Genauigkeit des eingesetzten Modells im Laufe der Zeit überwachen und als Reaktion auf Modelle mit schlechter Leistungsfähigkeit (z. B. gemäß einer Schwelle) Ausreißermodelle entfernen und Modelle mit besserer Leistungsfähigkeit (z. B. gemäß einer Schwelle) speichern. In einigen Beispielen werden die Modelle mit besserer Leistungsfähigkeit gelabelt und für zukünftige Verwendung gespeichert. Das sich entwickelnde Modellensemble kann als das Einsatzmodell verwendet werden, wenn sich der Prozess wiederholt.
9 ist ein erweitertes Beispiel für die Überwachung, die durch die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung durchgeführt wird. In diesem Beispiel gibt es 3 Roboter, die die gleiche Schraubendrehaufgabe in einer Fabrik durchführen (z. B. Roboter A, Roboter B und Roboter C). In dem Beispiel von 9 erhält jeder Roboter 3 Modellkandidaten, um vorherzusagen, ob ein Schraubendrehprozess fehlerhaft oder nicht fehlerhaft ist. Beispielsweise erhält Robot A den Modellkandidaten A1, den Modellkandidaten A2 und den Modellkandidaten A3. Die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung an jedem Roboter verfolgt die Vorhersageergebnisse von den Modellkandidaten. In einigen Beispielen werden die Modellkandidaten A1, A2 und A3 gelabelt und für zukünftige Verwendung gespeichert. Zum Beispiel kann das gelabelte Modell A1 in dem beispielhaften Künstliche-Intelligenz-Modellrepositorium 404 (gezeigt in 4 oder 8) als eine Vorlage zum Erstellen des nächsten Kandidatenmodells gespeichert werden. Die durchschnittliche Fehlerrate der 3 Roboter beträgt 1 %. Daher wird im Mehrheitsvotieralgorithmus das Modell A1 mehr durch Roboter A, das Modell B3 durch Roboter B und das Modell C1 durch Roboter C gewichtet.
Das sich entwickelnde Ensemble von Modellkandidaten (die Gewichtung jedes Modellkandidaten ändert sich im Laufe der Zeit) ist das neue Kl-Modell, das zum Ersetzen des alten KI-Modells eingesetzt wird. Das Ensemble wird als ein Modell angesehen, und falls später das Ensemble aktualisiert werden muss, wird ein neuer Satz von Modellkandidaten anstelle mehrerer Sätze erzeugt. Dadurch kann der Speicher- und Speicherungsplatz, der für Modelle benötigt wird, reduziert werden. Das Ensemble soll schwächere Modelle verbessern, um Modelle mit höherer Leistungsfähigkeit zu erzeugen, wobei ein Modell mit höherer Leistungsfähigkeit durch eine Metrik, wie etwa Genauigkeit, gemessen werden kann.
Eine beispielhafte Spalte 902 bezieht sich auf das Feld, das die Modellkandidaten repräsentiert. Eine beispielhafte Spalte 904, 906, 908, 910 und 912 repräsentieren die Vorhersage des Modellkandidaten zu einem Zeitpunkt. Spalte 904 ist zum Beispiel die Vorhersage zu einer ersten Zeit. Im Beispiel von 9 lautet die Vorhersage entweder „ok“ (z. B. okay, zufriedenstellend, gut usw.) oder „nok“ (z. B. nicht okay, nicht zufriedenstellend, schlecht). Die beispielhafte Fehlerrate (z. B. Spalte 914) ist die Vorhersage, wie die Schraubendrehfertigungslinie Fehler erzeugt. Zum Beispiel bedeutet eine Fehlerrate von 3 %, dass Defekte in dem Herstellungsprozess von etwa 3 % vorhanden sind.
Eine beispielhafte Zeile 916 bezieht sich auf den Modellkandidaten A1, wie sich eine beispielhafte Zeile 918 auf den Modellkandidaten A2 bezieht, während sich eine beispielhafte Zeile 920 auf den Modellkandidaten A3 bezieht. Die durchschnittliche Fehlerrate (z. B. die Mehrheitsvotierfehlerrate) für Roboter A wird durch Zeile 922 repräsentiert. Eine beispielhafte Zeile 924 bezieht sich auf die durchschnittliche Fehlerrate für Roboter B und eine beispielhafte Zeile 926 bezieht sich auf die durchschnittliche Fehlerrate für Roboter C.
Zum ersten Zeitpunkt (z. B. Spalte 904) für den Modellkandidaten A1 in Zeile 916 ist die Vorhersage „nok“ (z. B. nicht okay) für die Schraubendrehfertigungslinie. Während jedoch mehr Zeit verstreicht, wie etwa zu einem zweiten Zeitpunkt (z. B. Spalte 906), ist die Vorhersage „ok“ (z. B. okay) für die Schraubendrehfertigungslinie. Während mehr Zeit verstreicht, stabilisiert sich die Vorhersage auf eine Fehlerrate von 0,9 % (z. B. Spalte 914) für die Schraubendrehfertigungslinie. Der zweite Modellkandidat A2 in Zeile 918 sagt eine Fehlerrate der Schraubendrehfertigungslinie als 3 % vorher, während der dritte Modellkandidat A3 in Zeile 920 eine Fehlerrate der Schraubendrehfertigungslinie als 0,4 % vorhersagt. Gemäß einem Durchschnitt der Fehlerrate einer entsprechenden Schraubendrehfertigungslinie beträgt die wahre (z. B. genaue, zuverlässige, vereinbarte) Fehlerrate etwa 1 %. Roboter B sagt eine Fehlerrate von 1,2 % vorher, wie in Zeile 924 gezeigt, während Roboter C eine Fehlerrate von 0,8 % vorhersagt, wie in Zeile 926 gezeigt. Roboter A verwendet die Fehlerratenvorhersage von Roboter B und Roboter C, um das Ausreißermodell A3, das eine Fehlerrate der Schraubendrehfertigungslinie mit 0,4 % vorhersagt, und das Ausreißermodell A2, das eine Fehlerrate der Schraubendrehfertigungslinie mit 3 % vorhersagt, zu entfernen. Das Modell A3 sagt niedrigere Positivraten als die wahre Positivrate vorher und die Fabrik produziert mehr Fehler als das Modell A3 vorhergesagte. Das Modell A2 sagt höhere Positivraten als die wahre Positivrate vorher, da die Fabrik weniger Fehler produziert als das Modell A2 vorhergesagte. Jedes Modell (z. B. A2 oder A3) ist ineffizient. Im Beispiel von 9 wird das Modell A1, das eine Fehlerrate von 0,9 % erzeugt, im Künstliche-Intelligenz-Modellrepositorium 404 von 4 gespeichert.
Beispiel für Vorhersagen von Kandidatenmodellen auf mehreren verschiedenen Robotern, die die gleiche Aufgabe durchführen. Für jeden Modellkandidaten wird eine Fehlerrate über einen bestimmten Zeitraum gemessen. Das Mehrheitsvotierergebnis zu jedem Zeitschritt für jeden Roboter wird durch die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung als das Vorhersageergebnis zu jedem Zeitschritt für jeden Roboter verwendet. Die drei Roboter kommunizieren mit den anderen Robotern und bestimmen die durchschnittliche Fehlerrate (in diesem Beispiel 1 %) für die Aufgabe, nachdem eine globale Änderung den Modellaktualisierungsprozess an den drei Robotern ausgelöst hat. Dann gibt die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung auf den einzelnen Robotern allmählich mehr Gewichtung zu dem Modellkandidaten, der besser mit der neuen globalen durchschnittlichen Fehlerrate übereinstimmt.
Bei manchen Beispielen ist 9 eine beispielhafte Verwaltungskonsole (z. B. visuelle Anzeige, Überwachungsstation, Instrumententafel, Armaturentafel usw.), wobei eine biologische Entität, wie etwa ein Mensch, das sich entwickelnde Ensemble von Modellen verfolgen kann. Zum Beispiel kann der Mensch (Ingenieur, Arbeiter, Werkmeister, Datenwissenschaftler usw.) die Leistungsfähigkeit der Modelle verfolgen und als Reaktion auf eine durch den Menschen vorgenommene Bestimmung eingreifen (z. B. das Modell anpassen). In diesen Beispielen können die unterschiedlichen Charakteristiken (z. B. Konfigurationen) des Modells einer Person angezeigt werden. In einigen Beispielen können die unterschiedlichen Charakteristiken (z. B. Konfigurationen) des Modells dem Menschen angezeigt werden. In einigen Beispielen soll der Maschinenlernalgorithmus automatisch die Leistungsfähigkeit der Modelle ohne Eingriff von einem Menschen verfolgen. Die beispielhafte Verwaltungskonsole kann entweder lokal (z. B. in der Fabrik) oder entfernt (z. B. in einem Datenverarbeitungszentrum) sichtbar sein. Bei manchen Beispielen kann die beispielhafte Verwaltungskonsole durch eine IoT-Vorrichtung (z. B. ein drahtloses Mobiltelefon, ein eigenständiges Gerät usw.) implementiert werden, wie in den 10A und 10B beschrieben.
In einigen Beispielen können die Kandidatenmodelle profilkonfiguriert sein, sodass eine erste Fabrik die Kandidatenmodelle verwendet, während eine zweite Fabrik mit einem anderen Profil die Modelle justieren kann.
In weiteren Beispielen können beliebige der Rechenknoten oder Vorrichtungen, die unter Bezugnahme auf die vorliegenden Edge-Rechensysteme und die vorliegende Umgebung erörtert wurden, basierend auf den Komponenten, die in den 10A und 10B dargestellt sind, erfüllt werden. Jeweilige Edge-Rechenknoten können als ein Typ von Vorrichtung, Gerät, Computer oder anderem „Ding“ umgesetzt sein, die in der Lage sind, mit anderen Edge-, Netzwerk- oder Endpunktkomponenten zu kommunizieren. Zum Beispiel kann eine Edge-Rechenvorrichtung als ein Personal Computer, Server, Smartphone, eine mobile Rechenvorrichtung, ein Smart-Gerät, ein fahrzeuginternes Rechensystem (z. B. ein Navigationssystem), eine eigenständige Vorrichtung mit einem Außengehäuse, einer Umhüllung usw. oder eine andere Vorrichtung oder ein anderes System, die/das in der Lage ist, die beschriebenen Funktionen durchzuführen, umgesetzt sein.
Im in 10A gezeigten vereinfachten Beispiel beinhaltet ein Edge-Rechenknoten 1000 eine Rechen-Engine (hierin auch als „Rechenschaltungsanordnung“ bezeichnet) 1002, ein Eingabe/Ausgabe(E/A)-Untersystem 1008, eine Datenspeicherung 1010, ein Kommunikationsschaltungsanordnungsuntersystem 1012 und optional eine oder mehrere Peripherievorrichtungen 1014. In anderen Beispielen können jeweilige Rechenvorrichtungen andere oder zusätzliche Komponenten enthalten, wie etwa jene, die üblicherweise in einem Computer zu finden sind (z. B. eine Anzeige, Peripherievorrichtungen usw.). Zusätzlich dazu können bei manchen Beispielen eine oder mehrere der veranschaulichenden Komponenten in eine andere Komponente integriert sein oder anderweitig einen Teil davon bilden.
Der Rechenknoten 1000 kann als eine beliebige Art von Engine, Vorrichtung oder Sammlung von Vorrichtungen umgesetzt sein, die in der Lage sind, verschiedene Rechenfunktionen durchzuführen. Bei manchen Beispielen kann der Rechenknoten 1000 als eine einzige Vorrichtung ausgeführt sein, wie etwa eine integrierte Schaltung, ein eingebettetes System, ein feldprogrammierbares Gate-Array (FPGA), ein System-on-Chip (SOC) oder ein anderes integriertes System oder eine andere integrierte Vorrichtung. Bei dem veranschaulichenden Beispiel beinhaltet der Rechenknoten 1000 einen Prozessor 1004 oder einen Speicher 1006 oder ist als diese ausgeführt. Der Prozessor 1004 kann als eine beliebige Art von Prozessor umgesetzt sein, der in der Lage ist, die hierin beschriebenen Funktionen (z. B. Ausführen einer Anwendung) durchzuführen. Der Prozessor 1004 kann zum Beispiel als ein oder mehrere Mehrkernprozessoren, ein Mikrocontroller, eine Verarbeitungseinheit, eine spezialisierte oder Spezial-Verarbeitungseinheit oder ein anderer Prozessor oder eine andere Verarbeitungs-/Steuerschaltung umgesetzt sein.
Bei manchen Beispielen kann der Prozessor 1004 als ein FPGA, eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC), rekonfigurierbare Hardware oder Hardwareschaltungsanordnung oder andere spezialisierte Hardware umgesetzt sein, diese beinhalten oder mit diesen gekoppelt sein, um eine Leistungsfähigkeit der hierin beschriebenen Funktionen zu ermöglichen. Bei manchen Beispielen kann der Prozessor 1004 auch als eine spezialisierte x-Verarbeitungseinheit (xPU) umgesetzt sein, die auch als eine Datenverarbeitungseinheit (DPU), eine Infrastrukturverarbeitungseinheit (IPU) oder eine Netzwerkverarbeitungseinheit (NPU) bekannt ist. Eine solche xPU kann als eine eigenständige Schaltung oder ein eigenständiges Schaltungs-Package umgesetzt sein, innerhalb eines SOC integriert sein oder mit einer Networking-Schaltungsanordnung (z. B. in einer SmartNIC oder erweiterten SmartNIC), einer Beschleunigungsschaltungsanordnung, Speicherungsvorrichtungen oder KI-Hardware (z. B. GPUs oder programmierte FPGAs) integriert sein. Eine solche xPU kann dazu ausgelegt sein, eine Programmierung zu empfangen, um einen oder mehrere Datenströme zu verarbeiten und spezifische Aufgaben und Aktionen für die Datenströme durchzuführen (wie etwa Hosten von Mikrodiensten, Durchführen von Dienstverwaltung oder Orchestrierung, Organisieren oder Verwalten von Server- oder Datenzentrum-Hardware, Verwalten von Dienst-Meshes oder Sammeln und Verteilen von Telemetrie), außerhalb der CPU oder Allzweckverarbeitungshardware. Es versteht sich jedoch, dass eine xPU, ein SOC, eine CPU und andere Variationen des Prozessors 1004 koordiniert miteinander arbeiten können, um viele Arten von Operationen und Anweisungen innerhalb und im Auftrag des Rechenknotens 1000 auszuführen.
