JP7655255B2 - Calculation result providing device - Google Patents
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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).
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.
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
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
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/
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
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
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
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
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
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を含む。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
10 演算結果提供装置
11 プロセッサ
11a 出力部
10 Calculation
Claims (1)
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:
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| 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 |
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