JP5732495B2 - 生物学に基づく自律学習ツール - Google Patents
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Description
本出願は、2008年3月8日に出願された「AUTONOMOUS BIOLOGICALLY BASED LEARNING TOOL(生物学に基づく自律学習ツール)」という名称の米国特許出願第12/044,958号の利益に対して権利を主張している。米国特許出願第12/044,958号の全体は、参照によってここに組込まれる。
る劣化を迅速に認識し、必要であれば、アラーム(例えば、アラームの要約、検証されたアラーム受信者リスト)を生成して発することができる。メモリ960は、概念化エピソードメモリである。
であると仮定する。
の関係を、変数間の関係に一般化することができる。例えば、「p(O2)<10−8トール」を、「p(gas)<10−8トール」としてパッケージ化することができる。)更に、パッケージ化コンポーネント1645は、暗号化コンポーネント1655を利用して、アセットの送信中と、対象受信者におけるアセットの回復中における情報の完全性を保証することができる。
ここに記載されている様々な態様又は特徴は、標準のプログラミング及び/又はエンジニアリング技術を使用した製造品、装置、又は方法として実施され得る。ここで使用されている「製造品」との用語は、任意のコンピュータ読出し可能デバイス、キャリア、又は媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムを包含することを意図している。例えば、コンピュータ読出し可能媒体は、磁気記憶デバイス(例えば、ハードディスク、フロッピー(登録商標)ディスク、磁気ストリップ・・・)と、光ディスク[例えば、コンパクトディスク(compact disk, CD)]、ディジタルバーサタイルディスク(digital versatile disk, DVD)・・・)と、スマートカードと、フラッシュメモリデバイス(例えば、カード、スティック、キードライブ・・・)とを含むことができるが、これらに制限されない。
0,475・・・引き伸ばしユニット(EXT)、455・・・プリベーキングユニット(PREBAKE)、460・・・ポストベーキングユニット(POBAKE)、470・・・引き伸ばし−冷却ユニット(EXTCOL)、800・・・オートボット、1100,1180・・・依存関係グラフ、1720,1730,1740,1750,1760,1765,1775・・・複合体。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
[1]
データを分析して、プロセスの目標に少なくとも部分的に基づいて行なう動作を推論する、適応推論エンジンと、
データ、又はコンテキストの変更、のうちの一方に少なくとも部分的に基づいて、前記プロセスの目標を発展させるコンポーネントと、
を具備する、生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[2]
前記データは、内部からのデータ又は外部からのデータのうちの少なくとも一方を含み、
前記内部からのデータは、前記プロセスの目標を発展させるコンポーネントの機能によって生成され、
前記外部からのデータは、前記コンポーネントによって受信される、[1]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[3]
タスクを行なうツールシステムと、
相互作用コンポーネントと、
自律学習システムと、
を更に具備し、
前記ツールシステムは、センサコンポーネントを含み、
前記センサコンポーネントは、前記タスクを特徴付けるデータを生成し、
前記相互作用コンポーネントは、前記生成されたデータを受信し、
前記相互作用コンポーネントは、アダプタを含み、
前記アダプタは、前記データをパッケージ化して、前記パッケージ化されたデータを送り、
前記自律学習システムは、前記パッケージ化されたデータを受信して、知識を生成し、
前記知識は、前記受信したデータと、前記ツールシステムの性能とを特徴付ける、[1]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[4]
前記相互作用コンポーネントは、相互作用マネージャを更に具備し、
前記相互作用マネージャは、外部のアクタとのデータ交換を容易にする、[3]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[5]
前記生成されたデータ又は前記アクタと交換されたデータのうちの少なくとも一方は、トレーニングデータを含む、[4]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[6]
更に、前記トレーニングデータは、
前記タスクに関連する1つのツール変数の識別、
前記タスクに関連する2つ以上のツール変数間の関数の関係、
先験的確率のセットと条件付き確率のセットとを含む因果グラフ、又は、
前記ツールの振る舞いを記述したパラメータのセット、
のうちの少なくとも1つを含み、
前記先験的確率のセットは、前記タスクに関係し且つ前記因果グラフ中に存在する、ツール変数のセットに関連し、
前記条件付き確率のセットは、前記タスクに関係し且つ前記因果グラフ中に存在する、1つ以上のツール変数に関係する、
[5]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[7]
前記自律学習システムは、前記知識を記憶するメモリプラットフォームを具備し、
前記メモリプラットフォームは、メモリの階層を含む、[3]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[8]
前記自律学習システムは、前記受信したパッケージ化されたデータを処理するプラットフォームを具備し、
前記プラットフォームは、前記受信したパッケージ化されたデータを操作する機能ユニットのセットを含む、[7]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[9]
