Verfahren zum verteilten maschinellen Lernen, bei dem ein gemeinsames Modell (ML) für ein fahrzeugbezogenes Maschinenlernproblem basierend auf Fahrzeugdaten von mehreren Fahrzeugen dezentral trainiert wird, wobei durch eines der mehreren Fahrzeuge jeweils die folgenden Schritte ausgeführt werden:- Empfangen (20) des gemeinsamen Modells (ML) mit untrainierten Modellparametern (MPU) von einem zentralen Server;- Erfassen (21) von Fahrzeugdaten des Fahrzeugs;- Zwischenspeichern (22) der erfassten Fahrzeugdaten in einem lokalen Datenspeicher;- Überprüfen (23) der Auslastung der Rechenressourcen mindestens einer im Fahrzeug vorgesehenen Recheneinheit, die im Fahrzeug zur Ausführung von mindestens einer Fahrzeugfunktion vorgesehen ist;- Berechnen (24) lokal aktualisierter Modellparameter basierend auf den erfassten Fahrzeugdaten mittels zur Verfügung stehender Rechenressourcen der mindestens einen im Fahrzeug vorgesehenen Recheneinheit, wenn die Überprüfung ergibt, dass die Rechenressourcen der Recheneinheit durch die Ausführung der mindestens einen Fahrzeugfunktion gegenwärtig nicht ausgelastet sind;- Senden (25) der lokal aktualisierten Modellparameter an den zentralen Server; und- Löschen der erfassten Fahrzeugdaten nach der Aktualisierung der Modellparameter, um so einen später erfolgenden unberechtigten Zugriff auf die erfassten Fahrzeugdaten zu vermeiden.
Verfahren und Vorrichtung zum verteilten maschinellen Lernen für ein fahrzeugbezogenes Maschinenlernproblem
2024-02-29
Patent
Elektronische Ressource
Deutsch
IPC: | B60R Fahrzeuge, Fahrzeugausstattung oder Fahrzeugteile, soweit nicht anderweitig vorgesehen , VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / H04W WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS , Drahtlose Kommunikationsnetze |
Europäisches Patentamt | 2024
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