RU2019134550A - Сервер обучения на основе данных и способ формирования и использования его обучающей модели - Google Patents

Сервер обучения на основе данных и способ формирования и использования его обучающей модели Download PDF

Info

Publication number
RU2019134550A
RU2019134550A RU2019134550A RU2019134550A RU2019134550A RU 2019134550 A RU2019134550 A RU 2019134550A RU 2019134550 A RU2019134550 A RU 2019134550A RU 2019134550 A RU2019134550 A RU 2019134550A RU 2019134550 A RU2019134550 A RU 2019134550A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
air conditioner
temperature
training model
recommended
current temperature
Prior art date
Application number
RU2019134550A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2772237C2 (ru
RU2019134550A3 (ru
Inventor
Хён-у ОК
Мин-кён КИМ
Тан КИМ
Хён-сон СОН
Дон-джун СИН
Сун-бин ИМ
Хён-джун СО
Ён-джу ДЖУ
Original Assignee
Самсунг Электроникс Ко., Лтд.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Самсунг Электроникс Ко., Лтд. filed Critical Самсунг Электроникс Ко., Лтд.
Priority claimed from PCT/KR2018/003774 external-priority patent/WO2018182357A1/en
Publication of RU2019134550A publication Critical patent/RU2019134550A/ru
Publication of RU2019134550A3 publication Critical patent/RU2019134550A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2772237C2 publication Critical patent/RU2772237C2/ru

Links

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
    • F24F11/56—Remote control
    • F24F11/58—Remote control using Internet communication
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F24F11/64—Electronic processing using pre-stored data
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/70—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof
    • F24F11/72—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof for controlling the supply of treated air, e.g. its pressure
    • F24F11/74—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof for controlling the supply of treated air, e.g. its pressure for controlling air flow rate or air velocity
    • F24F11/77—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof for controlling the supply of treated air, e.g. its pressure for controlling air flow rate or air velocity by controlling the speed of ventilators
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/70—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof
    • F24F11/80—Control systems characterised by their outputs; Constructional details thereof for controlling the temperature of the supplied air
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G05B13/027—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion using neural networks only
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B15/00—Systems controlled by a computer
    • G05B15/02—Systems controlled by a computer electric
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
    • F24F11/52—Indication arrangements, e.g. displays
    • F24F11/523—Indication arrangements, e.g. displays for displaying temperature data
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F24F11/65—Electronic processing for selecting an operating mode
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/10—Temperature
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/10—Temperature
    • F24F2110/12—Temperature of the outside air
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/20—Humidity
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/20—Humidity
    • F24F2110/22—Humidity of the outside air
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2130/00—Control inputs relating to environmental factors not covered by group F24F2110/00
    • F24F2130/10—Weather information or forecasts
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/20—Pc systems
    • G05B2219/26—Pc applications
    • G05B2219/2614—HVAC, heating, ventillation, climate control
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B30/00—Energy efficient heating, ventilation or air conditioning [HVAC]
    • Y02B30/70—Efficient control or regulation technologies, e.g. for control of refrigerant flow, motor or heating

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Air Conditioning Control Device (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)

Claims (137)

