JP2022058415A5 - - Google Patents

Claims (48)

1. 少なくとも１つのメモリと、
   少なくとも１つのプロセッサと、を備え、
   前記少なくとも１つのプロセッサは、
   複数の他デバイスから、第１モデルのパラメータと前記第１モデルの情報とを受信することと、
   前記複数の他デバイスから受信した複数の前記第１モデルの情報に基づいて、少なくとも複数の前記第１モデルのパラメータのいずれかを用いて、第２モデルを生成することと、
   を実行し、
   前記複数の他デバイスには共通モデルが提供され、
   前記第１モデルは、前記第１モデルのパラメータ及び前記第１モデルの情報の送信元の他デバイスがデータを用いて前記共通モデルのパラメータを更新することで生成したモデルであり、
   前記少なくとも１つのプロセッサは、前記送信元の他デバイスによる前記第１モデルの生成のための、前記データの前記送信元の他デバイスへの送信をせず、
   前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第２モデルの生成のための、前記データの前記送信元の他デバイスからの受信をせず、
   前記第１モデルの情報は、少なくとも、前記第１モデルの構造メタデータ、コンテキストメタデータ、又は、結果ログのいずれか１つの情報を含む、
   デバイス。
2. 前記少なくとも１つのプロセッサは、更に、
   前記複数の他デバイスの少なくとも１つの他デバイスに、前記第２モデルを送信すること、
   を実行する、
   請求項１に記載のデバイス。
3. 前記少なくとも１つのプロセッサは、更に、
   前記第１モデルのパラメータの送信要求を、前記複数の他デバイスに送信すること、
   を実行する、
   請求項１又は請求項２に記載のデバイス。
4. 前記構造メタデータは、少なくとも、モデルタイプ、モデル構造、変数、パラメータ、又は、データタイプのいずれか１つを含み、
   前記コンテキストメタデータは、少なくとも、モデル動作のコンテキスト状況、データ収集環境、モデル履歴、所定期間における結果の量、予測精度、デル安定性、モデル更新の数、モデル更新の分散、又は、地理的位置のいずれか１つを含み、
   前記結果ログは、少なくとも、結果、又は、モデルに関する統計情報のいずれか１つを含む、
   請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のデバイス。
5. 前記少なくとも１つのプロセッサは、受信した複数の前記第１モデルのパラメータのうちの少なくとも一部を用いて前記第２モデルを生成する、
   請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載のデバイス。
6. 前記少なくとも１つのプロセッサは、更に、
   前記複数の他デバイスから受信した複数の前記第１モデルの情報に基づいて、受信した複数の前記第１モデルのパラメータのうち前記第２モデルの生成に用いるパラメータを決定すること、
   を実行する、
   請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載のデバイス。
7. 前記少なくとも１つのプロセッサは、更に、
   データ分布の情報に基づいて、受信した複数の前記第１モデルのパラメータのうち前記第２モデルの生成に用いるパラメータを決定すること、
   を実行する、
   請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載のデバイス。
8. 前記データ分布の情報は、収集データストリームの類似性に関する情報を含む、
   請求項７に記載のデバイス。
9. 前記少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも複数の前記第１モデルのパラメータのいずれかを用いて、少なくとも列挙演算、平均化演算、遺伝的アルゴリズム演算、アンサンブル演算、又は、マージ演算のいずれか１つを実行することで前記第２モデルを生成する、
   請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載のデバイス。
10. 前記第２モデルの生成方法は、少なくとも、グループのサイズ、前記第１モデルの数、要求精度、又は、自装置の計算能力のいずれか１つに基づいて決定される、
    請求項１乃至請求項９のいずれか１項に記載のデバイス。
11. 前記共通モデルはグローバルモデルであり、
    前記第１モデルは局所モデルである、
    請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載のデバイス。
12. 前記複数の他デバイスは、異なる種類のデバイスを含む、
    請求項１乃至請求項１１のいずれか１項に記載のデバイス。
13. 前記複数の他デバイスのそれぞれは、前記データを収集するデータ収集デバイスを備えるデバイスである、
