Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP7655255B2 - Calculation result providing device - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP7655255B2 - Calculation result providing device - Google Patents

Calculation result providing device Download PDF

Info

Publication number
JP7655255B2
JP7655255B2 JP2022047516A JP2022047516A JP7655255B2 JP 7655255 B2 JP7655255 B2 JP 7655255B2 JP 2022047516 A JP2022047516 A JP 2022047516A JP 2022047516 A JP2022047516 A JP 2022047516A JP 7655255 B2 JP7655255 B2 JP 7655255B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
user
environment
model
new
calculation result
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Active
Application number
JP2022047516A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2023141282A (en
Inventor
大樹 岸川
一樹 藤井
祐介 高巣
雅人 江原
尚哉 岡
修司 森山
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyota Motor Corp
Original Assignee
Toyota Motor Corp
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 Toyota Motor Corp filed Critical Toyota Motor Corp
Priority to JP2022047516A priority Critical patent/JP7655255B2/en
Publication of JP2023141282A publication Critical patent/JP2023141282A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7655255B2 publication Critical patent/JP7655255B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Description

本開示は演算結果提供装置に関する。 This disclosure relates to a calculation result providing device.

モデルを用いて、ユーザ及びユーザの環境(例えば、自宅住所)に関する演算結果(例えば、ユーザの自宅での消費電力量)を提供するための演算結果提供装置が公知である。 A calculation result providing device is known that uses a model to provide calculation results (e.g., the amount of power consumption at the user's home) related to the user and the user's environment (e.g., the home address).

一方、ユーザ側装置から取得した利用要求に応じて、データベースに予め保管されている複数の学習済みモデルから1または複数の学習済みモデルを選択してユーザ側装置に提供するための学習済みモデル提供システムが公知である(例えば、特許文献1参照)。 On the other hand, a trained model provision system is known that selects one or more trained models from multiple trained models stored in a database in advance in response to a usage request obtained from a user device and provides the selected trained model to the user device (see, for example, Patent Document 1).

国際公開第2018/142766号International Publication No. 2018/142766

ところで、上述の演算結果提供装置において、ユーザの環境が変更されると(例えば、ユーザの転居)、上述のモデルは必ずしもユーザの新環境に適したモデルとはいえない。このため、上述のモデルを用いて、ユーザの新環境に関する演算結果を正確に提供するのは困難である。 However, in the above-mentioned calculation result providing device, when the user's environment changes (for example, the user moves), the above-mentioned model is not necessarily suitable for the user's new environment. For this reason, it is difficult to accurately provide calculation results related to the user's new environment using the above-mentioned model.

そこで、特許文献1に倣い、データベースに保管されている複数のモデルからユーザの新環境に適したモデルを選択し、選択されたモデルを用いれば、ユーザ及び新環境に関する演算結果を正確に提供できるかもしれない。しかしながら、ユーザの新環境に適したモデルがデータベースにあらかじめ保管されているとは限らない。このため、特許文献1を考慮したとしても、ユーザの新環境に関する演算結果を正確に提供するのは困難である。 Therefore, following the example of Patent Document 1, if a model suitable for the user's new environment is selected from multiple models stored in a database and the selected model is used, it may be possible to provide accurate calculation results related to the user and the new environment. However, a model suitable for the user's new environment is not necessarily stored in the database beforehand. For this reason, even if Patent Document 1 is taken into consideration, it is difficult to provide accurate calculation results related to the user's new environment.

本開示によれば、以下が提供される。
[構成1]
ユーザ及び前記ユーザの環境に適したモデルを用いて演算結果を提供するための演算結果提供装置であって、
前記ユーザの環境が旧環境から新環境に変更されたときに、前記ユーザ及び前記新環境に適した新モデルが完成するまでは、前記ユーザ及び前記ユーザの旧環境に適した旧モデルを補正した補正旧モデルの出力を演算結果として提供し、前記新モデルが完成すると前記新モデルの出力を演算結果として提供するように構成されている出力部、
を備える、演算結果提供装置。
According to the present disclosure, the following is provided:
[Configuration 1]
A calculation result providing device for providing a calculation result using a model suitable for a user and an environment of the user, comprising:
an output unit configured to provide, as a calculation result, an output of a corrected old model obtained by correcting an old model suitable for the user and the user's old environment when the user's environment is changed from an old environment to a new environment, until a new model suitable for the user and the new environment is completed, and to provide an output of the new model as a calculation result when the new model is completed;
An operation result providing device comprising:

ユーザの環境が変更されたときに、ユーザ及び新環境に関する演算結果をより正確に提供することができる。 When the user's environment changes, calculation results relating to the user and the new environment can be provided more accurately.