1. Сервер обучения на основе данных, содержащий:
блок связи, выполненный с возможностью обмениваться данными с внешним устройством;
по меньшей мере один процессор, выполненный с возможностью:
получать заданную температуру, заданную в кондиционере, и текущую температуру кондиционера во время настройки температуры через блок связи, и
формировать или заменять на новую обучающую модель с использованием заданной температуры и текущей температуры; и
блок хранения данных, выполненный с возможностью сохранять сформированную или замененную на новую обучающую модель, чтобы обеспечивать рекомендованную температуру, заданную в кондиционере в результате формирования или замены на новую обучающей модели.
2. Сервер обучения на основе данных по п. 1, в котором по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью:
получать информацию внешнего окружения, и
формировать или заменять на новую обучающую модель с использованием заданной температуры, текущей температуры и информации внешнего окружения.
3. Сервер обучения на основе данных по п. 2, в котором информация внешнего окружения содержит по меньшей мере одно из наружной температуры и наружной влажности во время настройки температуры.
4. Сервер обучения на основе данных по п. 2, в котором по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью:
получать заданную температуру и текущую температуру из мостового сервера, функционально соединенного с кондиционером через блок связи, и
получать информацию внешнего окружения из интеллектуального домашнего сервера предоставления услуг, который функционально соединен с внешним сервером предоставления контента через блок связи.
5. Сервер обучения на основе данных по п. 1, в котором по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью:
получать информацию времени во время настройки температуры, и
формировать или заменять на новую обучающую модель с использованием заданной температуры, текущей температуры и информации времени.
6. Сервер обучения на основе данных по п. 1, в котором по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью формировать или заменять на новые множество обучающих моделей для каждого рабочего режима кондиционера, и
при этом блок хранения данных дополнительно выполнен с возможностью сохранять множество обучающих моделей.
7. Сервер обучения на основе данных, содержащий:
блок хранения данных, выполненный с возможностью сохранять обученную обучающую модель, чтобы обеспечивать рекомендованную температуру, которая должна задаваться, в кондиционер;
по меньшей мере один процессор, выполненный с возможностью:
получать текущую температуру кондиционера, и
вводить текущую температуру в обученную обучающую модель, чтобы получать рекомендованную температуру, которая должна задаваться в кондиционере; и
блок связи, выполненный с возможностью передавать рекомендованную температуру во внешнее устройство.
8. Сервер обучения на основе данных по п. 7, в котором по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью:
получать информацию внешнего окружения, и
вводить текущую температуру и информацию внешнего окружения в обученную обучающую модель, чтобы получать рекомендованную температуру, которая должна задаваться в кондиционере.
9. Сервер обучения на основе данных по п. 7, в котором, когда блок хранения данных хранит множество обучающих моделей для каждого рабочего режима кондиционера, по меньшей мере один процессор вводит текущую температуру в обученную обучающую модель, соответствующую текущему рабочему режиму кондиционера, чтобы получать рекомендованную температуру кондиционера.
10. Кондиционер, содержащий:
вентилятор, выполненный с возможностью выпускать охлаждающий воздух наружу;
температурный датчик, выполненный с возможностью считывать текущую температуру около кондиционера;
блок связи, выполненный с возможностью обмениваться данными с внешним устройством; и
по меньшей мере один процессор, выполненный с возможностью:
управлять блоком связи таким образом, чтобы принимать рекомендованную температуру, которая представляет собой результат, полученный посредством применения заданной температуры к обучающей модели, и
задавать принимаемую рекомендованную температуру в кондиционере, при этом обучающая модель представляет собой обучающую модель, обученную согласно множеству заданных температур, предварительно заданных в кондиционере.
11. Пользовательский терминал, управляющий кондиционером, причем пользовательский терминал содержит:
дисплей, выполненный с возможностью отображать экран;
блок связи, выполненный с возможностью обмениваться данными с внешним устройством;
входное приемное устройство, выполненное с возможностью принимать пользовательский ввод; и
по меньшей мере один процессор, выполненный с возможностью:
управлять блоком связи, чтобы передавать сигнал запроса работы искусственного интеллекта, соответствующий UI работы искусственного интеллекта, в кондиционер в ответ на сигнал пользовательского ввода, зависящий от пользовательского ввода, выбирающего UI работы искусственного интеллекта, включенный в экран, который принят через входное приемное устройство, и
управлять дисплеем, чтобы отображать рекомендованную температуру в ответ на рекомендованную температуру, заданную в кондиционере, которая представляет собой результат, полученный посредством применения текущей температуры кондиционера к обучающей модели в зависимости от сигнала запроса работы искусственного интеллекта, которая получена через блок связи.
12. Пользовательский терминал по п. 11, в котором процессор управляет дисплеем, чтобы отображать заданную температуру, предварительно заданную в кондиционере, как равную текущей температуре, вместе с рекомендованной температурой.
13. Сетевая система, содержащая:
кондиционер; и
сервер обучающих моделей, выполненный с возможностью формировать обучающую модель с использованием обучающих данных, полученных от кондиционера, при этом кондиционер содержит:
вентилятор, выполненный с возможностью выпускать охлаждающий воздух наружу,
температурный датчик, выполненный с возможностью считывать текущую температуру около кондиционера,