    請求項１乃至請求項１２のいずれか１項に記載のデバイス。
14. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    複数の他デバイスから、第１モデルのパラメータと前記第１モデルの情報とを受信することと、
    前記複数の他デバイスから受信した複数の前記第１モデルの情報に基づいて、少なくとも複数の前記第１モデルのパラメータのいずれかを用いて、第２モデルを生成することと、
    を繰り返し実行する、
    請求項１乃至請求項１３のいずれか１項に記載のデバイス。
15. 前記繰り返しの期間は、少なくとも、前記データの速度、前記データの量、計算能力、又は、通信速度のいずれか１つに基づいて決定される、
    請求項１４記載のデバイス。
16. 前記少なくとも１つのプロセッサは、更に、
    少なくとも前記複数の他デバイスに含まれる２以上の他デバイスから、第３モデルのパラメータと前記第３モデルの情報とを受信することと、
    前記２以上の他デバイスから受信した複数の前記第３モデルの情報に基づいて、少なくとも複数の前記第３モデルのパラメータのいずれかを用いて、第４モデルを生成することと、
    を実行し、
    前記第３モデルは、前記第３モデルのパラメータ及び前記第３モデルの情報の送信元の他デバイスが第２のデータを用いて前記第２モデルのパラメータを更新することで生成したモデルである、
    請求項２に記載、又は、請求項３乃至請求項１５のうち請求項２に従属するいずれか１項に記載のデバイス。
17. 前記少なくとも１つのプロセッサは、更に、
    前記複数の他デバイスに前記共通モデルを提供すること、
    を実行する、
    請求項１乃至請求項１６のいずれか１項に記載のデバイス。
18. 前記少なくとも１つのプロセッサは、更に、
    第３のデータを収集することと、
    収集した前記第３のデータを、生成した前記第２モデルを用いて分析することと、
    を実行する、
    請求項１乃至請求項１７のいずれか１項に記載のデバイス。
19. 前記少なくとも１つのプロセッサは、更に、
    第３のデータを収集することと、
    収集した前記第３のデータの分析に基づいて、前記共通モデルのパラメータを更新して第１モデルを生成することと、
    を実行し、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、生成した前記第１モデルのパラメータと受信した少なくとも複数の前記第１モデルのパラメータのいずれかを用いて、前記第２モデルを生成する、
    請求項１乃至請求項１７のいずれか１項に記載のデバイス。
20. 前記第３のデータを収集するデータ収集デバイスを更に備える、
    請求項１８又は請求項１９に記載のデバイス。
21. 自装置がサーバである、
    請求項１乃至請求項１７のいずれか１項に記載のデバイス。
22. 前記複数の他デバイスは、同一のグループに属する、
    請求項１乃至請求項２１のいずれか１項に記載のデバイス。
23. 前記グループのメンバーシップは動的に変化する、
    請求項２２に記載のデバイス。
24. 自装置が前記グループのリーダーデバイスである、
    請求項２２又は請求項２３に記載のデバイス。
25. 前記グループは、所定のトリガイベントに基づいて構築される、
    請求項２２乃至請求項２４のいずれか１項に記載のデバイス。
26. 少なくとも１つのメモリと、
    少なくとも１つのプロセッサと、を備え、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、
    共通モデルを用いて、データを分析することと、
    前記分析に基づいて、前記共通モデルのパラメータを更新して第１モデルを生成することと、
    前記第１モデルのパラメータ及び前記第１モデルの情報を第２のデバイスに送信することと、
    を実行し、
    少なくとも前記第１モデルのパラメータ及び第３のデバイスが前記共通モデルのパラメータを更新することで生成した第１モデルのパラメータは、前記第２のデバイスがモデルを生成するために利用され、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第１モデルの生成のための、前記データの前記第２のデバイスからの受信をせず、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第２のデバイスによる前記モデルの生成のための、前記データの前記第２のデバイスへの送信をせず、
    前記第１モデルの情報は、少なくとも、前記第１モデルの構造メタデータ、コンテキストメタデータ、又は、結果ログのいずれか１つの情報を含む、
    デバイス。
27. 前記少なくとも１つのプロセッサは、更に、