Der Speicher 1006 kann als ein beliebiger Typ von flüchtigem (z. B. dynamischer Direktzugriffsspeicher (DRAM) usw.) oder nichtflüchtigem Speicher oder flüchtiger oder nichtflüchtiger Datenspeicherung umgesetzt sein, der/die in der Lage ist, die hierin beschriebenen Funktionen durchzuführen. Ein flüchtiger Speicher kann ein Speicherungsmedium sein, das Leistung zum Aufrechterhalten des Zustands von durch das Medium gespeicherten Daten benötigt. Nichtbeschränkende Beispiele für flüchtigen Speicher können verschiedene Typen von Direktzugriffsspeicher (RAM), wie etwa DRAM oder statischen Direktzugriffsspeicher (SRAM), einschließen. Ein bestimmter Typ von DRAM, der in einem Speichermodul verwendet werden kann, ist synchroner dynamischer Direktzugriffsspeicher (SDRAM).
Bei einem Beispiel ist die Speichervorrichtung eine blockadressierbare Speichervorrichtung, wie etwa jene, die auf NAND- oder NOR-Technologien basieren. Eine Speichervorrichtung kann auch eine dreidimensionale Crosspoint-Speichervorrichtung (z. B. Intel® 3D XPoint™-Speicher) oder andere byteadressierbare nichtflüchtige Speichervorrichtungen mit ortsfestem Schreiben beinhalten. Die Speichervorrichtung kann sich auf den Die selbst und/oder auf ein gekapseltes Speicherprodukt beziehen. Bei manchen Beispielen kann der 3D-Crosspoint-Speicher (z. B. Intel® 3D XPoint™ Speicher) eine transistorlose stapelbare Crosspoint-Architektur umfassen, bei der Speicherzellen am Schnittpunkt von Wortleitungen und Bitleitungen sitzen und einzeln adressierbar sind und bei der die Bitspeicherung auf einer Änderung des Volumenwiderstands basiert. Bei manchen Beispielen kann der gesamte oder ein Teil des Speichers 1006 in den Prozessor 1004 integriert sein. Der Speicher 1006 kann verschiedene Software und Daten speichern, die während des Betriebs verwendet werden, wie etwa eine oder mehrere Anwendungen, Daten, die durch die Anwendung(en) bearbeitet werden, Bibliotheken und Treiber.
Die Rechenschaltungsanordnung 1002 ist über das E/A-Subsystem 1008, das als eine Schaltungsanordnung und/oder Komponenten umgesetzt sein kann, kommunikativ mit anderen Komponenten des Rechenknotens 1000 gekoppelt, um Eingabe/Ausgabe-Operationen mit der Rechenschaltungsanordnung 1002 (z. B. mit dem Prozessor 1004 und/oder dem Hauptspeicher 1006) und anderen Komponenten der Rechenschaltungsanordnung 1002 zu ermöglichen. Das E/A-Untersystem 1008 kann zum Beispiel als Speichersteuerungshubs, Eingabe/Ausgabe-Steuerungshubs, integrierte Sensorhubs, Firmwarevorrichtungen, Kommunikationslinks (z. B. Punkt-zu-Punkt-Links, Buslinks, Drähte, Kabel, Lichtleiter, Leiterbahnen usw.) und/oder andere Komponenten und Untersysteme umgesetzt sein oder diese anderweitig beinhalten, um die Eingabe/Ausgabe-Operationen zu erleichtern. Bei manchen Beispielen kann das E/A-Untersystem 1008 einen Teil eines System-on-Chip (SoC) bilden und zusammen mit dem Prozessor 1004 und/oder dem Speicher 1006 und/oder anderen Komponenten der Rechenschaltungsanordnung 1002 in die Rechenschaltungsanordnung 1002 integriert sein.
Die eine oder die mehreren veranschaulichenden Datenspeicherungsvorrichtungen 1010 können als eine beliebige Art von Vorrichtungen umgesetzt sein, die zur Kurzzeit- oder Langzeitspeicherung von Daten konfiguriert sind, wie etwa zum Beispiel Speichervorrichtungen und -schaltungen, Speicherkarten, Festplattenlaufwerke, Solid-State-Laufwerke oder andere Datenspeicherungsvorrichtungen. Einzelne Datenspeicherungsvorrichtungen 1010 können eine Systempartitionierung beinhalten, die Daten und Firmwarecode für die Datenspeicherungsvorrichtung 1010 speichert. Einzelne Datenspeicherungsvorrichtungen 1010 können auch eine oder mehrere Betriebssystempartitionierungen beinhalten, die Datendateien und ausführbare Dateien für Betriebssysteme in Abhängigkeit von zum Beispiel der Art des Rechenknotens 1000 speichern.
Die Kommunikationsschaltungsanordnung 1012 kann als eine beliebige Kommunikationsschaltung, -vorrichtung oder -sammlung davon umgesetzt sein, die in der Lage ist, Kommunikationen über ein Netzwerk zwischen der Rechenschaltungsanordnung 1002 und einer anderen Rechenvorrichtung (z. B. einem Edge-Gateway eines implementierenden Edge-Rechensystems) zu ermöglichen. Die Kommunikationsschaltungsanordnung 1012 kann dazu konfiguriert sein, eine oder mehrere beliebige Kommunikationstechnologien (z. B. drahtgebundene oder drahtlose Kommunikationen) und assoziierte Protokolle (z. B. ein zellulares Networking-Protokoll, wie etwa einen 3GPP-, 4G- oder 5G-Standard, ein drahtloses lokales Netzwerkprotokoll, wie etwa IEEE 802.11/Wi-Fi®, ein drahtloses Weitverkehrsnetzwerkprotokoll, Ethernet, Bluetooth®, Bluetooth Low Energy, ein IoT-Protokoll, wie etwa IEEE 802.15.4 oder ZigBee®, LPWAN(Low-Power Wide Area Network)- oder LPWA(Low-Power Wide Area)-Protokolle usw.) zu verwenden, um eine solche Kommunikation zu bewirken.
Die veranschaulichende Kommunikationsschaltungsanordnung 1012 beinhaltet eine Netzwerkschnittstellensteuerung (NIC) 1020, die auch als eine Host-Fabric-Schnittstelle (HFI: Host Fabric Interface) bezeichnet werden kann. Die NIC 1020 kann als eine oder mehrere Add-In-Platinen, Tochterkarten, Netzwerkschnittstellenkarten, Steuerungschips, Chipsätze oder andere Vorrichtungen umgesetzt sein, die durch den Rechenknoten 1000 verwendet werden können, um sich mit einer anderen Rechenvorrichtung (z. B. einem Edge-Gateway-Knoten) zu verbinden. Bei manchen Beispielen kann die NIC 1020 als Teil eines System-on-Chip (SoC) umgesetzt sein, das einen oder mehrere Prozessoren beinhaltet, oder kann auf einem Mehrchip-Package enthalten sein, das auch einen oder mehrere Prozessoren beinhaltet. Bei manchen Beispielen kann die NIC 1020 einen lokalen Prozessor (nicht gezeigt) und/oder einen lokalen Speicher (nicht gezeigt) beinhalten, die beide lokal für die NIC 1020 sind. Bei solchen Beispielen kann der lokale Prozessor der NIC 1020 dazu in der Lage sein, eine oder mehrere der Funktionen der hierin beschriebenen Rechenschaltungsanordnung 1002 durchzuführen. Zusätzlich oder alternativ dazu kann in solchen Beispielen der lokale Speicher der NIC 1020 in eine oder mehrere Komponenten des Client-Rechenknotens auf Platinenebene, Socket-Ebene, Chip-Ebene und/oder anderen Ebenen integriert sein.
Zusätzlich kann in manchen Beispielen ein jeweiliger Rechenknoten 1000 eine oder mehrere Peripherievorrichtungen 1014 beinhalten. Solche Peripherievorrichtungen 1014 können eine beliebige Art von Peripherievorrichtung beinhalten, die in einer Rechenvorrichtung oder einem Server gefunden wird, wie etwa Audioeingabevorrichtungen, eine Anzeige, andere Eingabe/Ausgabe-Vorrichtungen, Schnittstellenvorrichtungen und/oder andere Peripherievorrichtungen, in Abhängigkeit von der speziellen Art des Rechenknotens 1000. In weiteren Beispielen kann der Rechenknoten 1000 durch einen jeweiligen Edge-Rechenknoten (egal ob ein Client, Gateway oder Aggregationsknoten) in einem Edge-Rechensystem oder ähnlichen Formen von Geräten, Computern, Untersystemen, Schaltungsanordnungen oder anderen Komponenten umgesetzt sein.
In einem ausführlicheren Beispiel veranschaulicht 10B ein Blockdiagramm eines Beispiels für Komponenten, die in einem Edge-Rechenknoten 1050 zum Implementieren der hierin beschriebenen Techniken (z. B. Operationen, Prozesse, Verfahren und Methoden) vorhanden sein können. Dieser Edge-Rechenknoten 1050 stellt eine nähere Ansicht der jeweiligen Komponenten des Knotens 1000 bereit, wenn er als oder als Teil einer Rechenvorrichtung (z. B. als eine Mobilvorrichtung, eine Basisstation, ein Server, ein Gateway usw.) implementiert wird. Der Edge-Rechenknoten 1050 kann beliebige Kombinationen der hierin genannten Hardware- oder Logikkomponenten beinhalten, und er kann eine beliebige Vorrichtung, die mit einem Edge-Kommunikationsnetzwerk oder einer Kombination solcher Netzwerke verwendbar ist, beinhalten oder mit dieser gekoppelt sein. Die Komponenten können als integrierte Schaltungen (ICs), Teile davon, diskrete elektronische Vorrichtungen oder andere Module, Anweisungssätze, programmierbare Logik oder Algorithmen, Hardware, Hardwarebeschleuniger, Software, Firmware oder eine Kombination davon, die im Edge-Rechenknoten 1050 angepasst sind, oder als Komponenten, die anderweitig in ein Gehäuse eines größeren Systems integriert sind, implementiert sein.
Die Edge-Rechenvorrichtung 1050 kann eine Verarbeitungsschaltungsanordnung in der Form eines Prozessors 1052 beinhalten, der ein Mikroprozessor, ein Mehrkernprozessor, ein Multithread-Prozessor, ein Ultraniederspannungsprozessor, ein eingebetteter Prozessor, eine xPU/DPU/IPU/NPU, eine Spezialverarbeitungseinheit, eine spezialisierte Verarbeitungseinheit oder andere bekannte Verarbeitungselemente sein kann. Der Prozessor 1052 kann ein Teil eines System-on-Chip (SoC) sein, in dem der Prozessor 1052 und andere Komponenten in einer einzigen integrierten Schaltung oder einem einzigen Package ausgebildet sind, wie etwa die Edison™- oder Galileo™-SoC-Platinen von Intel Corporation, Santa Clara, Kalifornien, USA. Als ein Beispiel kann der Prozessor 1052 einen auf Intel® Architecture Core™ basierenden CPU-Prozessor, wie etwa einen Quark™-, einen Atom™-, einen i3-, einen i5-, einen i7-, einen i9- oder einen MCU-Klasse-Prozessor oder einen anderen solchen Prozessor, der von Intel® verfügbar ist, beinhalten. Eine beliebige Anzahl anderer Prozessoren kann jedoch verwendet werden, wie etwa erhältlich von der Firma Advanced Micro Devices, Inc. (AMD®) aus Sunnyvale, Kalifornien, USA, ein MIPS®-basiertes Design der Firma MIPS Technologies, Inc. aus Sunnyvale, Kalifornien, USA, ein ARM®-basiertes Design, lizenziert von ARM Holdings, Ltd. oder ein Kunde davon, oder deren Lizenznehmer oder Adopter. Die Prozessoren können Einheiten beinhalten, wie etwa einen A5-A13-Prozessor von Apple® Inc., einen Snapdragon™-Prozessor von Qualcommon® Technologies, Inc., oder einen OMAP™-Prozessor von Texas Instruments, Inc. Der Prozessor 1052 und die begleitende Schaltungsanordnung können in einem einzigen Socket-Formfaktor, mehreren Socket-Formfaktoren oder einer Vielfalt anderer Formate bereitgestellt sein, einschließlich in beschränkten Hardwarekonfigurationen oder Konfigurationen, die weniger als alle in 10B gezeigten Elemente beinhalten.
