Verfahren zum Vorhersagen eines Zeitverlaufs einer Physikalischen Zielgrösse mittels eines Maschinellen Lernmodells

Details

Veröffentlichungs-Nr.

EP4738194

Anmeldetag

4. November 2024

Veröffentlichung

6. Mai 2026

Rechtsraum

EP

IPC

G06N3/045, G06N3/08, G06N3/084

Abstract

Verschiedene Aspekte betreffen ein Verfahren (100)aufweisend: Bereitstellen (102) multivariater Sensordaten, die für jede einer Vielzahl von physikalischen Größen jeweilige Sensordaten aufweisen, welche einen Zeitverlauf der physikalischen Größe repräsentieren, wobei jeder physikalischen Größe eine jeweilige Textbeschreibung zugeordnet ist, welche diese und deren eine Messumgebung beschreibt; für jede physikalische Größe (104): Aufteilen der jeweiligen Sensordaten in eine jeweilige Vielzahl von Sensordatensegmenten; für jedes Sensordatensegment der Vielzahl von Sensordatensegmenten: Ermitteln einer jeweiligen Sensordatensegmentrepräsentation, welche das Sensordatensegment repräsentiert und welche eine vordefinierte Dimension aufweist, Ermitteln eines jeweiligen Eingabeelementes unter Verwendung der jeweiligen Sensordatensegmentrepräsentation, zeitbezogener Positionsinformationen, welche eine Position des Sensordatensegments innerhalb des Zeitraums repräsentieren, und der jeweiligen Textbeschreibung der physikalischen Größe; Vorhersagen (106) des Zeitverlaufs der physikalischen Zielgröße mittels des maschinellen Lernmodells in Reaktion auf eine Eingabe aller Eingabeelemente und mindestens einer Zielgrößen-Abfrage, welche eine Position des vorherzusagenden Zeitverlaufs innerhalb des Zeitraums und eine Textbeschreibung der physikalischen Zielgröße repräsentiert, in das maschinelle Lernmodell.

Anmelder

Firma

Robert Bosch GmbH

Land

🇩🇪 Deutschland