JP6720402B2 - サーバ装置、学習済モデル提供プログラム、学習済モデル提供方法及び学習済モデル提供システム - Google Patents
サーバ装置、学習済モデル提供プログラム、学習済モデル提供方法及び学習済モデル提供システム Download PDFInfo
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Description
また、追加学習済モデルをサーバ装置においても記憶させて管理するようにすることで、同一環境・条件の他のデバイスから要求があった時に、追加学習済モデルを即座に提供することが可能となる。これは、汎用的な学習モデルを利用する場合に比較して、追加学習のための演算コスト及びメモリコストを縮小することが可能となる。さらに、少なくとも1以上のデバイスと少なくとも1以上のサーバ装置とを具備してなる学習済モデル提供システムを構成することで、複数のサーバ装置及び/又はデバイスの記憶部に記憶された共有モデルから最適な共有モデルを選択してデバイスに提供することが可能となるため、より膨大なデータの選択肢の中から最適な共有モデルを選択可能となる。
以下、図面を参照しながら、第1の実施の形態に係るサーバ装置の例について説明する。図1は、本発明に係るサーバ装置10の構成を表したブロック図である。サーバ装置10は、複数のデバイス201、202、・・・、20nと通信ネットワーク30を介して通信可能に接続されている。なお、サーバ装置10及びデバイス201〜20nは、専用マシンとして設計した装置であってもよいが、一般的なコンピュータによって実現可能なものであるものとする。この場合に、サーバ装置10及びデバイス201〜20nは、一般的なコンピュータが通常備えているであろうCPU(Central Processing Unit:中央演算処理装置)、GPU(Graphics Processing Unit:画像処理装置)、メモリ、ハードディスクドライブ等のストレージなどを適宜備えているものとする(図示省略)。また、これらの一般的なコンピュータを本例のサーバ装置10として機能させるためにプログラムよって各種処理が実行されることは言うまでもない。
11 デバイスデータ取得部
12 対象共有モデル選択部
13 追加学習処理部
14 追加学習済モデル管理部
15 記憶部
20、201〜20n デバイス
30 通信ネットワーク
Claims (28)
- 予め学習された異なる特性の複数のモデルを記憶する少なくとも1つの記憶装置と、
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、
第1デバイスに関する情報を、前記第1デバイスから取得することと、
前記第1デバイスに関する情報に基づいて、前記複数のモデルから前記第1デバイスに送信するモデルを選択することと、
選択した前記モデルを、前記第1デバイスに送信することと、
を実行するように構成され、
前記複数のモデルのそれぞれは、デバイスデータを入力として、前記デバイスデータに関する推論結果を出力可能なニューラルネットワークからなるモデルであり、
前記デバイスデータは、少なくとも、センサデータ、音声データ又は画像データのいずれか1つを含み、
前記第1デバイスは、ピッキングを行うデバイスであって、
前記第1デバイスに関する情報は、ピッキングの環境又は条件に関する情報を含む、
サーバ装置。 - 予め学習された異なる特性の複数のモデルを記憶する少なくとも1つの記憶装置と、
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、
第1デバイスに関する情報を、前記第1デバイスから取得することと、
前記第1デバイスに関する情報に基づいて、前記複数のモデルから前記第1デバイスに送信するモデルを選択することと、
選択した前記モデルを、前記第1デバイスに送信することと、
を実行するように構成され、
前記複数のモデルのそれぞれは、デバイスデータを入力として、前記デバイスデータに関する推論結果を出力可能なニューラルネットワークからなるモデルであり、
前記デバイスデータは、少なくとも、センサデータ、音声データ又は画像データのいずれか1つを含み、
前記第1デバイスは、物体を把持する装置であって、
前記第1デバイスに関する情報は、前記物体に関する情報を含む、
サーバ装置。 - 前記第1デバイスに関する情報は、前記第1デバイスの環境に関する情報であり、
前記少なくとも1つのプロセッサは、前記複数のモデルから前記第1デバイスの環境に適合するモデルを選択する、
請求項1又は請求項2に記載のサーバ装置。 - 前記少なくとも1つのプロセッサは、
サンプルデータを用いて、前記少なくとも1つの記憶装置に記憶されたモデルの追加学習を行うことと、
追加学習済モデルを前記少なくとも1つの記憶装置に記憶させることと、
を更に実行するように構成される
請求項1乃至請求項3の何れかに記載のサーバ装置。 - 前記少なくとも1つのプロセッサは、
モデルに対して追加学習を行う機能を有する第3デバイスから送信された追加学習済モデルを受信することと、
受信した前記追加学習済モデルを前記少なくとも1つの記憶装置に記憶させることと、
を更に実行するように構成される
請求項1乃至請求項4の何れかに記載のサーバ装置。 - 前記モデルを選択することは、