Der Prozessor 1052 kann über ein Interconnect 1056 (z. B. einen Bus) mit einem Systemspeicher 1054 kommunizieren. Eine beliebige Anzahl an Speichervorrichtungen kann verwendet werden, um eine gegebene Menge an Systemspeicher bereitzustellen. Als Beispiele kann der Speicher 1054 Direktzugriffsspeicher (RAM) gemäß einem JEDEC-Design (JEDEC: Joint Electron Devices Engineering Council) sein, wie etwa den DDR- oder mobilen DDR-Standards (z. B. LPDDR, LPDDR2, LPDDR3 oder LPDDR4). In bestimmten Beispielen kann eine Speicherkomponente einem von JEDEC vertriebenen DRAM-Standard entsprechen, wie etwa JESD79F für DDR-SDRAM, JESD79-2F für DDR2-SDRAM, JESD79-3F für DDR3-SDRAM, JESD79-4A für DDR4-SDRAM, JESD209 für Low-Power-DDR (LPDDR), JESD209-2 für LPDDR2, JESD209-3 für LPDDR3 und JESD209-4 für LPDDR4. Solche Standards (und ähnliche Standards) können als DDR-basierte Standards bezeichnet werden und Kommunikationsschnittstellen der Speicherungsvorrichtungen, die solche Standards implementieren, können als DDR-basierte Schnittstellen bezeichnet werden. Bei diversen Implementierungen können die einzelnen Speichervorrichtungen von einer beliebigen Anzahl von verschiedenen Package-Typen sein, wie etwa Single Die Package (SDP), Dual Die Package (DDP) oder Quad Die Package (Q17P). Diese Vorrichtungen können bei manchen Beispielen direkt auf eine Hauptplatine gelötet werden, um eine Lösung mit niedrigerem Profil bereitzustellen, während die Vorrichtungen bei anderen Beispielen als ein oder mehrere Speichermodule konfiguriert sind, die der Reihe nach durch einen gegebenen Verbinder mit der Hauptplatine gekoppelt sind. Eine beliebige Anzahl anderer Speicherimplementierungen kann verwendet werden, wie etwa andere Typen von Speichermodulen, z. B. Dual Inline Memory Modules (DIMMs) verschiedener Varianten, einschließlich unter anderem microDIMMs oder MiniDIMMs.
Um eine dauerhafte Speicherung von Informationen, wie etwa Daten, Anwendungen, Betriebssystemen und so weiter, bereitzustellen, kann eine Speicherung 1058 auch über das Interconnect 1056 mit dem Prozessor 1052 gekoppelt sein. Bei einem Beispiel kann der Speicher 1058 über ein Solid-State-Laufwerk (SSDD) implementiert werden. Andere Vorrichtungen, die für die Speicherung 1058 verwendet werden können, beinhalten Flash-Speicherkarten, wie etwa Secure-Digital(SD)-Karten, microSD-Karten, eXtreme-Digital-(XD)-Bildkarten und dergleichen und Universal-Serial-Bus(USB)-Flash-Laufwerke. Bei einem Beispiel kann die Speichervorrichtung Speichervorrichtungen sein oder beinhalten, die Chalkogenidglas, NAND-Flash-Speicher mit mehreren Schwellenpegeln, NOR-Flash-Speicher, Einzel- oder Mehrfachpegel-Phasenwechselspeicher (PCM), einen resistiven Speicher, Nanodrahtspeicher, ferroelektrischen Transistor-Direktzugriffsspeicher (FeTRAM), antiferroelektrischen Speicher, magnetoresistiven Direktzugriffsspeicher (MRAM), Speicher, der Memristortechnologie beinhaltet, resistiven Speicher einschließlich der Metalloxid-Basis, der Sauerstoffleerstellenbasis und den Leitfähige-Brücke-Direktzugriffsspeicher (CB-RAM) oder Spin-Transfer-Torque(STT)-MRAM, einer auf spintronischen Magnetübergangsspeicher basierte Vorrichtung, eine Magnettunnelübergang(MTJ)-basierte Vorrichtung, eine DW(Domänenwand)- und SOT(Spin-Orbit-Transfer)-basierte Vorrichtung, eine thyristorbasierte Speichervorrichtung oder eine Kombination von beliebigen der obigen oder eines anderen Speichers verwenden.
In Niederleistungsimplementierungen kann die Speicherung 1058 ein On-Die-Speicher oder Register sein, die mit dem Prozessor 1052 assoziiert sind. Bei manchen Beispielen kann die Speicherung 1058 jedoch unter Verwendung eines Mikro-Festplattenlaufwerks (HDD) implementiert werden. Ferner kann eine beliebige Anzahl neuer Technologien für die Speicherung 1058 zusätzlich zu den, oder anstelle der, beschriebenen Technologien verwendet werden, wie etwa unter anderem Widerstandswechselspeicher, Phasenwechselspeicher, holografische Speicher oder chemische Speicher.
Die Komponenten können über das Interconnect 1056 kommunizieren. Das Interconnect 1056 kann eine beliebige Anzahl von Technologien beinhalten, einschließlich Industry Standard Architecture (ISA), extended ISA (EISA), Peripheral Component Interconnect (PCI), Peripheral Component Interconnect Extended (PCIx), PCI Express (PCIe) oder eine beliebige Anzahl anderer Technologien. Das Interconnect 1056 kann ein proprietärer Bus sein, der zum Beispiel in einem SoC-basierten System verwendet wird. Andere Bussysteme können enthalten sein, wie etwa unter anderem eine Inter-Integrated-Circuit(I2C)-Schnittstelle, eine Serial-Peripheral-Interface(SPI)-Schnittstelle, Punkt-zu-Punkt-Schnittstellen und ein Leistungsbus.
Das Interconnect 1056 kann den Prozessor 1052 mit einem Sendeempfänger 1066 koppeln, um mit den verbundenen Edge-Vorrichtungen 1062 zu kommunizieren. Der Sendeempfänger 1066 kann eine beliebige Anzahl von Frequenzen und Protokollen verwenden, wie z. B. 2,4-Gigahertz (GHz)-Übertragungen nach dem IEEE-802.15.4-Standard, unter Verwendung des Bluetooth®-Low-Energy(BLE)-Standards, wie von der Bluetooth® Special Interest Group definiert, oder des ZigBee®-Standards unter anderem. Eine beliebige Anzahl von Funkgeräten, die für ein bestimmtes Drahtloskommunikationsprotokoll konfiguriert sind, kann für die Verbindungen zu den verbundenen Edge-Vorrichtungen 1062 verwendet werden. Zum Beispiel kann eine WLAN-Einheit (WLAN: Wireless Local Area Network - drahtloses Lokalnetzwerk) verwendet werden, um WiFi® -Kommunikationen gemäß dem IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.11-Standard zu implementieren. Außerdem können Drahtlos-Weitbereichskommunikationen, z. B. gemäß einem zellularen oder anderen Drahtlos-Weitbereichsprotokoll über eine Drahtlos-Weitbereichsnetzwerk(WWAN)-Einheit stattfinden.
Der Drahtlosnetzwerksendeempfänger 1066 (oder mehrere Sendeempfänger) kann unter Verwendung mehrerer Standards oder Funkgeräte für Kommunikationen mit einer anderen Reichweite kommunizieren. Beispielsweise kann der Edge-Rechenknoten 1050 mit nahen Vorrichtungen, z. B. innerhalb von etwa 10 Metern, unter Verwendung eines lokalen Sendeempfängers basierend auf Bluetooth Low Energy (BLE) oder eines anderen Niedrigleistungsfunkgeräts kommunizieren, um Leistung zu sparen. Entferntere verbundene Edge-Vorrichtungen 1062, z. B. innerhalb von etwa 50 Metern, können über ZigBee® oder andere Zwischenleistungsfunkgeräte erreicht werden. Beide Kommunikationstechniken können über ein einziges Funkgerät mit unterschiedlichen Leistungspegeln stattfinden oder können über separate Sendeempfänger stattfinden, zum Beispiel einen lokalen Sendeempfänger, der BLE verwendet, und einen separaten Mesh-Sendeempfänger, der ZigBee® verwendet.
Ein Drahtlosnetzwerksendeempfänger 1066 (z. B. ein Funksendeempfänger) kann enthalten sein, um mit Vorrichtungen oder Diensten in einer Cloud (z. B. einer Edge-Cloud 1095) über Lokal- oder Weitverkehrsnetzwerkprotokolle zu kommunizieren. Der Drahtlosnetzwerksendeempfänger 1066 kann ein LPWA-Sendeempfänger (LPWA: Low Power Wide Area) sein, der unter anderem den Standards IEEE 802.15.4 oder IEEE 802.15.4g folgt. Der Edge-Rechenknoten 1050 kann über einen weiten Bereich unter Verwendung von LoRaWAN™ (Long Range Wide Area Network), das von Semtech und der LoRa Alliance entwickelt wurde, kommunizieren. Die hierin beschriebenen Techniken sind nicht auf diese Technologien beschränkt, sondern können mit einer beliebigen Anzahl von anderen Cloud-Sendeempfängern verwendet werden, die Kommunikationen mit großer Reichweite, niedriger Bandbreite implementieren, wie etwa Sigfox, und anderen Technologien. Ferner können andere Kommunikationstechniken, wie beispielsweise Kanalspringen mit Zeitschlitzen, das in der Spezifikation IEEE 802.15.4e beschrieben ist, verwendet werden.
Eine beliebige Anzahl anderer Funkkommunikationen und Protokolle kann zusätzlich zu den für den Drahtlosnetzwerksendeempfänger 1066 erwähnten Systemen, wie hierin beschrieben, verwendet werden. Zum Beispiel kann der Sendeempfänger 1066 einen zellularen Sendeempfänger umfassen, der Spreizspektrum(SPA/SAS)-Kommunikationen zum Implementieren von Hochgeschwindigkeitskommunikationen verwendet. Ferner kann eine beliebige Anzahl anderer Protokolle verwendet werden, wie etwa WiFi®-Netze für Kommunikationen mittlerer Geschwindigkeit und Bereitstellung von Netzkommunikationen. Der Sendeempfänger 1066 kann Funkgeräte umfassen, die mit einer beliebigen Anzahl von 3GPP(Third Generation Partnership Project)-Spezifikationen kompatibel sind, wie etwa Long Term Evolution (LTE) und Kommunikationssysteme der fünften Generation (5G), die am Ende der vorliegenden Offenbarung ausführlicher erörtert werden. Eine Netzwerkschnittstellensteuerung (NIC) 1068 kann enthalten sein, um eine drahtgebundene Kommunikation zu Knoten der Edge-Cloud 1095 oder zu anderen Vorrichtungen, wie etwa den verbundenen Edge-Vorrichtungen 1062 (die z. B. in einem Mesh arbeiten), bereitzustellen. Die drahtgebundene Kommunikation kann eine Ethernet-Verbindung bereitstellen oder kann auf anderen Arten von Netzwerken basieren, wie etwa Controller Area Network (CAN), Local Interconnect Network (LIN), DeviceNet, ControlNet, Data Highway+, PROFIBUS oder PROFINET, unter vielen anderen. Eine zusätzliche NIC 1068 kann enthalten sein, um eine Verbindung mit einem zweiten Netzwerk zu ermöglichen, beispielsweise eine erste NIC 1068, die Kommunikationen zu der Cloud über Ethernet bereitstellt, und eine zweite NIC 1068, die Kommunikationen zu anderen Vorrichtungen über einen anderen Netzwerktyp bereitstellt.
Angesichts der Vielfalt von Arten anwendbarer Kommunikationen von der Vorrichtung zu einer anderen Komponente oder einem anderen Netzwerk kann zutreffende Kommunikationsschaltungsanordnung, die von der Vorrichtung verwendet wird, eine oder mehrere der Komponenten 1064, 1066, 1068 oder 1070 beinhalten oder durch diese verkörpert sein. Dementsprechend können bei verschiedenen Beispielen anwendbare Mittel zum Kommunizieren (z. B. Empfangen, Senden usw.) durch eine solche Kommunikationsschaltungsanordnung verkörpert werden.
Der Edge-Rechenknoten 1050 kann eine Beschleunigungsschaltungsanordnung 1064 beinhalten oder mit dieser gekoppelt sein, die durch einen oder mehrere Beschleuniger mit künstlicher Intelligenz (KI), einen neuronalen Rechen-Stick, neuromorphe Hardware, ein FPGA, eine Anordnung von GPUs, eine Anordnung aus xPUs/DPUs/IPU/NPUs, ein oder mehrere SoCs, eine oder mehreren CPUs, einen oder mehreren Digitalsignalprozessoren, dedizierte ASICs oder andere Formen spezialisierter Prozessoren oder Schaltungsanordnungen umgesetzt sein, die zum Erfüllen einer oder mehrerer spezialisierter Aufgaben ausgelegt sind. Diese Aufgaben können KI-Verarbeitung (einschließlich Maschinenlern-, Trainings-, Inferenz- und Klassifizierungsoperationen), visuelle Datenverarbeitung, Netzdatenverarbeitung, Objektdetektion, Regelanalyse oder dergleichen beinhalten. Zu diesen Aufgaben können auch die an anderer Stelle in diesem Dokument besprochenen spezifischen Edge-Rechenaufgaben für Dienstverwaltung und Dienstoperationen gehören.
Das Interconnect 1056 kann den Prozessor 1052 mit einem Sensorhub oder einer externen Schnittstelle 1070 koppeln, der/die zum Verbinden zusätzlicher Vorrichtungen oder Untersysteme verwendet wird. Die Vorrichtungen können Sensoren 1072, wie etwa Beschleunigungsmesser, Pegelsensoren, Strömungssensoren, optische Lichtsensoren, Kamerasensoren, Temperatursensoren, Sensoren eines globalen Navigationssystems (z. B. GPS), Drucksensoren, barometrische Drucksensoren und dergleichen beinhalten. Der Hub oder die Schnittstelle 1070 kann ferner verwendet werden, um den Edge-Rechenknoten 1050 mit Aktoren 1074 zu verbinden, wie etwa Leistungsschaltern, Ventilaktoren, einem akustischen Tongenerator, einer visuellen Warnvorrichtung und dergleichen.