    前記第１モデルのパラメータ及び前記第１モデルの情報の送信後に、前記第２のデバイスから前記モデルを受信すること、
    を実行する、
    請求項２６に記載のデバイス。
28. 前記構造メタデータは、少なくとも、モデルタイプ、モデル構造、変数、パラメータ、又は、データタイプのいずれか１つを含み、
    前記コンテキストメタデータは、少なくとも、モデル動作のコンテキスト状況、データ収集環境、モデル履歴、所定期間における結果の量、予測精度、デル安定性、モデル更新の数、モデル更新の分散、又は、地理的位置のいずれか１つを含み、
    前記結果ログは、少なくとも、結果、又は、モデルに関する統計情報のいずれか１つを含む、
    請求項２６又は請求項２７に記載のデバイス。
29. 前記少なくとも１つのプロセッサは、更に、
    前記第１モデルのパラメータの送信要求を、前記第２のデバイスから受信すること、
    を実行し、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、前記送信要求の受信後に前記第１モデルのパラメータを前記第２のデバイスに送信する、
    請求項２６乃至請求項２８のいずれか１項に記載のデバイス。
30. 前記共通モデルはグローバルモデルであり、
    前記第１モデルは局所モデルである、
    請求項２６乃至請求項２９のいずれか１項に記載のデバイス。
31. 自装置と前記第３のデバイスは異なる種類のデバイスである、
    請求項２６乃至請求項３０のいずれか１項に記載のデバイス。
32. 前記少なくとも１つのプロセッサは、更に、
    前記第２のデバイスから受信した前記モデルを用いて、第２のデータを分析することと、
    前記第２のデータの分析に基づいて、前記モデルのパラメータを更新して第３モデルを生成することと、
    前記第３モデルのパラメータ及び前記第３モデルの情報を前記第２のデバイスに送信することと、
    を実行し、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第３モデルの生成のための、前記第２のデータの前記第２のデバイスからの受信をしない、
    請求項２７に記載、又は、請求項２８乃至請求項３１のうち請求項２７に従属するいずれか１項に記載のデバイス。
33. 前記少なくとも１つのプロセッサは、更に、前記第２のデバイスから前記共通モデルを取得すること、を実行する、
    請求項２６乃至請求項３２のいずれか１項に記載のデバイス。
34. 少なくとも自装置及び前記第３のデバイスは同じグループに所属する、
    請求項２６乃至請求項３３のいずれか１項に記載のデバイス。
35. 前記グループは、少なくとも、地理的情報、又は、無線接続状況のいずれか１つに基づいて構築される、
    請求項３４に記載のデバイス。
36. 前記第２のデバイスは、サーバである、
    請求項２６乃至請求項３５のいずれか１項に記載のデバイス。
37. 前記少なくとも１つのプロセッサは、他のデバイスを介して、前記第２のデバイスと通信する、
    請求項２６乃至請求項３６のいずれか１項に記載のデバイス。
38. 前記少なくとも１つのプロセッサは、更に、
    前記分析に基づいて、前記共通モデルを更新するか否かを決定すること、
    を実行し、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、更新すると決定した場合に、前記第１モデルを生成する、
    請求項２６乃至請求項３７のいずれか１項に記載のデバイス。
39. 前記データを収集するデータ収集デバイスを更に備える、
    請求項２６乃至請求項３８のいずれか１項に記載のデバイス。
40. 自動運転機能を備えた自動車である、
    請求項３９に記載のデバイス。
41. 前記データ収集デバイスは、少なくとも、曲がりの鋭さ、道路の傾斜、道路のキャンバ、現在の速さ、速度、スリップ角、タイヤ舗装摩擦、自動車の重量、重量の分布、湿度、又は、温度のいずれかを１つの情報を取得する、
    請求項４０に記載のデバイス。
42. 前記共通モデルは、少なくとも、自動車の目標コーナリング速度を決定するタスク、ブレーキの制御、又は、危険な状態の警告のいずれか１つに用いられる、
    請求項４０又は請求項４１に記載のデバイス。
43. 店舗内で使用されるデバイスであって、
    前記共通モデルは、少なくとも、消費者への品目提案、又は、窃盗の認識のいずれか１つに用いられる、
    請求項２６乃至請求項３９のいずれか１項に記載のデバイス。
44. 前記少なくとも１つのプロセッサは、前記共通モデルを用いて、少なくとも、カート内に置かれた品目、滞留時間、店舗を通る移動、通路の順序、バイパス通路、曜日、時刻、休日、又は、特別イベントのいずれか１つを分析することで前記消費者への品目提案を実行する、
    請求項４３に記載のデバイス。
45. 少なくとも１つのプロセッサにより、