知識ネットワークは、
前記メモリプラットフォーム中の前記メモリの階層、
前記パッケージ化されたデータを処理する前記プラットフォーム中の前記機能ユニットのセット、又は、
その組み合わせ、の間における通信を容易にする、[8]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[10]
前記メモリの階層は、長期メモリと、短期メモリと、エピソードメモリとを含む、[7]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[11]
前記機能ユニットのセットは、メモリプラットフォームと、データを処理するプラットフォームとを含む、[9]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[12]
前記機能ユニットのセットは、前記ツールの劣化条件を識別する少なくとも1つのユニットを含む、[11]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[13]
更に、前記ツールの劣化条件を識別する少なくとも1つのユニットは、規準データパターンを識別し、
前記ユニットは、前記規準データパターンを記憶する、[12]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[14]
規準データパターンを識別する少なくも1つの前記ユニットは、2つ以上の規準データパターンを比較する、[12]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[15]
前記機能ユニットのセットは、前記受信したパッケージ化されたデータ間における1組の関係を識別する少なくとも1つのユニットを含む、[11]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[16]
前記機能ユニットのセットは、前記ツールの性能条件を識別する少なくとも1つのユニットを含む、[11]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[17]
前記ツールの性能条件を識別する少なくとも1つのユニットは、故障点のセット中の各故障点に対する故障の確率の割り当てと伝搬とによって、前記故障点のセットをランク付けする、[16]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[18]
前記長期メモリは、概念のセットを記憶し、
前記概念のセットは、エンティティ、関係、又は手続き、のうちの少なくとも1つを含む、[10]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[19]
前記概念のセット中の概念は、
前記ツールの現在の状態に対する概念の関連性を示す第1の数値属性と、
前記概念を使用する難しさの程度を示す第2の数値属性と、を含む、[18]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[20]
前記短期メモリに記憶される内容は、一時的である、[10]の生物学に基づく自律半導体ツールシステム。
[21]
生物学に基づく自律半導体ツールシステムにおいて学習する方法であって、
目標を設定するステップと、
前記目標に関連するデータを受信するステップと、
前記受信したデータから知識を生成するステップと、
前記生成された知識を記憶するステップと、
前記生成又は記憶された知識を利用して、前記目標を達成するか又は前記目標を変更するかのうちの少なくとも一方に決定するステップと、
前記生成又は記憶された知識から抽出されたコンテキストに従って、前記目標を変更するステップと、
を含む、方法。
[22]
前記受信したデータから知識を生成するステップは、
目標を遂行するコンポーネントの状態を決定するステップと、
目標を遂行するコンポーネントの状態に適用することができる概念のセットを決定するステップと、
前記概念のセット中の各概念に対する状況スコアを調節するステップと、
を含む、[21]の方法。
[23]
各概念に対する前記状況スコアは、前記遂行する目標を発展させるための、前記概念の適切性を示す1つのメトリックと、前記概念を用いる複雑さを示すメトリックとを、少なくとも含む、[22]の方法。
[24]
概念のセットをデータ型のセットに関連付けるステップと、
前記概念のセット中の各概念に対して決定された優先順位のセットに従って、前記概念のセットに対する意味ネットワークを決定するステップと、
推論するために、前記意味ネットワークによって前記優先順位のセットを伝搬するステップと、
を更に含み、
前記優先順位のセット中の優先順位は、状況スコアを定義している、[21]の方法。
[25]
前記意味ネットワークは、優先順位に基づくサブネットワークのセットを具備し、
前記サブネットワークは、概念の決定されたクラスにリンクされている、[22]の方法。
[26]
概念のクラスは、少なくとも1つの関数の概念のクラスを含む、[25]の方法。
[27]
目標を発展させるための、前記概念の適応性を示すメトリックは、時間の関数である、[23]の方法。
[28]
目標を発展させるための、前記概念を用いる複雑さを示すメトリックは、時間の関数である、[23]の方法。
[29]
前記目標は、ツールシステムによって行なわれるプロセスを含む、[21]の方法。
[30]
前記生成又は記憶された知識を利用するステップは、達成される前記目標を最適化するステップを更に含む、[21]の方法。
[31]
前記生成又は記憶された知識を利用するステップは、
前記生物学に基づく自律ツールシステムを維持する計画を立てるステップと、
前記立てられた計画を実行するステップと、
を更に含む、[21]の方法。
[32]
前記生物学に基づく自律ツールシステムを維持する計画を立てるステップは、根本原因を分析するステップを含む、[31]の方法。
[33]
前記立てられた計画を実行するステップは、