本開示による実施例の演算結果提供装置の概略図である。1 is a schematic diagram of an operation result providing device according to an embodiment of the present disclosure. 本開示による実施例を説明するための概略図である。FIG. 1 is a schematic diagram for explaining an embodiment according to the present disclosure. 本開示による実施例の演算結果提供ルーチンを示すフローチャートである。10 is a flowchart illustrating a calculation result providing routine according to an embodiment of the present disclosure. 本開示による実施例の演算結果提供装置のプロセッサの機能ブロック図である。FIG. 2 is a functional block diagram of a processor of the computation result providing device according to the embodiment of the present disclosure.

図1は本開示による実施例の演算結果提供装置10を概略的に示している。図1を参照すると、演算結果提供装置10は、1以上のプロセッサ11、1以上のメモリ12、記憶装置13、及び入出力インターフェース(IF)14を備え、これらは双方向性バスによって互いに通信可能に接続される。なお、本開示による実施例の演算結果提供装置10はユーザ端末又はサーバとから構成される。 Figure 1 shows a schematic diagram of a computation result providing device 10 according to an embodiment of the present disclosure. Referring to Figure 1, the computation result providing device 10 comprises one or more processors 11, one or more memories 12, a storage device 13, and an input/output interface (IF) 14, which are communicatively connected to each other via a bidirectional bus. The computation result providing device 10 according to an embodiment of the present disclosure is also composed of a user terminal or a server.

本開示による実施例のメモリ12は揮発性又は不揮発性のメモリを含む。メモリ12には種々のプログラムなどが記憶されており、これらプログラムはプロセッサ11で実行される。本開示による実施例の記憶装置13には、作成済みモデルなどが記憶される。 The memory 12 in the embodiment of the present disclosure includes a volatile or non-volatile memory. Various programs and the like are stored in the memory 12, and these programs are executed by the processor 11. The storage device 13 in the embodiment of the present disclosure stores created models and the like.

本開示による実施例の入出力IF14には、通信装置15、入出力装置16、及び、1以上のセンサ17が通信可能に接続される。本開示による実施例の通信装置15はインターネットのような通信ネットワークに通信可能に接続される。本開示による実施例の入出力装置16には、例えば、キーボード、マウス、メディアリーダ/ライタ、ディスプレイ、などが含まれる。本開示による実施例のセンサ17は、ユーザの環境に関連する1以上のデータを取得する。一例では、センサ17はユーザの環境内に設置される。センサ17は、例えば、ユーザの環境の天候に関するデータ(気温、降水量、湿度、など)、交通量、消費電力量、などのうちの1以上を検出する。 The input/output IF 14 of the embodiment of the present disclosure is communicatively connected to a communication device 15, an input/output device 16, and one or more sensors 17. The communication device 15 of the embodiment of the present disclosure is communicatively connected to a communication network such as the Internet. The input/output device 16 of the embodiment of the present disclosure includes, for example, a keyboard, a mouse, a media reader/writer, a display, and the like. The sensor 17 of the embodiment of the present disclosure acquires one or more data related to the user's environment. In one example, the sensor 17 is installed in the user's environment. The sensor 17 detects, for example, one or more of data related to the weather in the user's environment (temperature, precipitation, humidity, etc.), traffic volume, power consumption, and the like.

本開示による実施例の演算結果提供装置10は、ユーザ及びユーザの環境に適したモデルを用いて、ユーザ及びユーザの環境に関する演算結果を提供するように構成されている。本開示による実施例において、ユーザの環境には、ユーザに関連付けられた場所(例えば、都市、街、地域など)が含まれる。その例には、ユーザの自宅住所、ユーザの勤務先住所、などが含まれる。 The calculation result providing device 10 of an embodiment of the present disclosure is configured to provide calculation results related to a user and the user's environment using a model appropriate for the user and the user's environment. In an embodiment of the present disclosure, the user's environment includes a location (e.g., a city, town, region, etc.) associated with the user. Examples include the user's home address, the user's work address, etc.

本開示による実施例の都市又は街には、ビッグデータなどを利用するスマートシティ又はコネクティッドシティが含まれる。 Cities or towns in embodiments of the present disclosure include smart cities or connected cities that utilize big data, etc.