Bei manchen optionalen Beispielen können verschiedene Eingabe/Ausgabe(E/A)-Vorrichtungen innerhalb des Edge-Rechenknotens 1050 vorhanden sein oder mit diesem verbunden sein. Beispielsweise kann eine Anzeige oder eine andere Ausgabevorrichtung 1084 enthalten sein, um Informationen, wie etwa Sensorablesungen oder Aktorposition, zu zeigen. Eine Eingabevorrichtung 1086, wie beispielsweise ein Touchscreen oder ein Tastenfeld, kann enthalten sein, um Eingaben anzunehmen. Eine Ausgabevorrichtung 1084 kann eine beliebige Anzahl von Formen einer akustischen oder visuellen Anzeige beinhalten, einschließlich einfacher visueller Ausgaben, wie binärer Statusindikatoren (z. B. Leuchtdioden (LEDs)) und visueller Mehrzeichenausgaben, oder komplexere Ausgaben, wie Anzeigebildschirme (z. B. Flüssigkristallanzeige(LCD)-Bildschirme), wobei die Ausgabe von Zeichen, Grafiken, Multimediaobjekten und dergleichen aus dem Betrieb des Edge-Rechenknotens 1050 generiert oder erzeugt wird. Eine Anzeigen- oder Konsolenhardware kann im Kontext des vorliegenden Systems verwendet werden, um eine Ausgabe bereitzustellen und eine Eingabe eines Edge-Rechensystems zu empfangen; Komponenten oder Dienste eines Edge-Rechensystems zu verwalten; einen Zustand einer Edge-Rechenkomponente oder eines Edge-Dienstes zu identifizieren; oder eine beliebige andere Anzahl von Verwaltungs- oder Administrationsfunktionen oder Dienstanwendungsfällen durchzuführen.
Eine Batterie 1076 kann den Edge-Rechenknoten 1050 mit Leistung versorgen, wobei sie in Beispielen, in denen der Edge-Rechenknoten 1050 an einem festen Ort montiert ist, eine Leistungsversorgung aufweisen kann, die mit einem Stromnetz gekoppelt ist, oder die Batterie kann als ein Backup oder für temporäre Funktionen verwendet werden. Die Batterie 1076 kann eine Lithium-Ionen-Batterie oder eine Metall-Luft-Batterie, wie beispielsweise eine Zink-Luft-Batterie, eine Aluminium-Luft-Batterie, eine Lithium-Luft-Batterie und dergleichen sein.
Ein Batterieüberwachungs-/-ladegerät 1078 kann in dem Edge-Rechenknoten 1050 enthalten sein, um den Ladezustand (SoCh: State of Charge) der Batterie 1076, falls enthalten, zu verfolgen. Das Batterieüberwachungs-/-ladegerät 1078 kann dazu verwendet werden, andere Parameter der Batterie 1076 zu überwachen, um Ausfallvorhersagen bereitzustellen, wie etwa den Gesundheitszustand (SoH: State of Health) und den Funktionszustand (SoF: State of Function) der Batterie 1076. Das Batterieüberwachungs-/-ladegerät 1078 kann eine integrierte Batterieüberwachungsschaltung beinhalten, wie etwa einen LTC4020 oder einen LTC2990 von Linear Technologies, einen ADT7488A von ON Semiconductor aus Phoenix, Arizona, USA, oder einen IC der UCD90xxx-Familie von Texas Instruments aus Dallas, TX, USA. Das Batterieüberwachungs-/-ladegerät 1078 kann die Informationen über die Batterie 1076 über das Interconnect 1056 an den Prozessor 1052 kommunizieren. Das Batterieüberwachungs-/-ladegerät 1078 kann auch einen Analog-Digital-Wandler (ADC) beinhalten, der es dem Prozessor 1052 ermöglicht, die Spannung der Batterie 1076 oder den Stromfluss von der Batterie 1076 direkt zu überwachen. Die Batterieparameter können verwendet werden, um Aktionen zu bestimmen, die der Edge-Rechenknoten 1050 ausführen kann, wie etwa Übertragungsfrequenz, Mesh-Netzwerkoperation, Erfassungsfrequenz und dergleichen.
Ein Leistungsblock 1080 oder eine andere Leistungsversorgung, die an ein Stromnetz gekoppelt ist, kann mit dem Batterieüberwachungs-/-ladegerät 1078 gekoppelt werden, um die Batterie 1076 zu laden. Bei einigen Beispielen kann der Leistungsblock 1080 durch einen drahtlosen Leistungsempfänger ersetzt werden, um die Leistung drahtlos, zum Beispiel durch eine Schleifenantenne im Edge-Rechenknoten 1050, zu erhalten. Eine Drahtlosbatterieladeschaltung, wie unter anderem ein LTC4020-Chip von Linear Technologies aus Milpitas, Kalifornien, kann in dem Batterieüberwachungs-/-ladegerät 1078 enthalten sein. Die spezifischen Ladeschaltungen können basierend auf der Größe der Batterie 1076 und somit dem erforderlichen Strom ausgewählt werden. Das Aufladen kann unter anderem unter Verwendung des von der Airfuel Alliance veröffentlichten Airfuel-Standard, dem vom Wireless Power Consortium veröffentlichten Qi-Ladestandard oder dem von der Alliance for Wireless Power veröffentlichten Rezence-Ladestandard durchgeführt werden.
Die Speicherung 1058 kann Anweisungen 1082 in Form von Software-, Firmware- oder Hardwarebefehlen enthalten, um die hierin beschriebenen Techniken zu implementieren. Obwohl solche Anweisungen 1082 als Codeblöcke gezeigt sind, die in dem Speicher 1054 und der Speicherung 1058 enthalten sind, versteht es sich, dass beliebige der Codeblöcke durch festverdrahtete Schaltungen ersetzt werden können, die zum Beispiel in einer anwendungsspezifischen integrierten Schaltung (ASIC: Application Specific Integrated Circuit) eingebaut sind.
Bei einem Beispiel können die Anweisungen 1082, die über den Speicher 1054, die Speicherung 1058 oder den Prozessor 1052 bereitgestellt werden, als ein nichtflüchtiges maschinenlesbares Medium 1060 umgesetzt sein, das Code beinhaltet, um den Prozessor 1052 anzuweisen, elektronische Operationen in dem Edge-Rechenknoten 1050 durchzuführen. Der Prozessor 1052 kann über das Interconnect 1056 auf das nichtflüchtige maschinenlesbare Medium 1060 zugreifen. Beispielsweise kann das nichtflüchtige maschinenlesbare Medium 1060 von Vorrichtungen umgesetzt werden, die für die Speicherung 1058 beschrieben sind, oder kann spezifische Speichereinheiten, wie etwa optische Platten, Flash-Laufwerke oder eine beliebige Anzahl anderer Hardwarevorrichtungen, beinhalten. Das nichtflüchtige maschinenlesbare Medium 1060 kann Anweisungen beinhalten, um den Prozessor 1052 anzuweisen, eine spezifische Sequenz oder einen spezifischen Fluss von Handlungen durchzuführen, wie zum Beispiel mit Bezug auf das Flussdiagramm bzw. die Flussdiagramme und das Blockdiagramm bzw. die Blockdiagramme von Operationen und Funktionalität, die oben dargestellt sind, beschrieben. Wie hierin verwendet, sind die Begriffe „maschinenlesbares Medium“ und „computerlesbares Medium“ austauschbar.
Auch in einem spezifischen Beispiel können die Anweisungen 1082 auf dem Prozessor 1052 (separat oder in Kombination mit den Anweisungen 1082 des maschinenlesbaren Mediums 1060) die Ausführung oder Operation einer vertrauenswürdigen Ausführungsumgebung (TEE) 1090 konfigurieren. In einem Beispiel arbeitet die TEE 1090 als ein geschützter Bereich, der für den Prozessor 1052 zur sicheren Ausführung von Anweisungen und zum sicheren Zugriff auf Daten zugänglich ist. Verschiedene Implementierungen der TEE 1090 und eines begleitenden sicheren Bereichs in dem Prozessor 1052 oder dem Speicher 1054 können beispielsweise durch Verwendung von Intel® Software Guard Extensions (SGX) oder ARM® TrustZone® Hardwaresicherheitserweiterungen, Intel® Management Engine (ME) oder Intel® Converged Security Manageability Engine (CSME) bereitgestellt werden. Andere Aspekte von Sicherheitshärtung, Hardware-Roots-of-Trust und vertrauenswürdigen oder geschützten Operationen können in der Edge-Rechenvorrichtung 1050 durch die TEE 1090 und den Prozessor 1052 implementiert werden.
11 ist ein Blockdiagramm einer beispielhaften Prozessorplattform 1100, die zum Ausführen und/oder Instanziieren der maschinenlesbaren Anweisungen und/oder Operationen der 6-7 zum Implementieren der Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 von 4 strukturiert ist. Die Prozessorplattform 1100 kann zum Beispiel ein Server, ein Personal Computer, eine Workstation, eine selbstlernende Maschine (z. B. ein neuronales Netzwerk), eine Mobilvorrichtung (z. B. ein Mobiltelefon, ein Smartphone, ein Tablet wie etwa ein iPad™), ein Personal Digital Assistant (PDA), ein Internetgerät, ein DVD-Spieler, ein CD-Spieler, ein digitaler Videorecorder, ein Blu-Ray-Spieler, eine Spielekonsole, ein persönlicher Videorecorder, eine Set-Top-Box, ein Headset (z. B. ein Augmented-Reality(AR)-Headset, ein Virtual-Reality(VR)-Headset usw.) oder eine andere Wearable-Vorrichtung oder eine beliebige andere Art von Rechenvorrichtung sein.
Die Prozessorplattform 1100 des veranschaulichten Beispiels beinhaltet eine Prozessorschaltungsanordnung 1112. Bei der Prozessorschaltungsanordnung 1112 des veranschaulichten Beispiels handelt es sich um Hardware. Zum Beispiel kann die Prozessorschaltungsanordnung 1112 durch eine oder mehrere integrierte Schaltungen, Logikschaltungen, FPGAs, Mikroprozessoren, CPUs, GPUs, DSPs und/oder Mikrocontroller einer beliebigen gewünschten Familie oder eines beliebigen gewünschten Herstellers implementiert werden. Die Prozessorschaltungsanordnung 1112 kann durch eine oder mehrere halbleiterbasierte (z. B. siliziumbasierte) Vorrichtungen implementiert werden. In diesem Beispiel implementiert die Prozessorschaltungsanordnung 1112 die beispielhafte Datenschnittstellenschaltungsanordnung 502, die beispielhafte Umgebungsdatenschnittstellenschaltungsanordnung 504, die beispielhafte intelligente Auslöseschaltungsanordnung 506, die beispielhafte automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung 508 und die beispielhafte intelligente Einsatzschaltungsanordnung 510.
Die Prozessorschaltungsanordnung 1112 des veranschaulichten Beispiels beinhaltet einen lokalen Speicher 1113 (z. B. einen Cache, Register usw.). Die Prozessorschaltungsanordnung 1112 des veranschaulichten Beispiels befindet sich durch einen Bus 1118 in Kommunikation mit einem Hauptspeicher, der einen flüchtigen Speicher 1114 und einen nichtflüchtigen Speicher 1116 beinhaltet. Der flüchtige Speicher 1114 kann durch SDRAM (synchroner dynamischer Direktzugriffsspeicher), DRAM (dynamischer Direktzugriffsspeicher), RDRAM® (RAMBUS® dynamischer Direktzugriffsspeicher) und/oder eine beliebige andere Art von RAM-Vorrichtung implementiert werden. Der nichtflüchtige Speicher 1116 kann durch Flash-Speicher und/oder eine beliebige andere gewünschte Art von Speichervorrichtung implementiert werden. Der Zugriff auf den Hauptspeicher 1114, 1116 des veranschaulichten Beispiels wird durch eine Speichersteuerung 1117 gesteuert.
Die Prozessorplattform 1100 des veranschaulichten Beispiels beinhaltet auch eine Schnittstellenschaltungsanordnung 1120. Die Schnittstellenschaltungsanordnung 1120 kann durch Hardware gemäß einer beliebigen Art von Schnittstellenstandard implementiert werden, wie etwa einer Ethernet-Schnittstelle, einer USB(Universal Serial Bus)-Schnittstelle, einer Bluetooth®-Schnittstelle, einer NFC(Nahfeldkommunikation)-Schnittstelle, einer PCI-Schnittstelle und/oder einer PCIe-Schnittstelle.
Bei dem veranschaulichten Beispiel sind eine oder mehrere Eingabevorrichtungen 1122 mit der Schnittstellenschaltungsanordnung 1120 verbunden. Die eine oder die mehreren Eingabevorrichtungen 1122 ermöglichen einem Benutzer, Daten und/oder Befehle in die Prozessorschaltungsanordnung 1112 einzugeben. Die eine oder die mehreren Eingabevorrichtungen 1122 können zum Beispiel durch einen Audiosensor, ein Mikrofon, eine Kamera (Standbild oder Video), eine Tastatur, eine Taste, eine Maus, einen Touchscreen, ein Trackpad, einen Trackball, eine Isopoint-Vorrichtung und/oder ein Spracherkennungssystem implementiert werden.
Eine oder mehrere Ausgabevorrichtungen 1124 sind auch mit der Schnittstellenschaltungsanordnung 1120 des veranschaulichten Beispiels verbunden. Die Ausgabevorrichtungen 1124 können zum Beispiel durch Anzeigevorrichtungen (z. B. eine Leuchtdiode (LED), eine organische Leuchtdiode (OLED), eine Flüssigkristallanzeige (LCD), eine Kathodenstrahlröhren(CRT)-Anzeige, eine In-Place-Switching(IPS)-Anzeige, einen Touchscreen usw.), eine taktile Ausgabevorrichtung, einen Drucker und/oder einen Lautsprecher implementiert werden. Die Schnittstellenschaltungsanordnung 1120 des veranschaulichten Beispiels beinhaltet somit typischerweise eine Grafiktreiberkarte, einen Grafiktreiberchip und/oder eine Grafikprozessorschaltungsanordnung, wie etwa eine GPU.