生物学に基づく自律ツールシステムに対して、スケジュールされた予防メンテナンス又はスケジュールされていない予防メンテナンスのうちの少なくとも一方を行なうことを必要とする、[32]の方法。
[34]
前記スケジュールされた予防メンテナンス又はスケジュールされていない予防メンテナンスのうちの少なくとも一方は、
定期的な間隔で行われるか、又は特別な場合に行われるか、のうちの少なくとも一方である、[33]の方法。
[35]
前記目標に関連するデータは、トレーニングデータセット又は生産データセットの少なくとも一方である、[21]の方法。
[36]
前記データは、内部からのデータを含み、
前記目標を遂行する一方で、前記内部からのデータが生成される、[21]の方法。
[37]
前記データは、前記目標の遂行に付随してプロセスを行なう一方で生成又は受信される外部からのデータを含む、[21]の方法。
[38]
命令のセットを具備するコンピュータ読み出し可能記憶媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、
前記命令のセットは、コンピュータによって実行されたときに、
生物学に基づく自律ツールシステムにおいて学習する動作と、
トレーニングデータと生産データとを含むデータを受信する動作と、
前記受信したデータから知識を生成する動作と、
前記生成された知識を記憶する動作と、
前記生成又は記憶された知識を利用する動作と、
を前記コンピュータに行なわせる、コンピュータプログラム製品。
Claims (18)
- 生物学に基づく自律半導体ツールシステムにおいて学習する方法であって、
目標を設定するステップと、
前記目標に関連するデータを受信するステップと、
受信されたデータに関連するデータ型のセットに概念のセットを関連付けるステップ及び前記概念のセット中の各概念に対して状況スコアに基づいて前記概念のセット間の関係を表す意味ネットワークを決定するステップを含む前記受信したデータから知識を生成するステップと、
前記生成された知識を記憶するステップと、
前記目標を達成するか又は前記目標を変更するかのうちの少なくとも一方に決定するように前記生成又は記憶された知識を利用するステップと、
前記生成又は記憶された知識から抽出されたコンテキストに従って、前記目標を変更するステップと、
を含む、方法。 - 前記受信したデータから知識を生成するステップは、
前記目標を遂行するコンポーネントの状態を決定するステップと、
前記目標を遂行する前記コンポーネントの前記状態に適用することができる前記概念のセットを決定するステップと、
前記概念のセット中の各概念に対する前記状況スコアを調節するステップと、
を更に含む、請求項1の方法。 - 各概念に対する前記状況スコアは、前記遂行する目標を発展させるための、前記概念の適切性を示す1つのメトリックと、前記概念を用いる複雑さを示すメトリックとを、少なくとも含む、請求項2の方法。
- 前記概念のセット中の各概念に対して決定された優先順位のセットに従って、前記概念のセットに対する前記意味ネットワークを決定するステップと、
推論するために、前記意味ネットワークによって前記優先順位のセットを伝搬するステップと、
を更に含み、
前記優先順位のセット中の優先順位は、状況スコアを定義している、請求項1の方法。 - 前記意味ネットワークは、優先順位に基づくサブネットワークのセットを具備し、
前記サブネットワークは、概念の決定されたクラスにリンクされている、請求項4の方法。 - 概念のクラスは、少なくとも1つの関数の概念のクラスを含む、請求項5の方法。
- 目標を発展させるための、前記概念の適応性を示す前記メトリックは、時間の関数である、請求項3の方法。
- 目標を発展させるための、前記概念を用いる複雑さを示す前記メトリックは、時間の関数である、請求項3の方法。
- 前記目標は、ツールシステムによって行なわれるプロセスを含む、請求項1の方法。
- 前記生成又は記憶された知識を前記利用するステップは、達成される前記目標を最適化するステップを更に含む、請求項1の方法。
- 前記生成又は記憶された知識を前記利用するステップは、
前記生物学に基づく自律ツールシステムを維持する計画を立てるステップと、
前記立てられた計画を実行するステップと、
を更に含む、請求項1の方法。 - 前記生物学に基づく自律ツールシステムを維持する前記計画を立てるステップは、根本原因を分析するステップを含む、請求項11の方法。
- 前記立てられた計画を前記実行するステップは、
前記生物学に基づく自律ツールシステムに対して、スケジュールされた予防メンテナンス又はスケジュールされていない予防メンテナンスのうちの少なくとも一方を行なうことを必要とする、請求項12の方法。 - 前記スケジュールされた予防メンテナンス又はスケジュールされていない予防メンテナンスのうちの少なくとも一方は、
定期的な間隔で行われるか、又は特別な場合に行われるか、のうちの少なくとも一方である、請求項13の方法。 - 前記目標に関連する前記データは、トレーニングデータセット又は生産データセットの少なくとも一方である、請求項1の方法。
- 前記データは、内部からのデータを含み、
前記目標を遂行する一方で、前記内部からのデータが生成される、請求項1の方法。 - 前記データは、前記目標の遂行に付随してプロセスを行なう一方で生成又は受信される外部からのデータを含む、請求項1の方法。
- 命令のセットを具備するコンピュータプログラムであって、
前記命令のセットは、コンピュータによって実行されたときに、
生物学に基づく自律ツールシステムにおいて学習する動作と、
トレーニングデータと生産データとを含むデータを受信する動作と、
前記データに関連付けられたデータ型のセットに対して概念のセットを決定するステップ及び概念のセット中の各概念のクラスに基づいて前記概念のセット間の関係を表す意味ネットワークを生成するステップを含む、前記受信したデータから知識を生成する動作と、
前記生成された知識を記憶する動作と、
前記生成又は記憶された知識を利用する動作と、
を前記コンピュータに行なわせる、コンピュータプログラム。
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