    複数の他デバイスから、第１モデルのパラメータと前記第１モデルの情報とを受信することと、
    前記複数の他デバイスから受信した複数の前記第１モデルの情報に基づいて、少なくとも複数の前記第１モデルのパラメータのいずれかを用いて、第２モデルを生成することと、
    を実行することを備える方法であって、
    前記複数の他デバイスには共通モデルが提供され、
    前記第１モデルは、前記第１モデルのパラメータ及び前記第１モデルの情報の送信元の他デバイスがデータを用いて前記共通モデルのパラメータを更新することで生成したモデルであり、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、前記送信元の他デバイスによる前記第１モデルの生成のための、前記データの前記送信元の他デバイスへの送信をせず、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第２モデルの生成するための、前記データの前記送信元の他デバイスからの受信をせず、
    前記第１モデルの情報は、少なくとも、前記第１モデルの構造メタデータ、コンテキストメタデータ、又は、結果ログのいずれか１つの情報を含む、
    デバイスの制御方法。
46. 少なくとも１つのプロセッサにより、
    共通モデルを用いて、データを分析することと、
    前記分析に基づいて、前記共通モデルのパラメータを更新して第１モデルを生成することと、
    前記第１モデルのパラメータ及び前記第１モデルの情報を第２のデバイスに送信することと、
    を実行することを備える方法であって、
    少なくとも前記第１モデルのパラメータ及び第３デバイスが前記共通モデルのパラメータを更新することで生成した第１モデルのパラメータは、前記第２のデバイスがモデルを生成するために利用され、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第１モデルの生成のための、前記データの前記第２のデバイスからの受信をせず、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第２のデバイスによる前記モデルの生成のための、前記データの前記第２のデバイスへの送信をせず、
    前記第１モデルの情報は、少なくとも、前記第１モデルの構造メタデータ、コンテキストメタデータ、又は、結果ログのいずれか１つの情報を含む、
    デバイスの制御方法。
47. 少なくとも１つのプロセッサに、
    複数の他デバイスから、第１モデルのパラメータと前記第１モデルの情報とを受信することと、
    前記複数の他デバイスから受信した複数の前記第１モデルの情報に基づいて、少なくとも複数の前記第１モデルのパラメータのいずれかを用いて、第２モデルを生成することと、
    を実行させるプログラムであって、
    前記複数の他デバイスには共通モデルが提供され、
    前記第１モデルは、前記第１モデルのパラメータ及び前記第１モデルの情報の送信元の他デバイスがデータを用いて前記共通モデルのパラメータを更新することで生成したモデルであり、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、前記送信元の他デバイスによる前記第１モデルの生成のための、前記データの前記送信元の他デバイスへの送信をせず、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第２モデルの生成するための、前記データの前記送信元の他デバイスからの受信をせず、
    前記第１モデルの情報は、少なくとも、前記第１モデルの構造メタデータ、コンテキストメタデータ、又は、結果ログのいずれか１つの情報を含む、
    プログラム。
48. 少なくとも１つのプロセッサに、
    共通モデルを用いて、データを分析することと、
    前記分析に基づいて、前記共通モデルのパラメータを更新して第１モデルを生成することと、
    前記第１モデルのパラメータ及び前記第１モデルの情報を第２のデバイスに送信することと、
    を実行させるプログラムであって、
    少なくとも前記第１モデルのパラメータ及び第３デバイスが前記共通モデルのパラメータを更新することで生成した第１モデルのパラメータは、前記第２のデバイスがモデルを生成するために利用され、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第１モデルの生成のための、前記データの前記第２のデバイスからの受信をせず、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第２のデバイスによる前記モデルの生成のための、前記データの前記第２のデバイスへの送信をせず、
    前記第１モデルの情報は、少なくとも、前記第１モデルの構造メタデータ、コンテキストメタデータ、又は、結果ログのいずれか１つの情報を含む、
    プログラム。