Siemens AG Österreich

Computer-implementiertes Verfahren zum Betrieb eines technischen Geräts (TD1) mit einer Steuervorrichtung (C1), umfassend folgende Schritte:a) Bereitstellen von Eingabe-Daten, welche zumindest eine Daten-Kennzeichnung aufweisen,b) Bereitstellen eines Grund-Modells mit einer Architektur eines neuronalen Netzwerks, welches Blöcke umfasst, wobei die Blöcke über jeweilige Aktivierungsfunktionen identifizierbar sind, und einer Menge an vordefinierten Adaptern mit zumindest einer Adapter-Kennzeichnung in zumindest einem Speicher,c) Auswählen eines jeweiligen Anwendungs-Adapters aus der Menge an vordefinierten Adaptern anhand der zumindest einen Daten-Kennzeichnung und der zumindest einen Adapter-Kennzeichnung, sowie jener Blöcke des Grund-Modells, welche über die Anwendung einer jeweiligen Aktivierungsfunktion identifiziert wurden,d) Bestimmen von Ergebnis-Daten durch Anwenden der Daten und der zumindest einen Daten-Kennzeichnung auf das Grund-Modell und den jeweiligen Anwendungs-Adapter,e) Bestimmen einer jeweiligen Verlustfunktion für den jeweiligen Adapter zwischen den Eingabe-Daten und den Ergebnis-Daten,f) Prüfen, ob die Verlustfunktion innerhalb eines vorgegebenen Bereichs für einen Schwellwert liegt, und wenn ja, fortsetzen mit Schritt h),g) Trainieren des jeweiligen Adapters mit zusätzlich bereitgestellten Trainings-Daten für den jeweiligen Adapter, und Fortsetzen bei Schritt d),h) Erzeugen von Steuersignalen (CSIG) für die Steuervorrichtung (C1) zum Betrieb des technischen Geräts (TD1) auf Basis des Grund-Modells mit dem jeweiligen Anwendungs-Adapter, und Betreiben des technischen Geräts (TD1) mit den Steuersignalen (CSIG) durch die Steuervorrichtung (C1).

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Übermitteln von Daten (56) eines Funktionsgeräts (12) mittels eines Lichtsignals an ein mobiles Auswertegerät (14), wobei das Funktionsgerät (12) ein Steuersignal für eine Signalleuchte (16) bereitstellt, das entsprechend den zu übermittelnden Daten moduliert wird, sodass das Lichtsignal durch die Signalleuchte (16) abgegeben wird, wobei das Licht (20) von einer pixelbasierten digitalen Lichterfassungseinheit (22) des Auswertegeräts erfasst wird, wobei die Lichterfassungseinheit (22) Lichtsensorelemente (24) aufweist, die in Zeilen (26) und Spalten (28) angeordnet sind, wobei von den Lichtsensorelementen erfasste Lichtwerte vom Auswertegerät ausgewertet werden, um die übermittelten Daten zu bestimmen, wobei das Auswertegerät abhängig von einem Vergleichen diejenigen Zeilen (72) für das Auswerten berücksichtigt, bei denen ein erfasster Lichtwert größer als der Mindestlichtwert ist, wobei die für das Auswerten vom Auswertegerät berücksichtigten Zeilen (72) eine Auswerteanzahl bilden, wobei die Auswerteanzahl mit einer vorgegebenen Mindestanzahl verglichen wird und abhängig von dem Vergleichen ein Meldesignal abgegeben wird.

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Computer-implementiertes Verfahren zum Betrieb eines technischen Geräts durch ein System, wobei folgende Schritte ausgeführt werden: a) Bereitstellen und Initialisieren eines Initial-Modells auf Basis künstlicher Intelligenz, und Speichern als globales Modell, b) Übertragen des globalen Modells an den zumindest einen Klienten und Speichern als jeweiliges lokales Modell, c) Trainieren des jeweiligen lokalen Modells mit bereitgestellten Trainings-Daten des jeweiligen Klienten, und Berechnen von ersten Gradienten über das Verhalten von Modellgewichten des jeweiligen lokalen Modells während des Trainings, d) Berechnen von jeweiligen Wichtigkeits-Metriken des lokalen Modells basierend auf den ersten Gradienten durch den jeweiligen Klienten, e) Übermitteln der Modell-Parameter des jeweiligen lokalen Modells mit den jeweiligen Wichtigkeits-Metriken, welche innerhalb eines vorgegebenen Wertebereichs liegen, vom jeweiligen Klienten an den Server, f) Aggregieren der zuvor empfangenen Modell-Parameter der jeweiligen Klienten mit dem globalen Modell zu einem aggregierten Modell, und Entfernen jener Modell-Parameter im aggregierten Modell, für welche keine jeweiligen Wichtigkeits-Metriken vorliegen, g) Speichern des aggregierten Modells als globales Modell, h) Berechnen von zweiten Gradienten über das Verhalten von Modellgewichten des aggregierten Modells, und Prüfen, ob der zweite Gradient ein vorgegebenes Konvergenz-Kriterium erreicht haben, wenn nein, Fortsetzen mit Schritt b), sonst Fortsetzen mit Schritt i), i) Betreiben des technischen Geräts mit dem lokalen Modell.

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