блок связи, выполненный с возможностью обмениваться данными с внешним устройством, и
по меньшей мере один процессор кондиционера, выполненный с возможностью управлять блоком связи, чтобы передавать заданную температуру, заданную в кондиционере, и текущую температуру, считанную температурным датчиком, во внешнее устройство, и
при этом сервер обучающих моделей содержит:
по меньшей мере один серверный процессор, выполненный с возможностью:
получать текущую температуру и заданную температуру,
формировать обучающую модель с использованием полученной заданной температуры и текущей температуры, и
блок хранения данных, выполненный с возможностью хранить сформированную обучающую модель, чтобы обеспечивать рекомендованную температуру кондиционера в результате формирования обучающей модели.
14. Сетевая система, содержащая:
кондиционер; и
сервер обучающих моделей, выполненный с возможностью обеспечивать рекомендованную температуру с использованием данных распознавания, полученных от кондиционера, при этом кондиционер содержит:
вентилятор, выполненный с возможностью выпускать охлаждающий воздух наружу,
температурный датчик, выполненный с возможностью считывать текущую температуру кондиционера,
блок связи кондиционера, выполненный с возможностью обмениваться данными с внешним устройством, и
по меньшей мере один процессор кондиционера, выполненный с возможностью управлять блоком связи кондиционера, чтобы передавать текущую температуру, считанную температурным датчиком, во внешнее устройство, и
при этом сервер обучающих моделей содержит:
блок хранения данных, выполненный с возможностью хранить обученную обучающую модель, чтобы обеспечивать рекомендованную температуру кондиционера,
по меньшей мере один серверный процессор, выполненный с возможностью:
получать текущую температуру, и
вводить текущую температуру в обученную обучающую модель, чтобы получать рекомендованную температуру кондиционера, и
серверный блок связи, выполненный с возможностью передавать рекомендованную температуру во внешнее устройство.
15. Сетевая система, содержащая:
кондиционер; и
пользовательский терминал, выполненный с возможностью управлять кондиционером,
при этом пользовательский терминал содержит:
дисплей, выполненный с возможностью отображать экран,
блок связи терминала, выполненный с возможностью обмениваться данными с внешним устройством,
входное приемное устройство, выполненное с возможностью принимать пользовательский ввод, и
по меньшей мере один процессор терминала, выполненный с возможностью управлять блоком связи терминала таким образом, чтобы передавать сигнал запроса работы искусственного интеллекта, соответствующий UI работы искусственного интеллекта, в кондиционер в ответ на сигнал пользовательского ввода, зависящий от пользовательского ввода, выбирающего UI работы искусственного интеллекта, включенный в экран, который принят через входное приемное устройство,
при этом кондиционер содержит:
вентилятор, выполненный с возможностью выпускать охлаждающий воздух наружу,
температурный датчик, выполненный с возможностью считывать текущую температуру около кондиционера,
блок связи кондиционера, выполненный с возможностью обмениваться данными с внешним устройством, и
по меньшей мере один процессор кондиционера, выполненный с возможностью:
управлять блоком связи кондиционера, чтобы передавать текущую температуру во внешнее устройство и принимать рекомендованную температуру в зависимости от передачи текущей температуры из внешнего устройства в ответ на запрос работы искусственного интеллекта, принятый через блок связи кондиционера, и
задавать принятую рекомендованную температуру в кондиционере,
при этом рекомендованная температура представляет собой результат, полученный посредством применения текущей температуры к обученной обучающей модели на основе множества заданных температур, предварительно заданных в кондиционере, и множества текущих температур.
16. Способ формирования обучающей модели для сервера обучения на основе данных, при этом способ содержит этапы, на которых:
получают заданную температуру, заданную в кондиционере, и текущую температуру кондиционера во время настройки температуры;
формируют или заменяют на новую обучающую модель с использованием заданной температуры и текущей температуры; и
сохраняют сформированную или замененную на новую обучающую модель, чтобы обеспечивать рекомендованную температуру, заданную в кондиционере в результате формирования или замены на новую обучающей модели.
17. Способ по п. 16, дополнительно содержащий этап, на котором:
получают информацию внешнего окружения кондиционера, при этом формирование или замена на новую обучающей модели содержит этап, на котором формируют или заменяют на новую обучающую модель с использованием заданной температуры, текущей температуры и информации внешнего окружения.
18. Способ по п. 17, в котором информация внешнего окружения содержит по меньшей мере одно из наружной температуры и наружной влажности во время настройки температуры.
19. Способ по п. 17, в котором получение заданной температуры и текущей температуры содержит этап, на котором получают заданную температуру и текущую температуру от мостового сервера, функционально соединенного с кондиционером, и
при этом получение информации внешнего окружения содержит этап, на котором получают информацию внешнего окружения от интеллектуального домашнего сервера предоставления услуг, который функционально соединен с внешним сервером предоставления контента.
20. Способ по п. 16, дополнительно содержащий этап, на котором:
получают информацию времени во время настройки температуры,
при этом формирование или замена на новую обучающей модели содержит этап, на котором формируют или заменяют на новую обучающую модель с использованием заданной температуры, текущей температуры и информации времени.
21. Способ по п. 16, в котором формирование или замена на новую обучающей модели содержит этап, на котором формируют или заменяют на новые множество обучающих моделей для каждого рабочего режима кондиционера, и