Die Schnittstellenschaltungsanordnung 1120 des veranschaulichten Beispiels beinhaltet auch eine Kommunikationsvorrichtung, wie etwa einen Sender, einen Empfänger, einen Sendeempfänger, ein Modem, ein Heim-Gateway, einen drahtlosen Zugangspunkt und/oder eine Netzwerkschnittstelle, um den Austausch von Daten mit externen Maschinen (z. B. Rechenvorrichtungen einer beliebigen Art) durch ein Netzwerk 1126 zu ermöglichen. Die Kommunikation kann zum Beispiel durch eine Ethernet-Verbindung, eine DSL-Verbindung (DSL: Digital Subscriber Line), eine Telefonleitungsverbindung, ein Koaxialkabelsystem, ein Satellitensystem, ein drahtloses Sichtliniensystem, ein Mobilfunksystem, eine optische Verbindung usw. erfolgen.
Die Prozessorplattform 1100 des veranschaulichten Beispiels beinhaltet auch eine oder mehrere Massenspeicherungsvorrichtungen 1128 zum Speichern von Software und/oder Daten. Beispiele für solche Massenspeicherungsvorrichtungen 1128 beinhalten magnetische Speicherungsvorrichtungen, optische Speicherungsvorrichtungen, Diskettenlaufwerke, HDDs, CDs, Blu-Ray-Disk-Laufwerke, RAID-Systeme (RAID: Redundant Array of Independent Disks), Solid-State-Speicherungsvorrichtungen, wie etwa Flash-Speichervorrichtungen, und DVD-Laufwerke.
Die maschinenausführbaren Anweisungen 1132, die durch die maschinenlesbaren Anweisungen der 6-7 implementiert werden können, können in der Massenspeicherungsvorrichtung 1128, in dem flüchtigen Speicher 1114, in dem nichtflüchtigen Speicher 1116 und/oder auf einem entfernbaren nichtflüchtigen computerlesbaren Speicherungsmedium, wie etwa einer CD oder DVD, gespeichert sein.
12 ist ein Blockdiagramm einer beispielhaften Implementierung der Prozessorschaltungsanordnung 1112 von 11. In diesem Beispiel wird die Prozessorschaltungsanordnung 1112 von 11 durch einen Mikroprozessor 1200 implementiert. Zum Beispiel kann der Mikroprozessor 1200 eine Mehrkernhardwareschaltungsanordnung implementieren, wie etwa eine CPU, einen DSP, eine GPU, eine XPU usw. Obwohl er eine beliebige Anzahl beispielhafter Kerne 1202 (z. B. 1 Kern) beinhalten kann, ist der Mikroprozessor 1200 dieses Beispiels eine Mehrkernhalbleitervorrichtung, die N Kerne beinhaltet. Die Kerne 1202 des Mikroprozessors 1200 können unabhängig arbeiten oder können zusammenwirken, um maschinenlesbare Anweisungen auszuführen. Zum Beispiel kann Maschinencode, der einem Firmware-Programm, einem eingebetteten Software-Programm oder einem Software-Programm entspricht, durch einen der Kerne 1202 ausgeführt werden oder kann durch mehrere der Kerne 1202 zur gleichen oder zu unterschiedlichen Zeiten ausgeführt werden. In einigen Beispielen ist der Maschinencode, der dem Firmware-Programm, dem eingebetteten Software-Programm oder dem Software-Programm entspricht, in Threads geteilt und wird parallel durch zwei oder mehr der Kerne 1202 ausgeführt. Das Softwareprogramm kann einem Teil oder allen der maschinenlesbaren Anweisungen und/oder Operationen entsprechen, die durch die Flussdiagramme der 6-7 repräsentiert werden.
Die Kerne 1202 können durch einen beispielhaften ersten Bus 1204 kommunizieren. In einigen Beispielen kann der erste Bus 1204 einen Kommunikationsbus implementieren, um eine Kommunikation zu bewirken, die mit einem bzw. mehreren der Kerne 1202 assoziiert ist. Zum Beispiel kann der erste Bus 1204 einen Inter-Integrated-Circuit(I2C)-Bus und/oder einen Serial-Peripheral-Interface(SPI)-Bus und/oder einen PCI-Bus und/oder einen PCIe-Bus implementieren. Zusätzlich oder alternativ dazu kann der erste Bus 1204 eine beliebige andere Art von Rechen- oder elektrischem Bus implementieren. Die Kerne 1202 können Daten, Anweisungen und/oder Signale von einer oder mehreren externen Vorrichtungen durch die beispielhafte Schnittstellenschaltungsanordnung 1206 erhalten. Die Kerne 1202 können Daten, Anweisungen und/oder Signale durch die Schnittstellenschaltungsanordnung 1206 an die eine oder die mehreren externen Vorrichtungen ausgeben. Obwohl die Kerne 1202 dieses Beispiels einen beispielhaften lokalen Speicher 1220 (z. B. Level-1(L1)-Cache, der in einen L1-Datencache und einen L1-Anweisungscache geteilt sein kann) beinhalten, beinhaltet der Mikroprozessor 1200 auch einen beispielhaften gemeinsam genutzten Speicher 1210, der von den Kernen (z. B. Level-2(L2)-Cache)) für einen Hochgeschwindigkeitszugriff auf Daten und/oder Anweisungen gemeinsam genutzt werden kann. Daten und/oder Anweisungen können durch Schreiben in den und/oder Lesen aus dem gemeinsam genutzten Speicher 1210 übertragen (z. B. gemeinsam genutzt) werden. Der lokale Speicher 1220 von jedem der Kerne 1202 und der gemeinsam genutzte Speicher 1210 können Teil einer Hierarchie von Speicherungsvorrichtungen sein, die mehrere Ebenen von Cachespeicher und den Hauptspeicher (z. B. Hauptspeicher 1114, 1116 von 11) beinhalten. Typischerweise weisen höhere Speicherebenen in der Hierarchie eine niedrigere Zugriffszeit auf und weisen eine kleinere Speicherungskapazität als niedrigere Speicherebenen auf. Änderungen in den verschiedenen Ebenen der Cache-Hierarchie werden durch eine Cache-Kohärenzrichtlinie verwaltet (z. B. koordiniert).
Jeder Kern 1202 kann als eine CPU, ein DSP, eine GPU usw. oder eine beliebige andere Art von Hardwareschaltungsanordnung bezeichnet werden. Jeder Kern 1202 beinhaltet eine Steuereinheitsschaltungsanordnung 1214, eine Arithmetik-und-Logik(AL)-Schaltungsanordnung (manchmal als eine ALU bezeichnet) 1216, mehrere Register 1218, den L1-Cache 1220 und einen beispielhaften zweiten Bus 1222. Andere Strukturen können vorhanden sein. Zum Beispiel kann jeder Kern 1202 eine Vektoreinheitsschaltungsanordnung, eine SIMD-Einheitsschaltungsanordnung (SIMD: Single Instruction Multiple Data - einzelne Anweisung, mehrere Daten), eine Lade-/Speichereinheit(LSU)-Schaltungsanordnung, eine Verzweigungs-/Sprungeinheitsschaltungsanordnung, eine Gleitkommaeinheit(FPU)-Schaltungsanordnung usw. beinhalten. Die Steuereinheitsschaltungsanordnung 1214 beinhaltet halbleiterbasierte Schaltungen, die zum Steuern (z. B. Koordinieren) einer Datenbewegung innerhalb des entsprechenden Kerns 1202 strukturiert sind. Die AL-Schaltungsanordnung 1216 beinhaltet halbleiterbasierte Schaltungen, die dazu strukturiert sind, eine oder mehrere mathematische und/oder logische Operationen an den Daten innerhalb des entsprechenden Kerns 1202 durchzuführen. Die AL-Schaltungsanordnung 1216 mancher Beispiele führt ganzzahlbasierte Operationen durch. In anderen Beispielen führt die AL-Schaltungsanordnung 1216 auch Gleitkommaoperationen durch. In noch anderen Beispielen kann die AL-Schaltungsanordnung 1216 eine erste AL-Schaltungsanordnung, die ganzzahlbasierte Operationen durchführt, und eine zweite AL-Schaltungsanordnung, die Gleitkommaoperationen durchführt, beinhalten. In manchen Beispielen kann die AL-Schaltungsanordnung 1216 als eine Arithmetik-Logik-Einheit (ALU) bezeichnet werden. Die Register 1218 sind halbleiterbasierte Strukturen zum Speichern von Daten und/oder Anweisungen, wie etwa Ergebnissen einer oder mehrerer der Operationen, die durch die AL-Schaltungsanordnung 1216 des entsprechenden Kerns 1202 durchgeführt werden. Die Register 1218 können zum Beispiel ein oder mehrere Vektorregister, ein oder mehrere SIMD-Register, ein oder mehrere Allzweckregister, ein oder mehrere Flag-Register, ein oder mehrere Segmentregister, ein oder mehrere maschinenspezifische Register, ein oder mehrere Anweisungszeigerregister, ein oder mehrere Steuerregister, ein oder mehrere Debug-Register, ein oder mehrere Speicherverwaltungsregister, ein oder mehrere Maschinenprüfregister usw. beinhalten. Die Register 1218 können in einer Bank angeordnet sein, wie in 12 gezeigt ist. Alternativ dazu können die Register 1218 in einer beliebigen anderen Anordnung, einem beliebigen anderen Format oder einer beliebigen anderen Struktur organisiert sein, einschließlich einer Verteilung im Kern 1202, um die Zugriffszeit zu verkürzen. Der zweite Bus 1222 kann einen I2C-Bus und/oder einen SPI-Bus und/oder einen PCI-Bus und/oder einen PCIe-Bus implementieren.
Jeder Kern 1202 und/oder allgemeiner der Mikroprozessor 1200 kann zusätzliche und/oder alternative Strukturen zu den oben gezeigten und beschriebenen beinhalten. Zum Beispiel können eine oder mehrere Taktschaltungen, eine oder mehrere Leistungsversorgungen, ein oder mehrere Leistungsgatter, ein oder mehrere Cache-Home-Agenten (CHAs), ein oder mehrere konvergierte/gemeinsame Mesh-Stopps (CMSs), ein oder mehrere Shifter (z. B. Barrel-Shifter) und/oder eine andere Schaltungsanordnung vorhanden sein. Der Mikroprozessor 1200 ist eine Halbleitervorrichtung, die so gefertigt ist, dass sie viele Transistoren beinhaltet, die miteinander verbunden sind, um die oben beschriebenen Strukturen in einer oder mehreren integrierten Schaltungen (ICs) zu implementieren, die in einem oder mehreren Packages enthalten sind. Die Prozessorschaltungsanordnung kann einen oder mehrere Beschleuniger beinhalten und/oder mit diesen zusammenwirken. In manchen Beispielen werden Beschleuniger durch eine Logikschaltungsanordnung implementiert, um gewisse Aufgaben schneller und/oder effizienter durchzuführen, als durch einen Allzweckprozessor durchgeführt werden kann. Beispiele für Beschleuniger beinhalten ASICs und FPGAs, wie etwa die hierin besprochenen. Eine GPU oder eine andere programmierbare Vorrichtung kann auch ein Beschleuniger sein. Beschleuniger können sich an Bord der Prozessorschaltungsanordnung, in demselben Chip-Package wie die Prozessorschaltungsanordnung und/oder in einem oder mehreren von der Prozessorschaltungsanordnung getrennten Packages befinden.
13 ist ein Blockdiagramm einer anderen beispielhaften Implementierung der Prozessorschaltungsanordnung 1112 von 11. In diesem Beispiel wird die Prozessorschaltungsanordnung 1112 durch eine FPGA-Schaltungsanordnung 1300 implementiert. Die FPGA-Schaltungsanordnung 1300 kann zum Beispiel verwendet werden, um Operationen durchzuführen, die ansonsten durch den beispielhaften Mikroprozessor 1200 von 12 durchgeführt werden könnten, der entsprechende maschinenlesbare Anweisungen ausführt. Sobald sie jedoch konfiguriert ist, instanziiert die FPGA-Schaltungsanordnung 1300 die maschinenlesbaren Anweisungen in Hardware und kann dementsprechend die Operationen häufig schneller ausführen, als sie durch einen Allzweckmikroprozessor durchgeführt werden könnten, der die entsprechende Software ausführt.
Genauer gesagt, im Gegensatz zu dem oben beschriebenen Mikroprozessor 1200 von 12 (der eine Allzweckvorrichtung ist, die dazu programmiert sein kann, einen Teil oder alle der maschinenlesbaren Anweisungen auszuführen, die durch das Flussdiagramm der 6-7 repräsentiert werden, deren Zwischenverbindungen und eine Logikschaltungsanordnung aber nach der Fertigung fixiert sind), beinhaltet die FPGA-Schaltungsanordnung 1300 des Beispiels von 13 Zwischenverbindungen und eine Logikschaltungsanordnung, die nach der Fertigung auf unterschiedliche Weisen konfiguriert und/oder miteinander verbunden werden können, um zum Beispiel einen Teil oder alle der maschinenlesbaren Anweisungen, die durch das Flussdiagramm der 6-7 repräsentiert werden, zu instanziieren. Insbesondere kann das FPGA 1300 als ein Array aus Logikgattern, Zwischenverbindungen und Schaltern angesehen werden. Die Schalter können dazu programmiert sein, zu ändern, wie die Logikgatter durch die Zwischenverbindungen miteinander verbunden sind, wodurch effektiv eine oder mehrere dedizierte Logikschaltungen gebildet werden (es sei denn, dass und bis die FPGA-Schaltungsanordnung 1300 neu programmiert ist). Die konfigurierten Logikschaltungen ermöglichen, dass die Logikgatter auf unterschiedliche Weisen zusammenwirken, um unterschiedliche Operationen an Daten durchzuführen, die durch die Eingangsschaltungsanordnung empfangen werden. Diese Operationen können einem Teil oder der gesamten Software entsprechen, die durch das Flussdiagramm der 6-7 repräsentiert wird. Von daher kann die FPGA-Schaltungsanordnung 1300 strukturiert sein, um einen Teil oder alle der maschinenlesbaren Anweisungen des Flussdiagramms der 6-7 effektiv als dedizierte Logikschaltungen zu instanziieren, um die Operationen, die diesen Softwareanweisungen entsprechen, auf eine dedizierte Weise analog zu einer ASIC durchzuführen. Daher kann die FPGA-Schaltungsanordnung 1300 die Operationen durchführen, die dem Teil oder allen der maschinenlesbaren Anweisungen der 6-7 entsprechen, schneller als der Allzweckmikroprozessor dieselben ausführen kann.