本開示による実施例において、ユーザ及びユーザの環境に適したモデルは、或る入力に対して、ユーザ及びユーザの環境に関する演算結果を出力する。また、本開示による実施例において、ユーザ及びユーザの環境に関する演算結果には、ユーザとユーザの環境との組み合わせにおいて得られる量又は数値が含まれる。その例には、ユーザの自宅における電力消費量、ユーザの出勤時間、ユーザの環境においてユーザの好みに適した自動運転の制御パラメータ、などが含まれる。 In an embodiment of the present disclosure, a model suited to a user and the user's environment outputs a calculation result relating to the user and the user's environment in response to a certain input. In addition, in an embodiment of the present disclosure, the calculation result relating to the user and the user's environment includes a quantity or numerical value obtained in a combination of the user and the user's environment. Examples include electricity consumption in the user's home, the user's time of leaving for work, and control parameters for autonomous driving suited to the user's preferences in the user's environment.

本開示による実施例のモデルは、例えば、AI又は人工知能、ニューラルネットワーク、機械学習もしくはディープラーニング(深層学習)、サポートベクターマシン(SVM)、k近傍法(k-NN)、k平均法(k-means法)、アソシエーション分析、ロジスティック回帰、線形回帰、モンテカルロ法、ランダムフォレスト、ブースティング、最小二乗法、最尤推定、ベイズ推定、ガウス過程、マルコフモデル、のうちの1つ以上によって作成される。 The models of the embodiments of the present disclosure are created by, for example, one or more of AI or artificial intelligence, neural networks, machine learning or deep learning, support vector machines (SVM), k-nearest neighbors (k-NN), k-means, association analysis, logistic regression, linear regression, Monte Carlo methods, random forests, boosting, least squares, maximum likelihood estimation, Bayesian estimation, Gaussian processes, and Markov models.

さて、ユーザの環境が旧環境から新環境に変更された場合(例えば、旧都市から新都市への転居、転職など)に、ユーザ及び旧環境に適したモデル(旧モデル)を用いても、ユーザ及び新環境に関連付けられた正確な演算結果が提供されないおそれがある。 Now, when a user's environment changes from an old environment to a new environment (for example, moving from an old city to a new city, changing jobs, etc.), even if a model suitable for the user and the old environment (old model) is used, there is a risk that accurate calculation results associated with the user and the new environment will not be provided.

そこで本開示による実施例では、ユーザの環境が旧環境から新環境に変更されたときには、演算結果提供装置10は、ユーザ及び新環境に適したモデル(新モデル)を作成する。次いで、新モデルが完成すると、演算結果提供装置10は新モデルを用いて、ユーザ及び新環境に関連付けられた演算結果を提供する。 Therefore, in an embodiment of the present disclosure, when the user's environment is changed from an old environment to a new environment, the computation result providing device 10 creates a model (new model) suitable for the user and the new environment. Then, when the new model is completed, the computation result providing device 10 uses the new model to provide computation results associated with the user and the new environment.

本開示による実施例の演算結果提供装置10は、ユーザ及び新環境に関連付けられたデータ(教師データ)を取得し、この教師データを用いて新モデルを作成する。一例では、教師データは、入出力装置16を介して入力され、又はセンサ17を介して取得される。別の実施例では、演算結果提供装置10とは異なるモデル作成装置によって新モデルが作成される。 The computation result providing device 10 of an embodiment of the present disclosure obtains data (teacher data) associated with the user and the new environment, and creates a new model using this teacher data. In one example, the teacher data is input via the input/output device 16 or obtained via the sensor 17. In another embodiment, the new model is created by a model creation device different from the computation result providing device 10.

ところが、ユーザの環境が変更されてから新モデルが完成するまで、特にモデル作成に必要な教師データを取得するまでにおいても、時間を要するおそれがある。新モデルが完成するまでは、ユーザ及び新環境に関連付けられた正確な演算結果が提供されないおそれがある。 However, it may take time from when the user's environment is changed until the new model is completed, especially before the training data required for model creation can be obtained. Until the new model is completed, accurate calculation results associated with the user and the new environment may not be provided.