при этом сохранение обучающей модели содержит этап, на котором сохраняют множество обучающих моделей.
22. Способ использования обучающей модели для сервера обучения на основе данных, при этом упомянутый способ содержит этапы, на которых:
сохраняют обученную обучающую модель, чтобы обеспечивать рекомендованную температуру, которая должна задаваться, в кондиционер;
получают текущую температуру кондиционера;
вводят текущую температуру в обученную обучающую модель, чтобы получить рекомендованную температуру, которая должна задаваться в кондиционере; и
передают рекомендованную температуру во внешнее устройство.
23. Способ по п. 22, дополнительно содержащий этап, на котором:
получают информацию внешнего окружения кондиционера,
при этом получение рекомендованной температуры, которая должна задаваться в кондиционере, содержит этап, на котором вводят текущую температуру и информацию внешнего окружения в обученную обучающую модель, чтобы получить рекомендованную температуру, которая должна задаваться в кондиционере.
24. Способ по п. 22, в котором сохранение обученной обучающей модели содержит этап, на котором сохраняют множество обучающих моделей для каждого рабочего режима кондиционера, и
при этом получение рекомендованной температуры, которая должна задаваться в кондиционере, содержит этап, на котором вводят текущую температуру в обученную обучающую модель, соответствующую текущему рабочему режиму кондиционера, чтобы получить рекомендованную температуру, которая должна задаваться в кондиционере.
25. Способ обеспечения рекомендованной температуры кондиционера, при этом упомянутый способ содержит этапы, на которых:
считывают текущую температуру кондиционера;
передают считанную текущую температуру во внешнее устройство;
принимают рекомендованную температуру, которая представляет собой результат, полученный посредством применения текущей температуры к обучающей модели, от внешнего устройства в зависимости от передачи текущей температуры; и
настраивают принятую рекомендованную температуру в кондиционере,
при этом обучающая модель представляет собой обучающую модель, обученную с использованием множества заданных температур, предварительно заданных в кондиционере, и множества текущих температур.
26. Способ управления кондиционером пользовательского терминала, при этом упомянутый способ содержит этапы, на которых:
принимают сигнал пользовательского ввода, зависящий от пользовательского ввода, выбирающего UI работы искусственного интеллекта;
передают сигнал запроса работы искусственного интеллекта, соответствующий UI работы искусственного интеллекта, в кондиционер;
получают рекомендованную температуру, заданную в кондиционере, которая представляет собой результат, полученный посредством применения текущей температуры кондиционера к обучающей модели в зависимости от сигнала запроса работы искусственного интеллекта; и
отображают полученную рекомендованную температуру на экране.
27. Способ по п. 26, дополнительно содержащий этап, на котором:
отображают заданную температуру, предварительно заданную в кондиционере, как равную текущей температуре, вместе с рекомендованной температурой.
28. Способ формирования обучающей модели сетевой системы, включающей в себя кондиционер и сервер обучающих моделей, при этом упомянутый способ содержит этапы, на которых:
принимают, посредством кондиционера, пользовательский управляющий сигнал, настраивающий температуру;
– передают, посредством кондиционера, заданную температуру и текущую температуру кондиционера во внешнее устройство;
формируют, посредством сервера обучающих моделей, обучающую модель с использованием заданной температуры и текущей температуры; и
сохраняют, посредством сервера обучающих моделей, сформированную обучающую модель, чтобы обеспечивать рекомендованную температуру кондиционера.
29. Способ обеспечения рекомендованной температуры в сетевой системе, включающей в себя кондиционер и сервер обучающих моделей, при этом упомянутый способ содержит этапы, на которых:
передают, посредством кондиционера, текущую температуру кондиционера во внешнее устройство;
получают, посредством сервера обучающих моделей, рекомендованную температуру кондиционера посредством применения текущей температуры к обучающей модели; и
передают, посредством кондиционера, рекомендованную температуру во внешнее устройство.
30. Способ управления кондиционером сетевой системы, включающей в себя кондиционер и пользовательский терминал, при этом упомянутый способ содержит этапы, на которых:
принимают, посредством пользовательского терминала, сигнал пользовательского ввода, зависящий от пользовательского ввода, выбирающего UI работы искусственного интеллекта;
передают, посредством пользовательского терминала, сигнал запроса работы искусственного интеллекта, соответствующий UI работы искусственного интеллекта, в кондиционер;
передают, посредством кондиционера, текущую температуру кондиционера во внешнее устройство в ответ на прием сигнала запроса работы искусственного интеллекта;
принимают, посредством кондиционера, рекомендованную температуру, которая представляет собой результат, полученный посредством применения текущей температуры к обучающей модели, от внешнего устройства в зависимости от передачи текущей температуры; и
настраивают, посредством кондиционера, принятую рекомендованную температуру в кондиционере,
при этом обучающая модель представляет собой обучающую модель, обученную с использованием множества заданных температур, предварительно заданных в кондиционере, и множества текущих температур.
RU2019134550A 2017-03-30 2018-03-30 Сервер обучения на основе данных и способ формирования и использования его обучающей модели RU2772237C2 (ru)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201762479207P 2017-03-30 2017-03-30
US62/479,207 2017-03-30
KR1020170123239A KR102393418B1 (ko) 2017-03-30 2017-09-25 데이터 학습 서버 및 이의 학습 모델 생성 및 이용 방법
KR10-2017-0123239 2017-09-25
PCT/KR2018/003774 WO2018182357A1 (en) 2017-03-30 2018-03-30 Data learning server and method for generating and using learning model thereof