In dem Beispiel von 13 ist die FPGA-Schaltungsanordnung 1300 strukturiert, um durch einen Endbenutzer durch eine Hardwarebeschreibungssprache (HDL), wie etwa Verilog, programmiert (und/oder einmal oder mehrmals umprogrammiert) zu werden. Die FPGA-Schaltungsanordnung 1300 von 13 beinhaltet eine beispielhafte Eingabe/Ausgabe(E/A)-Schaltungsanordnung 1302, um Daten von der beispielhaften Konfigurationsschaltungsanordnung 1304 und/oder externer Hardware (z. B. einer externen Hardwareschaltungsanordnung) 1306 zu erhalten und/oder an diese auszugeben. Zum Beispiel kann die Konfigurationsschaltungsanordnung 1304 eine Schnittstellenschaltungsanordnung implementieren, die maschinenlesbare Anweisungen zum Konfigurieren der FPGA-Schaltungsanordnung 1300 oder eines oder mehrerer Teile davon erhalten kann. In manchen solchen Beispielen kann die Konfigurationsschaltungsanordnung 1304 die maschinenlesbaren Anweisungen von einem Benutzer, einer Maschine (z. B. Hardwareschaltungsanordnung (z. B. programmierte oder dedizierte Schaltungsanordnung), die ein Künstliche-Intelligenz-/Maschinenlernmodell (KI-/ML-Modell) implementieren kann, um die Anweisungen zu erzeugen) usw. erhalten. In einigen Beispielen kann die externe Hardware 1306 den Mikroprozessor 1300 von 13 implementieren. Die FPGA-Schaltungsanordnung 1300 beinhaltet auch ein Array aus einer beispielhaften Logikgatterschaltungsanordnung 1308, mehreren beispielhaften konfigurierbaren Zwischenverbindungen 1310 und einer beispielhaften Speicherungsschaltungsanordnung 1312. Die Logikgatterschaltungsanordnung 1308 und die Zwischenverbindungen 1310 sind konfigurierbar, um eine oder mehrere Operationen zu instanziieren, die zumindest einigen der maschinenlesbaren Anweisungen der 6-7 und/oder anderen gewünschten Operationen entsprechen können. Die in 13 gezeigte Logikgatterschaltungsanordnung 1308 wird in Gruppen oder Blöcken gefertigt. Jeder Block beinhaltet halbleiterbasierte elektrische Strukturen, die zu Logikschaltungen konfiguriert sein können. In manchen Beispielen beinhalten die elektrischen Strukturen Logikgatter (z. B. AND-Gatter, OR-Gatter, NOR-Gatter usw.), die Basisbausteine für Logikschaltungen bereitstellen. Elektrisch steuerbare Schalter (z. B. Transistoren) sind innerhalb jeder der Logikgatterschaltungsanordnungen 1308 vorhanden, um eine Konfiguration der elektrischen Strukturen und/oder der Logikgatter zu ermöglichen, um Schaltungen zum Durchführen gewünschter Operationen zu bilden. Die Logikgatterschaltungsanordnung 1308 kann andere elektrische Strukturen beinhalten, wie etwa Nachschlagetabellen (LUTs), Register (z. B. Flip-Flops oder Latches), Multiplexer usw.
Die Zwischenverbindungen 1310 des veranschaulichten Beispiels sind leitfähige Pfade, Leiterbahnen, Vias oder dergleichen, die elektrisch steuerbare Schalter (z. B. Transistoren) beinhalten können, deren Zustand durch Programmieren (z. B. unter Verwendung einer HDL-Anweisungssprache) geändert werden kann, um eine oder mehrere Verbindungen zwischen einer oder mehreren der Logikgatterschaltungsanordnungen 1308 zu aktivieren oder zu deaktivieren, um gewünschte Logikschaltungen zu programmieren.
Die Speicherungsschaltungsanordnung 1312 des veranschaulichten Beispiels ist dazu strukturiert, ein oder mehrere Ergebnisse der einen oder der mehreren Operationen zu speichern, die durch entsprechende Logikgatter durchgeführt werden. Die Speicherungsschaltungsanordnung 1312 kann durch Register oder dergleichen implementiert werden. In dem veranschaulichten Beispiel ist die Speicherungsschaltungsanordnung 1312 unter der Logikgatterschaltungsanordnung 1308 verteilt, um den Zugriff zu ermöglichen und die Ausführungsgeschwindigkeit zu erhöhen.
Die beispielhafte FPGA-Schaltungsanordnung 1300 von 13 beinhaltet auch eine beispielhafte dedizierte Operationsschaltungsanordnung 1314. In diesem Beispiel beinhaltet die dedizierte Operationsschaltungsanordnung 1314 eine Spezialschaltungsanordnung 1316, die aufgerufen werden kann, um üblicherweise verwendete Funktionen zu implementieren, um die Notwendigkeit zu vermeiden, diese Funktionen im Feld zu programmieren. Beispiele für eine solche Spezialschaltungsanordnung 1316 beinhalten eine Speicher(z. B. DRAM)-Steuerungsschaltungsanordnung, eine PCIe-Steuerungsschaltungsanordnung, eine Taktschaltungsanordnung, eine Sendeempfängerschaltungsanordnung, einen Speicher und eine Multiplizierer-Akkumulator-Schaltungsanordnung. Andere Arten von Spezialschaltungsanordnungen können vorhanden sein. In manchen Beispielen kann die FPGA-Schaltungsanordnung 1300 auch eine beispielhafte programmierbare Allzweckschaltungsanordnung 1318, wie etwa eine beispielhafte CPU 1320 und/oder einen beispielhaften DSP 1322, beinhalten. Eine andere programmierbare Allzweckschaltungsanordnung 1318 kann zusätzlich oder alternativ vorhanden sein, wie etwa eine GPU, eine XPU usw., die dazu programmiert sein kann, andere Operationen durchzuführen.
Obwohl die 12 und 13 zwei beispielhafte Implementierungen der Prozessorschaltungsanordnung 1112 von 11 veranschaulichen, werden viele andere Ansätze in Betracht gezogen. Wie oben erwähnt, kann zum Beispiel eine moderne FPGA-Schaltungsanordnung eine On-Board-CPU, wie etwa eine oder mehrere der beispielhaften CPU 1320 von 13, beinhalten. Daher kann die Prozessorschaltungsanordnung 1112 von 11 zusätzlich durch Kombinieren des beispielhaften Mikroprozessors 1200 von 12 und der beispielhaften FPGA-Schaltungsanordnung 1300 von 13 implementiert werden. In manchen solchen hybriden Beispielen kann ein erster Teil der maschinenlesbaren Anweisungen, der durch das Flussdiagramm der 6-7 repräsentiert wird, durch einen oder mehrere der Kerne 1202 von 12 ausgeführt werden, und ein zweiter Teil der maschinenlesbaren Anweisungen, der durch das Flussdiagramm der 6-7 repräsentiert wird, kann durch die FPGA-Schaltungsanordnung 1300 von 13 ausgeführt werden.
In manchen Beispielen kann sich die Prozessorschaltungsanordnung 1112 von 11 in einem oder mehreren Packages befinden. Zum Beispiel können sich die Prozessorschaltungsanordnung 1112 von 11 und/oder die FPGA-Schaltungsanordnung 1300 von 13 in einem oder mehreren Packages befinden. In manchen Beispielen kann eine XPU durch die Prozessorschaltungsanordnung 1112 von 11 implementiert werden, die sich in einem oder mehreren Packages befinden kann. Zum Beispiel kann die XPU eine CPU in einem Package, einen DSP in einem anderen Package, eine GPU in noch einem anderen Package und ein FPGA in noch einem anderen Package beinhalten.
Ein Blockdiagramm, das eine beispielhafte Softwareverteilungsplattform 1405 zum Verteilen von Software, wie etwa der beispielhaften maschinenlesbaren Anweisungen 1132 von 11, an Hardwarevorrichtungen veranschaulicht, die Drittparteien gehören und/oder von diesen betrieben werden, ist in 11 veranschaulicht. Die beispielhafte Softwareverteilungsplattform 1405 kann durch einen beliebigen Computerserver, eine beliebige Dateneinrichtung, einen beliebigen Cloud-Dienst usw. implementiert werden, der/die in der Lage ist, Software zu speichern und zu anderen Rechenvorrichtungen zu übertragen. Die Drittparteien können Kunden der Entität sein, die die Softwareverteilungsplattform 1405 besitzt und/oder betreibt. Zum Beispiel kann die Entität, die die Softwareverteilungsplattform 1405 besitzt und/oder betreibt, ein Entwickler, ein Verkäufer und/oder ein Lizenzgeber von Software, wie etwa die beispielhaften maschinenlesbaren Anweisungen 1132 von 11, sein. Die Drittparteien können Verbraucher, Benutzer, Einzelhändler, OEMs usw. sein, die die Software zur Verwendung und/oder Weiterverkauf und/oder Sublizenzieren erwerben und/oder lizenzieren. In dem veranschaulichten Beispiel beinhaltet die Softwareverteilungsplattform 1405 einen oder mehrere Server und eine oder mehrere Speicherungsvorrichtungen. Die Speicherungsvorrichtungen speichern die maschinenlesbaren Anweisungen 1132, die den beispielhaften maschinenlesbaren Anweisungen 600 und 700 der 6-7 entsprechen können, wie oben beschrieben. Der eine oder die mehreren Server der beispielhaften Softwareverteilungsplattform 1405 stehen in Kommunikation mit einem Netzwerk 1410, das einem oder mehreren beliebigen des Internets und/oder beliebigen der oben beschriebenen beispielhaften Netzwerke 1410 entsprechen kann. In einigen Beispielen reagieren der eine oder die mehreren Server auf Anforderungen, die Software als Teil einer kommerziellen Transaktion an eine anfragende Partei zu übertragen. Die Zahlung für die Lieferung, den Verkauf und/oder die Lizenz der Software kann durch den einen oder die mehreren Server der Softwareverteilungsplattform und/oder durch eine Drittpartei-Zahlungsentität gehandhabt werden. Die Server ermöglichen Käufern und/oder Lizenzgebern, die maschinenlesbaren Anweisungen 1132 von der Softwareverteilungsplattform 1405 herunterzuladen. Zum Beispiel kann die Software, die den beispielhaften maschinenlesbaren Anweisungen 1132 von 11 entsprechen kann, auf die beispielhafte Prozessorplattform 1100 heruntergeladen werden, die die maschinenlesbaren Anweisungen 1132 ausführen soll, um die Modellaktualisierungssteuerungsschaltungsanordnung 410 zu implementieren. In manchen Beispielen bieten ein oder mehrere Server der Softwareverteilungsplattform 1405 periodisch Aktualisierungen an der Software (z. B. die beispielhaften maschinenlesbaren Anweisungen 1132 von 11) an, übertragen und/oder erzwingen diese, um sicherzustellen, dass Verbesserungen, Patches, Aktualisierungen usw. verteilt und auf die Software an den Endbenutzervorrichtungen angewendet werden.
Aus dem Vorstehenden versteht es sich, dass beispielhafte Verfahren, Einrichtungen und Herstellungsartikel offenbart wurden, die automatisch Künstliche-Intelligenz-Modelle für autonome Fabriken aktualisieren, ohne menschliche Überwachung zu verwenden. Die offenbarten Verfahren, Einrichtungen und Herstellungsartikel verbessern die Effizienz der Verwendung einer Rechenvorrichtung durch Reduzieren verschwendeter Ressourcen und Ineffizienzen, während suboptimale Modelle ausgeführt werden, die Fehlerraten für Herstellungsprozesse in Fabriken vorhersagen. Die offenbarten Verfahren, Einrichtungen und Herstellungsartikel richten sich dementsprechend auf eine oder mehrere Verbesserungen der Funktionsweise eines Computers.
Beispielhafte Verfahren, Einrichtungen, Systeme und Herstellungsartikel zum automatischen Aktualisieren von Künstliche-Intelligenz-Modellen für autonome Fabriken sind hierin offenbart. Weitere Beispiele und Kombinationen davon beinhalten das Folgende:
Beispiel 1 beinhaltet eine Einrichtung zum automatischen Aktualisieren von Künstliche-Intelligenz-Modellen, die an Daten einer ersten Fabrikproduktionslinie arbeiten, wobei die Einrichtung Folgendes umfasst: eine intelligente Auslöseschaltungsanordnung zum Auslösen eines automatisierten Modellaktualisierungsprozesses, eine automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung zum, als Reaktion auf eine Modellaktualisierung, Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle und eine intelligente Modelleinsatzschaltungsanordnung zum Ausgeben einer Vorhersage einer Künstliche-Intelligenz-Modellkombination, um eine Vorhersageleistungsfähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.
Beispiel 2 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 1, wobei die intelligente Auslöseschaltungsanordnung die Modellaktualisierung basierend auf einer Metrikbasislinie und/oder einer Ausgabe von einem ersten Künstliche-Intelligenz-Modell, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, und/oder Metadaten und/oder einer Ausgabe von einem zweiten Künstliche-Intelligenz-Modell, wobei das zweite Künstliche-Intelligenz-Modell an Daten einer zweiten Fabrikproduktionslinie arbeitet, auslösen soll.