前記第1デバイスに関する情報に基づいて、前記複数のモデルに対する適合度を評価したスコアをそれぞれ算出することと、
前記スコアに基づいて、前記モデルを選択することと、
を含む請求項1乃至請求項5の何れかに記載のサーバ装置。 - 前記モデルを選択することは、
モデルの選択のために、予め学習した学習済モデルを用いること、
を含む請求項1乃至6の何れかに記載のサーバ装置。 - 第4デバイスに適合するモデルが前記少なくとも1つの記憶装置に記憶されていない場合、
前記少なくとも1つのプロセッサは、
前記第4デバイスで取得されたサンプルデータを用いて、モデルを新規に生成すること、
を更に実行するように構成される
請求項1乃至請求項7の何れかに記載のサーバ装置。 - 少なくとも1つの記憶装置と、
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、
デバイスに関する情報を、サーバ装置に送信することと、
前記デバイスに関する情報に基づいて選択されたニューラルネットワークからなるモデルを、前記サーバ装置から受信することと、
デバイスデータを取得することと、
受信した前記モデルを用いて、前記デバイスデータに関する推論結果を取得することと、
を実行するように構成され、
前記デバイスデータは、少なくとも、センサデータ、音声データ又は画像データのいずれか1つを含み、
物体をピッキングするピッキング部、を更に備え、
前記デバイスに関する情報は、ピッキングの環境又は条件に関する情報を含む、
デバイス。 - 少なくとも1つの記憶装置と、
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、
デバイスに関する情報を、サーバ装置に送信することと、
前記デバイスに関する情報に基づいて選択されたニューラルネットワークからなるモデルを、前記サーバ装置から受信することと、
デバイスデータを取得することと、
受信した前記モデルを用いて、前記デバイスデータに関する推論結果を取得することと、
を実行するように構成され、
前記デバイスデータは、少なくとも、センサデータ、音声データ又は画像データのいずれか1つを含み、
物体を把持する把持部、を更に備え、
前記デバイスに関する情報は、前記物体に関する情報を含む、
デバイス。 - 前記デバイスに関する情報は、前記デバイスの環境に関する情報であり、
受信した前記モデルは、予め学習された異なる特性の複数のモデルの中から選択された前記デバイスの環境に適合するモデルである、
請求項9又は請求項10に記載のデバイス。 - 前記少なくとも1つのプロセッサは、
サンプルデータを用いて、受信した前記モデルの追加学習を行うこと、
を更に実行するように構成される
請求項9乃至請求項11の何れかに記載のデバイス。 - 前記少なくとも1つのプロセッサは、
追加学習済モデルを、前記サーバ装置に送信すること、
を更に実行するように構成される
請求項12に記載のデバイス。 - 予め学習された異なる特性の複数のモデルを記憶する少なくとも1つの記憶装置と、少なくとも1つのプロセッサとを備えたサーバ装置によって実施される学習済モデル提供方法であって、
第1デバイスに関する情報を、前記第1デバイスから取得することと、
前記第1デバイスに関する情報に基づいて、前記複数のモデルから前記第1デバイスに送信するモデルを選択することと、
選択した前記モデルを、前記第1デバイスに送信することと、
を実行するようにし、
前記複数のモデルのそれぞれは、デバイスデータを入力として、前記デバイスデータに関する推論結果を出力可能なニューラルネットワークからなるモデルであり、
前記デバイスデータは、少なくとも、センサデータ、音声データ又は画像データのいずれか1つを含み、
前記第1デバイスは、物体をピッキングする装置であって、
前記第1デバイスに関する情報は、ピッキングの環境又は条件に関する情報を含む、
学習済モデル提供方法。 - 予め学習された異なる特性の複数のモデルを記憶する少なくとも1つの記憶装置と、少なくとも1つのプロセッサとを備えたサーバ装置によって実施される学習済モデル提供方法であって、
第1デバイスに関する情報を、前記第1デバイスから取得することと、
前記第1デバイスに関する情報に基づいて、前記複数のモデルから前記第1デバイスに送信するモデルを選択することと、
選択した前記モデルを、前記第1デバイスに送信することと、
を実行するようにし、
前記複数のモデルのそれぞれは、デバイスデータを入力として、前記デバイスデータに関する推論結果を出力可能なニューラルネットワークからなるモデルであり、
前記デバイスデータは、少なくとも、センサデータ、音声データ又は画像データのいずれか1つを含み、
前記第1デバイスは、物体を把持する装置であって、
前記第1デバイスに関する情報は、前記物体に関する情報を含む、
学習済モデル提供方法。 - 前記第1デバイスに関する情報は、前記第1デバイスの環境に関する情報であり、
前記少なくとも1つのプロセッサは、前記複数のモデルから前記第1デバイスの環境に適合するモデルを選択する、
請求項14又は請求項15に記載の学習済モデル提供方法。 - サンプルデータを用いて、前記少なくとも1つの記憶装置に記憶されたモデルの追加学習を行うことと、
追加学習済モデルを前記少なくとも1つの記憶装置に記憶させることと、