そこで本開示による実施例では、新モデルが完成するまでは、演算結果提供装置10は、旧モデルを補正したモデル、すなわち補正旧モデルを用いて、ユーザ及び新環境に関連付けられた演算結果を提供する。一例では、補正旧モデルは、旧モデルを用いて得られた演算結果を補正係数により補正するモデルから形成される。別の例では、旧モデルの重み付け係数を補正係数により補正したモデルから形成される。補正係数の例には、ユーザ及び新環境の少なくとも一方に関連付けてあらかじめ求められた補正係数、ユーザ及び新環境の少なくとも一方に関連付けて逐次更新される補正係数、などが含まれる。 Therefore, in an embodiment of the present disclosure, until the new model is completed, the calculation result providing device 10 provides calculation results associated with the user and the new environment using a model obtained by correcting the old model, i.e., the corrected old model. In one example, the corrected old model is formed from a model in which the calculation results obtained using the old model are corrected by a correction coefficient. In another example, the corrected old model is formed from a model in which the weighting coefficients of the old model are corrected by a correction coefficient. Examples of the correction coefficient include a correction coefficient that is determined in advance in association with at least one of the user and the new environment, a correction coefficient that is successively updated in association with at least one of the user and the new environment, etc.

すなわち、図2に示されるように、時間t1においてユーザの環境の変更が入力されるまでは、旧モデルの出力が演算結果として提供される。時間t1においてユーザの環境の変更が入力されると、補正旧モデルの出力が演算結果として提供される。一方、時間t1において新モデルの作成が開始される。次いで、時間t2において新モデルが完成すると、新モデルの出力が演算結果として提供される。 That is, as shown in FIG. 2, until a change in the user's environment is input at time t1, the output of the old model is provided as the calculation result. When a change in the user's environment is input at time t1, the output of the corrected old model is provided as the calculation result. Meanwhile, creation of a new model begins at time t1. Then, when the new model is completed at time t2, the output of the new model is provided as the calculation result.

図3は本開示による実施例における演算結果提供ルーチンを示している。図3を参照すると、ステップ100では、ユーザの環境の変更が受信されたか否かが判別される。ユーザの環境の変更が受信されたときには次いでステップ101に進み、現在のモデルが旧モデルに設定される。続くステップ102では、新モデルの作成が開始される。続くステップ103では、新モデルが完成したか否かが判別される。新モデルが完成していないときには次いでステップ104に進み、演算結果提供のために補正旧モデルが用いられる。次いでステップ103に戻る。これに対し、新モデルが完成するとステップ103からステップ105に進み、演算結果提供のために新モデルが用いられる。ステップ100でユーザの環境の変更が受信されないときにはステップ106に進み、演算結果提供のために旧モデルが用いられる。なお、本開示による実施例では、現モデル(旧モデル)、補正旧モデル、及び新モデルは、例えば記憶装置13に格納される。 Figure 3 shows a calculation result providing routine in an embodiment according to the present disclosure. Referring to Figure 3, in step 100, it is determined whether a change in the user's environment has been received. When a change in the user's environment has been received, the process proceeds to step 101, where the current model is set to the old model. In the following step 102, the creation of a new model is started. In the following step 103, it is determined whether the new model has been completed. When the new model is not completed, the process proceeds to step 104, where the corrected old model is used to provide the calculation result. Then, the process returns to step 103. On the other hand, when the new model is completed, the process proceeds from step 103 to step 105, where the new model is used to provide the calculation result. When a change in the user's environment has not been received in step 100, the process proceeds to step 106, where the old model is used to provide the calculation result. In the embodiment according to the present disclosure, the current model (old model), the corrected old model, and the new model are stored in, for example, the storage device 13.

図4は、本開示による実施例の演算結果提供装置10のプロセッサ11の機能ブロック図である。図4を参照すると、プロセッサ11は出力部11a含む。出力部11aは、ユーザの環境が旧環境から新環境に変更されたときに、ユーザ及び新環境に適した新モデルが完成するまでは、ユーザ及びユーザの旧環境に適した旧モデルを補正した補正旧モデルの出力を演算結果として提供し、新モデルが完成すると新モデルの出力を演算結果として提供するように構成されている。 Fig. 4 is a functional block diagram of the processor 11 of the calculation result providing device 10 according to the embodiment of the present disclosure. Referring to Fig. 4, the processor 11 includes an output unit 11a. The output unit 11a is configured to provide, as a calculation result, an output of a corrected old model obtained by correcting an old model suitable for the user and the user's old environment when the user's environment is changed from an old environment to a new environment, until a new model suitable for the user and the new environment is completed, and to provide an output of the new model as a calculation result when the new model is completed.