Beispiel 3 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 2, wobei die Metadaten Umgebungssensorablesungen und/oder Gerätekonfigurationen und/oder Prozesskonfigurationen beinhalten.
Beispiel 4 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 1, die ferner ein erstes Künstliche-Intelligenz-Modell beinhaltet, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, wobei die automatisierte Suchschaltungsanordnung, als Reaktion darauf, dass die intelligente Auslöseschaltungsanordnung den automatisierten Modellaktualisierungsprozess auslöst, mehrere Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle erzeugt oder mehrere Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle aus einem Repositorium trainierter Künstliche-Intelligenz-Modelle auswählt.
Beispiel 5 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 4, wobei ein erstes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells implementiert, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, ferner einschließlich aktualisierter Modellparameter basierend auf neu gesammelten Daten.
Beispiel 6 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 4, wobei ein zweites Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine ähnliche Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells implementiert, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, ferner einschließlich Hyperparameteraktualisierungen.
Beispiel 7 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 4, wobei ein drittes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine Modellarchitektur implementiert, die nicht auf einer Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells basiert, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet.
Beispiel 8 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 4, wobei die automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung ein erstes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell aus einem Repositorium trainierter Künstliche-Intelligenz-Modelle basierend auf einer Ähnlichkeitsbewertung und einer Leistungsfähigkeitsbewertung auswählt.
Beispiel 9 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 4, wobei die intelligente Modelleinsatzschaltungsanordnung die mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle parallel ausführt und die intelligente Modelleinsatzschaltungsanordnung Ausreißer-Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle aus den mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodellen basierend auf einer Ausgabe der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle entfernt.
Beispiel 10 beinhaltet eine Einrichtung, die ein nichtflüchtiges computerlesbares Medium, Anweisungen an der Einrichtung, eine Logikschaltung zum Ausführen der Anweisungen zum zumindest Auslösen eines automatisierten Modellaktualisierungsprozesses, als Reaktion auf eine Modellaktualisierung, Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle und Ausgeben einer Vorhersage einer Künstliche-Intelligenz-Modellkombination, um eine Vorhersageleistungsfähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern, umfasst.
Beispiel 11 beinhaltet das nichtflüchtige computerlesbare Medium des Beispiels 10, wobei die Anweisungen bei ihrer Ausführung ferner bewirken, dass die Logikschaltung die Modellaktualisierung basierend auf einer Metrikbasislinie und/oder einer Ausgabe von einem ersten Künstliche-Intelligenz-Modell, das an Daten einer ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, und/oder Metadaten und/oder einer Ausgabe von einem zweiten Künstliche-Intelligenz-Modell, wobei das zweite Künstliche-Intelligenz-Modell an Daten einer zweiten Fabrikproduktionslinie arbeitet, auslöst.
Beispiel 12 beinhaltet das nichtflüchtige computerlesbare Medium des Beispiels 11, wobei die Metadaten Umgebungssensorablesungen und/oder Gerätekonfigurationen und/oder Prozesskonfigurationen beinhalten.
Beispiel 13 beinhaltet das nichtflüchtige computerlesbare Medium des Beispiels 10, das ferner ein erstes Künstliche-Intelligenz-Modell beinhaltet, das an Daten einer ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, wobei die Anweisungen bei ihrer Ausführung ferner die Logikschaltung zu Folgendem veranlassen: als Reaktion auf einen ausgelösten automatisierten Modellaktualisierungsprozess, Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle oder Auswählen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Modelle aus einem Repositorium trainierter Künstliche-Intelligenz-Modelle.
Beispiel 14 beinhaltet das nichtflüchtige computerlesbare Medium des Beispiels 13, wobei ein erstes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells implementiert, das an den Daten einer ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, ferner einschließlich aktualisierter Modellparameter basierend auf neu gesammelten Daten.
Beispiel 15 beinhaltet das nichtflüchtige computerlesbare Medium des Beispiels 13, wobei ein zweites Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine ähnliche Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells implementiert, das an den Daten einer ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, ferner einschließlich Hyperparameteraktualisierungen.
Beispiel 16 beinhaltet das nichtflüchtige computerlesbare Medium des Beispiels 13, wobei ein drittes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine Modellarchitektur implementiert, die nicht auf einer Modellarchitektur eines ersten Künstliche-Intelligenz-Modells basiert, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet.
Beispiel 17 beinhaltet das nichtflüchtige computerlesbare Medium des Beispiels 13, wobei die Anweisungen bei ihrer Ausführung ferner bewirken, dass die Logikschaltung ein erstes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell aus einem Repositorium trainierter Künstliche-Intelligenz-Modelle basierend auf einer Ähnlichkeitsbewertung und einer Leistungsfähigkeitsbewertung auswählt.
Beispiel 18 beinhaltet das nichtflüchtige computerlesbare Medium des Beispiels 13, wobei die Anweisungen bei ihrer Ausführung ferner bewirken, dass die Logikschaltung die mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle parallel ausführt, und, Ausreißer-Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle aus den mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodellen basierend auf einer Ausgabe der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle entfernt.
Beispiel 19 beinhaltet eine Einrichtung, die mindestens einen Speicher, Anweisungen in der Einrichtung und eine Prozessorschaltungsanordnung einschließlich einer Steuerschaltungsanordnung zum Steuern einer Datenbewegung innerhalb der Prozessorschaltungsanordnung, einer Arithmetik-und-Logik-Schaltungsanordnung zum Durchführen einer oder mehrerer Operationen an den Daten und eines oder mehrerer Register zum Speichern eines Ergebnisses einer oder mehrerer Operationen umfasst, wobei die Prozessorschaltungsanordnung dazu dient, die Anweisungen auszuführen, um einen automatisierten Modellaktualisierungsprozess auszulösen, als Reaktion auf eine Modellaktualisierung mehrere Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle zu erzeugen und eine Vorhersage einer Künstliche-Intelligenz-Modellkombination auszugeben, um eine Vorhersageleistungsfähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.
Beispiel 20 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 19, wobei die Prozessorschaltungsanordnung ferner die Anweisungen zum Auslösen der Modellaktualisierung basierend auf einer Metrikbasislinie und/oder einer Ausgabe von einem ersten Künstliche-Intelligenz-Modell, das an Daten einer ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, und/oder Metadaten und/oder einer Ausgabe von einem zweiten Künstliche-Intelligenz-Modell, wobei das zweite Künstliche-Intelligenz-Modell an Daten einer zweiten Fabrikproduktionslinie arbeitet, ausführt.
Beispiel 21 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 20, wobei die Metadaten Umgebungssensorablesungen und/oder Gerätekonfigurationen und/oder Prozesskonfigurationen beinhalten.
Beispiel 22 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 19, die ferner ein erstes Künstliche-Intelligenz-Modell beinhaltet, das an Daten einer ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, wobei die Prozessorschaltungsanordnung als Reaktion auf einen ausgelösten automatisierten Modellaktualisierungsprozess Anweisungen ausführt, um mehrere Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle zu erzeugen oder mehrere Künstliche-Intelligenz-Modelle aus einem Repositorium trainierter Künstliche-Intelligenz-Modelle auszuwählen.
Beispiel 23 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 22, wobei ein erstes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells implementiert, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, ferner einschließlich aktualisierter Modellparameter basierend auf neu gesammelten Daten.
Beispiel 24 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 22, wobei ein zweites Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine ähnliche Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells implementiert, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, ferner einschließlich Hyperparameteraktualisierungen.
Beispiel 25 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 22, wobei ein drittes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine Modellarchitektur implementiert, die nicht auf einer Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells basiert, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet.
Beispiel 26 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 22, wobei die Prozessorschaltungsanordnung ferner die Anweisungen zum Auswählen eines ersten Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodells aus einem Repositorium trainierter Künstliche-Intelligenz-Modelle basierend auf einer Ähnlichkeitsbewertung und einer Leistungsfähigkeitsbewertung ausführt.
Beispiel 27 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 22, wobei die Prozessorschaltungsanordnung ferner die Anweisungen ausführt, um die mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle parallel auszuführen und Ausreißer-Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle aus den mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodellen basierend auf einer Ausgabe der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle zu entfernen.
Beispiel 28 beinhaltet ein Verfahren zum automatischen Aktualisieren von Künstliche-Intelligenz-Modellen, die an Daten einer ersten Fabrikproduktionslinie arbeiten, wobei das Verfahren Auslösen eines automatisierten Modellaktualisierungsprozesses, als Reaktion auf eine Modellaktualisierung, Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle und Ausgeben einer Vorhersage einer Künstliche-Intelligenz-Modellkombination, um eine Vorhersageleistungsfähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern, umfasst.
Beispiel 29 beinhaltet das Verfahren des Beispiels 28, wobei das Verfahren ferner Auslösen der Modellaktualisierung basierend auf einer Metrikbasislinie und/oder einer Ausgabe von einem ersten Künstliche-Intelligenz-Modell, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, und/oder Metadaten und/oder einer Ausgabe von einem zweiten Künstliche-Intelligenz-Modell, wobei das zweite Künstliche-Intelligenz-Modell an Daten einer zweiten Fabrikproduktionslinie arbeitet, beinhaltet.
Beispiel 30 beinhaltet das Verfahren des Beispiels 29, wobei die Metadaten Umgebungssensorablesungen und/oder Gerätekonfigurationen und/oder Prozesskonfigurationen beinhalten.
Beispiel 31 beinhaltet das Verfahren des Beispiels 28, ferner beinhaltend durch ein erstes Künstliche-Intelligenz-Modell, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, als Reaktion auf einen ausgelösten automatisierten Modellaktualisierungsprozess, Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle oder Auswählen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Modelle aus einem Repositorium trainierter Künstliche-Intelligenz-Modelle.
Beispiel 32 beinhaltet das Verfahren des Beispiels 31, wobei ein erstes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells implementiert, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, ferner einschließlich aktualisierter Modellparameter basierend auf neu gesammelten Daten.
Beispiel 33 beinhaltet das Verfahren des Beispiels 31, wobei ein zweites Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine ähnliche Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells implementiert, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, ferner einschließlich Hyperparameteraktualisierungen.
Beispiel 34 beinhaltet das Verfahren des Beispiels 31, wobei ein drittes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine Modellarchitektur implementiert, die nicht auf einer Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells basiert, das auf den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet.
Beispiel 35 beinhaltet das Verfahren des Beispiels 31, ferner beinhaltend Auswählen eines ersten Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodells aus einem Repositorium trainierter Künstliche-Intelligenz-Modelle basierend auf einer Ähnlichkeitsbewertung und einer Leistungsfähigkeitsbewertung.
Beispiel 36 beinhaltet das Verfahren des Beispiels 31, ferner beinhaltend paralleles Ausführen der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle und Entfernen von Ausreißer-Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodellen aus den mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodellen basierend auf einer Ausgabe der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle.
Beispiel 37 beinhaltet eine Einrichtung zum automatischen Aktualisieren von Künstliche-Intelligenz-Modellen, die an Daten einer ersten Fabrikproduktionslinie arbeiten, wobei die Einrichtung Mittel zum Auslösen eines automatisierten Modellaktualisierungsprozesses, Mittel zum, als Reaktion auf eine Modellaktualisierung, Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle und Mittel zum Ausgeben einer Vorhersage einer Künstliche-Intelligenz-Modellkombination, um eine Vorhersageleistungsfähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.
Beispiel 38 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 37, wobei die Einrichtung ferner Mittel zum Auslösen der Modellaktualisierung basierend auf einer Metrikbasislinie und/oder einer Ausgabe von einem ersten Künstliche-Intelligenz-Modell, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, und/oder Metadaten und/oder einer Ausgabe von einem zweiten Künstliche-Intelligenz-Modell, wobei das zweite Künstliche-Intelligenz-Modell an Daten einer zweiten Fabrikproduktionslinie arbeitet, beinhaltet.
Beispiel 39 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 38, wobei die Metadaten Umgebungssensorablesungen und/oder Gerätekonfigurationen und/oder Prozesskonfigurationen beinhalten.
Beispiel 40 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 37, die ferner ein erstes Künstliche-Intelligenz-Modell beinhaltet, das an der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, wobei als Reaktion darauf, dass das Mittel zum Auslösen des automatisierten Modellaktualisierungsprozesses den automatisierten Modellaktualisierungsprozess auslöst, ferner beinhaltend Mittel zum Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle oder Mittel zum Auswählen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Modelle aus einem Repositorium trainierter Künstliche-Intelligenz-Modelle.
Beispiel 41 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 40, wobei ein erstes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells implementiert, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, ferner einschließlich aktualisierter Modellparameter basierend auf neu gesammelten Daten.
Beispiel 42 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 40, wobei ein zweites Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine ähnliche Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells implementiert, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, ferner einschließlich Hyperparameteraktualisierungen.
Beispiel 43 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 40, wobei ein drittes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine Modellarchitektur implementiert, die nicht auf einer Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells basiert, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet.
Beispiel 44 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 40, ferner beinhaltend Mittel zum Auswählen eines ersten Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodells aus einem Repositorium trainierter künstlicher Modelle basierend auf einer Ähnlichkeitsbewertung und einer Leistungsfähigkeitsbewertung.
Beispiel 45 beinhaltet die Einrichtung des Beispiels 40, ferner beinhaltend Mittel zum parallelen Ausführen der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle und Mittel zum Entfernen von Ausreißer-Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodellen aus den mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodellen basierend auf einer Ausgabe der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle.