を更に実行する
請求項14乃至請求項16の何れかに記載の学習済モデル提供方法。 - モデルに対して追加学習を行う機能を有する第3デバイスから送信された追加学習済モデルを受信することと、
受信した前記追加学習済モデルを前記少なくとも1つの記憶装置に記憶させることと、
を更に実行する
請求項14乃至請求項17の何れかに記載の学習済モデル提供方法。 - 前記モデルを選択することは、
前記第1デバイスに関する情報に基づいて、前記複数のモデルに対する適合度を評価したスコアをそれぞれ算出することと、
前記スコアに基づいて、前記モデルを選択することと、
を含む
請求項14乃至請求項18の何れかに記載の学習済モデル提供方法。 - 前記モデルを選択することは、
モデルの選択のために学習した学習済モデルを用いること、
を含む
請求項14乃至請求項19の何れかに記載の学習済モデル提供方法。 - 第4デバイスに適合するモデルが前記少なくとも1つの記憶装置に記憶されていない場合、
前記第4デバイスで取得されたサンプルデータを用いて、モデルを新規に生成すること、
を更に実行する
請求項14乃至請求項20の何れかに記載の学習済モデル提供方法。 - 少なくとも1つの記憶装置と、少なくとも1つのプロセッサとを備えたデバイスによって実施される学習済モデル取得方法であって、
前記デバイスに関する情報を、サーバ装置に送信することと、
前記デバイスに関する情報に基づいて選択されたニューラルネットワークからなるモデルを、前記サーバ装置から受信することと、
デバイスデータを取得することと、
受信した前記モデルを用いて、前記デバイスデータに関する推論結果を取得することと、
を実行するようにし、
前記デバイスデータは、少なくとも、センサデータ、音声データ又は画像データのいずれか1つを含み、
前記デバイスは、物体をピッキングする装置であって、
前記デバイスに関する情報は、ピッキングの環境又は条件に関する情報を含む、
学習済モデル取得方法。 - 少なくとも1つの記憶装置と、少なくとも1つのプロセッサとを備えたデバイスによって実施される学習済モデル取得方法であって、
前記デバイスに関する情報を、サーバ装置に送信することと、
前記デバイスに関する情報に基づいて選択されたニューラルネットワークからなるモデルを、前記サーバ装置から受信することと、
デバイスデータを取得することと、
受信した前記モデルを用いて、前記デバイスデータに関する推論結果を取得することと、
を実行するようにし、
前記デバイスデータは、少なくとも、センサデータ、音声データ又は画像データのいずれか1つを含み、
前記デバイスは、物体を把持する装置であって、
前記デバイスに関する情報は、前記物体に関する情報を含む、
学習済モデル取得方法。 - 前記デバイスに関する情報は、前記デバイスの環境に関する情報であり、
受信した前記モデルは、予め学習された異なる特性の複数のモデルの中から選択された前記デバイスの環境に適合するモデルである、
請求項22又は請求項23に記載の学習済モデル取得方法。 - サンプルデータを用いて、受信した前記モデルの追加学習を行うこと、
を更に実行する
請求項22乃至請求項24の何れかに記載の学習済モデル取得方法。 - 追加学習済モデルを、前記サーバ装置に送信すること、
を更に実行する
請求項25に記載の学習済モデル取得方法。 - 予め学習された異なる特性の複数のモデルを記憶する少なくとも1つの記憶装置と、少なくとも1つのプロセッサとを備えたサーバ装置によって実行可能な命令を含む学習済モデル提供プログラムであって、前記命令が実行されると、前記サーバ装置に、
第1デバイスに関する情報を、前記第1デバイスから取得することと、
前記第1デバイスに関する情報に基づいて、前記複数のモデルから前記第1デバイスに送信するモデルを選択することと、
選択した前記モデルを、前記第1デバイスに送信することと、
を含む動作を行わせるものであり、
前記複数のモデルのそれぞれは、デバイスデータを入力として、前記デバイスデータに関する推論結果を出力可能なニューラルネットワークからなるモデルであり、
前記デバイスデータは、少なくとも、センサデータ、音声データ又は画像データのいずれか1つを含み、
前記第1デバイスは、物体を把持する装置であって、
前記第1デバイスに関する情報は、前記物体に関する情報を含む、
学習済モデル提供プログラム。 - 少なくとも1つの記憶装置と、少なくとも1つのプロセッサとを備えたデバイスによって実行可能な命令を含む学習済モデル取得プログラムであって、前記命令が実行されると、前記デバイスに、
前記デバイスに関する情報を、サーバ装置に送信することと、
前記デバイスに関する情報に基づいて選択されたニューラルネットワークからなるモデルを、前記サーバ装置から受信することと、
デバイスデータを取得することと、
受信した前記モデルを用いて、前記デバイスデータに関する推論結果を取得することと、
を含む動作を行わせるものであり、
前記デバイスデータは、少なくとも、センサデータ、音声データ又は画像データのいずれか1つを含み、
前記デバイスは、物体を把持する把持部、を更に備え、
前記デバイスに関する情報は、前記物体に関する情報を含む、
学習済モデル取得プログラム。
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