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2019134550A true RU2019134550A (ru) 2021-04-30
RU2019134550A3 RU2019134550A3 (ru) 2021-11-08
RU2772237C2 RU2772237C2 (ru) 2022-05-18

Family

ID=

Also Published As

Publication number Publication date
CA3058373A1 (en) 2018-10-04
AU2018246843A1 (en) 2019-09-26
US12013134B2 (en) 2024-06-18
KR102393418B1 (ko) 2022-05-03
KR20220065723A (ko) 2022-05-20
BR112019020372A2 (pt) 2020-04-28
EP4071416A1 (en) 2022-10-12
KR20230110452A (ko) 2023-07-24
CN110494697A (zh) 2019-11-22
RU2019134550A3 (ru) 2021-11-08
EP3411634B1 (en) 2022-06-01
KR20180112653A (ko) 2018-10-12
EP3411634A1 (en) 2018-12-12
AU2018246843B2 (en) 2023-04-27
KR102553299B1 (ko) 2023-07-11
EP3411634A4 (en) 2019-06-26
US20220018567A1 (en) 2022-01-20
KR102648234B1 (ko) 2024-03-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102553299B1 (ko) 데이터 학습 서버 및 이의 학습 모델 생성 및 이용 방법
US10584892B2 (en) Air-conditioning control method, air-conditioning control apparatus, and storage medium
US11137161B2 (en) Data learning server and method for generating and using learning model thereof
CN106979599B (zh) 家用电器控制方法和装置、服务器
CN111121237B (zh) 空调设备及其控制方法、服务器、计算机可读存储介质
KR20190043258A (ko) 데이터 학습 서버, 이의 학습 모델 생성 및 이용 방법
CN110488887B (zh) 智能家居的温度控制方法、装置、电子设备及存储介质
CN112013520A (zh) 空气调节设备及其自动控制方法、终端控制设备
CN110059819B (zh) 器件的工作控制方法、装置、系统、控制设备及存储介质
WO2017056403A1 (ja) 空調制御方法、空調制御装置及び空調制御プログラム
CN112432344B (zh) 空调器及其控制方法、计算机存储介质
WO2022041987A1 (zh) 空调器的智能控制方法与智能控制设备
CN113531818A (zh) 用于空调的运行模式推送方法及装置、空调
CN108303902B (zh) 一种设备控制方法、介质、设备及装置
CN112013517A (zh) 空气调节设备及其控制方法、终端控制设备和存储介质
CN112130458A (zh) 目标设备的控制方法及装置、存储介质、电子装置
GB2501765A (en) Apparatus to control a central heating system using a remote server
CN106885335B (zh) 空调器的自动升级方法及系统
CN112097369A (zh) 空气调节设备及其控制方法、服务器和可读存储介质
CN112013513A (zh) 空气调节设备及其自动控制方法、终端控制设备
US10025471B1 (en) User-programmable cluster of smart devices
CN108419439B (zh) 家用设备学习方法、及服务器
CN112013516A (zh) 空气调节设备及其自动控制方法、终端控制设备
KR20150110877A (ko) 사용자 기반 홈 오토메이션 수행 방법 및 장치와 이를 지원하는 방법 및 장치
WO2019186993A1 (ja) 端末装置、機器制御システム、機器制御方法及びプログラム