Beispiel 46 beinhaltet ein System, umfassend einen ersten Internet-der-Dinge(IoT)-Sensor, der Fabrikbedingungen einer ersten Fabrikproduktionslinie entspricht, einen zweiten IoT-Sensor, der Fabrikbedingungen einer zweiten Fabrikproduktionslinie entspricht, eine Modellaktualisierungsvorrichtung einschließlich einer intelligenten Auslöseschaltungsanordnung zum Empfangen von Metadaten von dem ersten IoT-Sensor und dem zweiten IoT-Sensor, wobei die intelligente Auslöseschaltungsanordnung ausgelegt ist zum Aktualisieren mindestens eines Künstliche-Intelligenz-Modells, das an Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, einer automatisierten Modellsuchschaltungsanordnung zum, als Reaktion auf die Modellaktualisierung, Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle und einer intelligenten Modelleinsatzschaltungsanordnung zum Ausgeben einer Vorhersage einer Künstliche-Intelligenz-Modellkombination, um eine Vorhersageleistungsfähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.
Beispiel 47 beinhaltet das System des Beispiels 46, wobei die Modellaktualisierungsvorrichtung Metadaten von dem ersten IoT-Sensor und dem zweiten IoT-Sensor empfängt und als Reaktion auf eine Ähnlichkeitsschwelle zwischen den Metadaten von dem ersten IoT-Sensor und den Metadaten des zweiten IoT-Sensors die Modellaktualisierung auslöst.
Beispiel 48 beinhaltet das System des Beispiels 46, wobei die intelligente Auslöseschaltungsanordnung die Modellaktualisierung basierend auf einer Metrikbasislinie und/oder einer Ausgabe von einem ersten Künstliche-Intelligenz-Modell, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, und/oder Metadaten und/oder einer Ausgabe von einem zweiten Künstliche-Intelligenz-Modell, wobei das zweite Künstliche-Intelligenz-Modell an Daten einer zweiten Fabrikproduktionslinie arbeitet, auslösen soll.
Beispiel 49 beinhaltet das System des Beispiels 48, wobei die Metadaten Umgebungssensorablesungen und/oder Gerätekonfigurationen und/oder Prozesskonfigurationen beinhalten.
Beispiel 50 beinhaltet das System des Beispiels 46, das ferner ein erstes Künstliche-Intelligenz-Modell beinhaltet, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, wobei die automatisierte Suchschaltungsanordnung, als Reaktion darauf, dass die intelligente Auslöseschaltungsanordnung den automatisierten Modellaktualisierungsprozess auslöst, mehrere Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle erzeugt oder mehrere Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle aus einem Repositorium trainierter Künstliche-Intelligenz-Modelle auswählt.
Beispiel 51 beinhaltet das System des Beispiels 50, wobei ein erstes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells implementiert, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, ferner einschließlich aktualisierter Modellparameter basierend auf neu gesammelten Daten.
Beispiel 52 beinhaltet das System des Beispiels 50, wobei ein zweites Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine ähnliche Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells implementiert, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, ferner einschließlich Hyperparameteraktualisierungen.
Beispiel 53 beinhaltet das System des Beispiels 50, wobei ein drittes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine Modellarchitektur implementiert, die nicht auf einer Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells basiert, das auf den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet.
Beispiel 54 beinhaltet das System des Beispiels 50, wobei die automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung ein erstes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell aus einem Repositorium trainierter Künstliche-Intelligenz-Modelle basierend auf einer Ähnlichkeitsbewertung und einer Leistungsfähigkeitsbewertung auswählt.
Beispiel 55 beinhaltet das System des Beispiels 50, wobei die intelligente Modelleinsatzschaltungsanordnung die mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle parallel ausführt und die intelligente Modelleinsatzschaltungsanordnung Ausreißer-Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle aus den mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodellen basierend auf einer Ausgabe der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle entfernt.
Obwohl gewisse beispielhafte Systeme, Verfahren, Einrichtungen und Herstellungsartikel hierin offenbart wurden, ist der Schutzumfang dieses Patents nicht darauf beschränkt. Vielmehr deckt dieses Patent alle Systeme, Verfahren, Einrichtungen und Herstellungsartikel ab, die angemessen in den Schutzumfang der Ansprüche dieses Patents fallen.
Die folgenden Ansprüche werden hiermit durch diese Bezugnahme in diese ausführliche Beschreibung aufgenommen, wobei jeder Anspruch für sich allein als eine separate Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung steht.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

US 63182585 [0001]

Claims

Einrichtung zum automatischen Aktualisieren von Künstliche-Intelligenz-Modellen, die an Daten einer ersten Fabrikproduktionslinie arbeiten, wobei die Einrichtung Folgendes umfasst: eine intelligente Auslöseschaltungsanordnung zum Auslösen eines automatisierten Modellaktualisierungsprozesses; eine automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung zum Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle als Reaktion auf eine Modellaktualisierung; und eine intelligente Modelleinsatzschaltungsanordnung zum Ausgeben einer Vorhersage einer Künstliche-Intelligenz-Modellkombination, um eine Vorhersageleistungsfähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.
Einrichtung nach Anspruch 1, wobei die intelligente Auslöseschaltungsanordnung die Modellaktualisierung basierend auf mindestens einem von Folgendem auslösen soll: einer Metrikbasislinie, einer Ausgabe von einem ersten Künstliche-Intelligenz-Modell, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, Metadaten und einer Ausgabe von einem zweiten Künstliche-Intelligenz-Modell, wobei das zweite Künstliche-Intelligenz-Modell an Daten einer zweiten Fabrikproduktionslinie arbeitet.
Einrichtung nach Anspruch 2, wobei die Metadaten Umgebungssensorablesungen und/oder Gerätekonfigurationen und/oder Prozesskonfigurationen beinhalten.
Einrichtung nach einem der Ansprüche 1-3, die ferner ein erstes Künstliche-Intelligenz-Modell beinhaltet, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, wobei die automatisierte Suchschaltungsanordnung als Reaktion darauf, dass die intelligente Auslöseschaltungsanordnung den automatisierten Modellaktualisierungsprozess auslöst, mehrere Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle erzeugt oder mehrere Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle aus einem Repositorium trainierter Künstliche-Intelligenz-Modelle auswählt.
Einrichtung nach Anspruch 4, wobei ein erstes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells implementiert, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, ferner einschließlich aktualisierter Modellparameter basierend auf neu gesammelten Daten.
Einrichtung nach Anspruch 4 oder Anspruch 5, wobei ein zweites Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine ähnliche Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells implementiert, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, ferner einschließlich Hyperparameteraktualisierungen.
Einrichtung nach einem der Ansprüche 4-6, wobei ein drittes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle eine Modellarchitektur implementiert, die nicht auf einer Modellarchitektur des ersten Künstliche-Intelligenz-Modells basiert, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet.
Einrichtung nach Anspruch 4, wobei die automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung ein erstes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell aus einem Repositorium trainierter Künstliche-Intelligenz-Modelle basierend auf einer Ähnlichkeitsbewertung und einer Leistungsfähigkeitsbewertung auswählt.
Einrichtung nach einem der Ansprüche 4-8, wobei die intelligente Modelleinsatzschaltungsanordnung die mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle parallel ausführt und die intelligente Modelleinsatzschaltungsanordnung Ausreißer-Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle aus den mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodellen basierend auf einer Ausgabe der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle entfernt.
Einrichtung, umfassend: ein computerlesbares Medium; Anweisungen an der Einrichtung; eine Logikschaltung zum Ausführen der Anweisungen zumindest zum: Auslösen eines automatisierten Modellaktualisierungsprozesses; Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle als Reaktion auf eine Modellaktualisierung; und Ausgeben einer Vorhersage einer Künstliche-Intelligenz-Modellkombination, um eine Vorhersageleistungsfähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.
Einrichtung nach Anspruch 10, wobei die Anweisungen bei ihrer Ausführung ferner bewirken, dass die Logikschaltung die Modellaktualisierung basierend auf mindestens einem von Folgendem auslöst: einer Metrikbasislinie, einer Ausgabe von einem ersten Künstliche-Intelligenz-Modell, das an Daten einer ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, Metadaten und einer Ausgabe von einem zweiten Künstliche-Intelligenz-Modell, wobei das zweite Künstliche-Intelligenz-Modell an Daten einer zweiten Fabrikproduktionslinie arbeitet.
Einrichtung nach einem der Ansprüche 10-11, die ferner ein erstes Künstliche-Intelligenz-Modell beinhaltet, das an Daten einer ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, wobei die Anweisungen bei ihrer Ausführung die Logikschaltung ferner zu Folgendem veranlassen: als Reaktion auf einen ausgelösten automatisierten Modellaktualisierungsprozess, Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle oder Auswählen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Modelle aus einem Repositorium trainierter Künstliche-Intelligenz-Modelle.
Einrichtung nach einem der Ansprüche 10-12, wobei die Anweisungen bei ihrer Ausführung ferner bewirken, dass die Logikschaltung ein erstes Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodell aus einem Repositorium trainierter Künstliche-Intelligenz-Modelle basierend auf einer Ähnlichkeitsbewertung und einer Leistungsfähigkeitsbewertung auswählt.
Verfahren zum automatischen Aktualisieren von Künstliche-Intelligenz-Modellen, die an Daten einer ersten Fabrikproduktionslinie arbeiten, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Auslösen eines automatisierten Modellaktualisierungsprozesses; als Reaktion auf eine Modellaktualisierung, Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle; und Ausgeben einer Vorhersage einer Künstliche-Intelligenz-Modellkombination, um eine Vorhersageleistungsfähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.
Verfahren nach Anspruch 14, wobei das Verfahren ferner Auslösen der Modellaktualisierung basierend auf mindestens einem von Folgendem beinhaltet: einer Metrikbasislinie, einer Ausgabe von einem ersten Künstliche-Intelligenz-Modell, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, Metadaten und einer Ausgabe von einem zweiten Künstliche-Intelligenz-Modell, wobei das zweite Künstliche-Intelligenz-Modell an Daten einer zweiten Fabrikproduktionslinie arbeitet.
Verfahren nach einem der Ansprüche 14-15, ferner beinhaltend durch ein erstes Künstliche-Intelligenz-Modell, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, als Reaktion auf einen ausgelösten automatisierten Modellaktualisierungsprozess, Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle oder Auswählen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Modelle aus einem Repositorium trainierter Künstliche-Intelligenz-Modelle.
Verfahren nach Anspruch 16, das ferner Auswählen eines ersten Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodells aus einem Repositorium trainierter Künstliche-Intelligenz-Modelle basierend auf einer Ähnlichkeitsbewertung und einer Leistungsfähigkeitsbewertung beinhaltet.
Verfahren nach einem der Ansprüche 16-17, das ferner paralleles Ausführen der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle und Entfernen von Ausreißer-Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodellen aus den mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodellen basierend auf einer Ausgabe der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle beinhaltet.
Einrichtung zum automatischen Aktualisieren von Künstliche-Intelligenz-Modellen, die an Daten einer ersten Fabrikproduktionslinie arbeiten, wobei die Einrichtung Folgendes umfasst: Mittel zum Auslösen eines automatisierten Modellaktualisierungsprozesses; Mittel zum Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle als Reaktion auf eine Modellaktualisierung; und Mittel zum Ausgeben einer Vorhersage einer Künstliche-Intelligenz-Modellkombination, um eine Vorhersageleistungsfähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.
Einrichtung nach Anspruch 19, wobei die Einrichtung ferner Mittel zum Auslösen der Modellaktualisierung basierend auf mindestens einem von Folgendem beinhaltet: einer Metrikbasislinie, einer Ausgabe von einem ersten Künstliche-Intelligenz-Modell, das an den Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, Metadaten und einer Ausgabe von einem zweiten Künstliche-Intelligenz-Modell, wobei das zweite Künstliche-Intelligenz-Modell an Daten einer zweiten Fabrikproduktionslinie arbeitet.
Einrichtung nach einem der Ansprüche 19-20, die ferner ein erstes Künstliche-Intelligenz-Modell beinhaltet, das an der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet, wobei als Reaktion darauf, dass das Mittel zum Auslösen des automatisierten Modellaktualisierungsprozesses den automatisierten Modellaktualisierungsprozess auslöst, ferner beinhaltend Mittel zum Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle oder Mittel zum Auswählen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Modelle aus einem Repositorium trainierter Künstliche-Intelligenz-Modelle.
Einrichtung nach einem der Ansprüche 19-21, die ferner Mittel zum Auswählen eines ersten Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodells aus einem Repositorium trainierter künstlicher Modelle basierend auf einer Ähnlichkeitsbewertung und einer Leistungsfähigkeitsbewertung beinhaltet.
Einrichtung nach einem der Ansprüche 21, die ferner Mittel zum parallelen Ausführen der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle und Mittel zum Entfernen von Ausreißer-Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodellen aus den mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodellen basierend auf einer Ausgabe der mehreren Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle beinhaltet.
System, umfassend: einen ersten Internet-der-Dinge(IoT)-Sensor, der Fabrikbedingungen einer ersten Fabrikproduktionslinie entspricht; einen zweiten IoT-Sensor, der Fabrikbedingungen einer zweiten Fabrikproduktionslinie entspricht; eine Modellaktualisierungsvorrichtung, die Folgendes beinhaltet: eine intelligente Auslöseschaltungsanordnung zum Empfangen von Metadaten von dem ersten IoT-Sensor und dem zweiten IoT-Sensor, wobei die intelligente Auslöseschaltungsanordnung ausgelegt ist zum Aktualisieren mindestens eines Künstliche-Intelligenz-Modells, das an Daten der ersten Fabrikproduktionslinie arbeitet; eine automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung zum Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle als Reaktion auf die Modellaktualisierung; und eine intelligente Modelleinsatzschaltungsanordnung zum Ausgeben einer Vorhersage einer Künstliche-Intelligenz-Modellkombination, um eine Vorhersageleistungsfähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.
System nach Anspruch 24, wobei die Modellaktualisierungsvorrichtung Metadaten von dem ersten IoT-Sensor und dem zweiten IoT-Sensor empfängt und als Reaktion auf eine Ähnlichkeitsschwelle zwischen den Metadaten von dem ersten IoT-Sensor und den Metadaten des zweiten IoT-Sensors die Modellaktualisierung auslöst.