10 演算結果提供装置
11 プロセッサ
11a 出力部
10 Calculation result providing device 11 Processor 11a Output unit

Claims (1)

ユーザ及び前記ユーザの環境に適したモデルを用いて演算結果を提供するための演算結果提供装置であって、
前記ユーザの環境が旧環境から新環境に変更されたときに、前記ユーザ及び前記新環境に適した新モデルの作成を開始するとともに、前記新モデルが完成するまでは、前記ユーザ及び前記ユーザの旧環境に適した旧モデルを補正した補正旧モデルの出力を演算結果として提供し、前記新モデルが完成すると前記新モデルの出力を演算結果として提供するように構成されている出力部、
を備える、演算結果提供装置。
A calculation result providing device for providing a calculation result using a model suitable for a user and an environment of the user, comprising:
an output unit configured to start creating a new model suitable for the user and the new environment when the user's environment is changed from an old environment to a new environment, and to provide, as a calculation result, an output of a corrected old model obtained by correcting an old model suitable for the user and the user's old environment until the new model is completed, and to provide, as a calculation result, an output of the new model when the new model is completed;
An operation result providing device comprising:
JP2022047516A 2022-03-23 2022-03-23 Calculation result providing device Active JP7655255B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022047516A JP7655255B2 (en) 2022-03-23 2022-03-23 Calculation result providing device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022047516A JP7655255B2 (en) 2022-03-23 2022-03-23 Calculation result providing device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2023141282A JP2023141282A (en) 2023-10-05
JP7655255B2 true JP7655255B2 (en) 2025-04-02

Family

ID=88206194

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022047516A Active JP7655255B2 (en) 2022-03-23 2022-03-23 Calculation result providing device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7655255B2 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018142766A1 (en) 2017-02-03 2018-08-09 パナソニックIpマネジメント株式会社 Learned model provision method and learned model provision device
WO2020065808A1 (en) 2018-09-27 2020-04-02 日本電気株式会社 Information processing device and system, and non-temporary computer-readable medium for storing model adaptation method and program
JP2020144660A (en) 2019-03-07 2020-09-10 キヤノン株式会社 Information processing apparatus, information processing method and program
JP2020184171A (en) 2019-05-07 2020-11-12 株式会社Hacarus Electronic circuit, hardware component, edge processing system, edge computing system, identification method, and identification program

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018142766A1 (en) 2017-02-03 2018-08-09 パナソニックIpマネジメント株式会社 Learned model provision method and learned model provision device
WO2020065808A1 (en) 2018-09-27 2020-04-02 日本電気株式会社 Information processing device and system, and non-temporary computer-readable medium for storing model adaptation method and program
JP2020144660A (en) 2019-03-07 2020-09-10 キヤノン株式会社 Information processing apparatus, information processing method and program
JP2020184171A (en) 2019-05-07 2020-11-12 株式会社Hacarus Electronic circuit, hardware component, edge processing system, edge computing system, identification method, and identification program

Also Published As

Publication number Publication date
JP2023141282A (en) 2023-10-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20250155857A1 (en) Heuristic Method of Automated and Learning Control, and Building Automation Systems Thereof
US20230350355A1 (en) Heuristic method of automated and learning control, and building automation systems thereof
US11977967B2 (en) Memory augmented generative temporal models
US20240160901A1 (en) Controlling agents using amortized q learning
CN111444419B (en) Resource recommendation method, device, computer equipment and storage medium
JP2020518912A (en) Generating query variants using a trained generative model
CN115280322A (en) Hidden state planning actor control using learning
CN107730289A (en) A kind of user behavior analysis method and user behavior analysis device
JP2018518408A (en) Automatic environmental control system
CN110781969B (en) Air conditioner air volume control method, device and medium based on deep reinforcement learning
US12061964B2 (en) Modulating agent behavior to optimize learning progress
KR20210093015A (en) The method for predicting in sequential data and apparatus thereof
CN114329306B (en) Braking distance calculation method, device, vehicle and medium
JP7655255B2 (en) Calculation result providing device
CN118642449A (en) A control method for modular constructed wetland sewage system based on artificial intelligence
CN111581911B (en) Method for automatically adding punctuation to real-time text, model construction method and device
JP7517297B2 (en) Model creation device, model creation method, and model creation system
CN112488384B (en) Method, terminal and storage medium for predicting target area based on social media check-in
CN116956032B (en) Service data processing method and device based on service model
US20240126812A1 (en) Fast exploration and learning of latent graph models
US12151171B2 (en) Rating tasks and policies using conditional probability distributions derived from equilibrium-based solutions of games
CN117093787A (en) An information push method and related equipment applied to brain stimulation devices
KR0134727B1 (en) Method for moving an airconditioner
CN116843393B (en) Intelligent advertisement management method and system
US20250371421A1 (en) Adaption of agentic models to production environment

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20240411

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20241126

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20241209

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20250218

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20250303

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7655255

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150