机器学习装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种机器学习装置，在能够向外部供给电力的车辆中，抑制在灾害时能够从车辆向外部供给的电力量因与机器学习模型的学习相关的处理而减少的情况。机器学习装置设置于能够向外部供给电力的车辆(3)，并具备实施与在车辆中使用的机器学习模型的学习相关的处理的学习部(51)。学习部在取得了灾害信息的情况下，与未取得灾害信息的情况相比，使与学习相关的处理中的电力消耗量降低。相关的处理中的电力消耗量降低。相关的处理中的电力消耗量降低。

【技术实现步骤摘要】
机器学习装置


[0001]本专利技术涉及机器学习装置。

技术介绍

[0002]近年来，随着AI(人工智能)技术的发展，正在研究在车辆中进行使用了如神经网络模型那样的机器学习模型的控制。例如，在专利文献1所记载的机器学习装置中，通过设置于车辆的电子控制单元来进行神经网络模型的学习，并从学习完毕的神经网络模型输出排气净化催化剂的温度的推定值。
[0003]现有技术文献
[0004]专利文献
[0005]专利文献1：日本特开2019
‑
183698号公报

技术实现思路

[0006]专利技术所要解决的课题
[0007]但是，在如插电式混合动力车辆(PHV)那样的电池容量大的车辆中，能够将蓄积于蓄电池的电力供给到车辆的外部。因此，在由于灾害而发生停电时，能够将该车辆作为电力的供给源有效地利用。
[0008]然而，当在车辆中进行与机器学习模型的学习相关的处理时，除了车辆的行驶所需的电力以外，还消耗学习所需的电力。其结果是，车辆中的电力消耗量增加，有可能无法确保灾害时所需的电力。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器学习装置，设置于能够向外部供给电力的车辆，其中，所述机器学习装置具备学习部，该学习部实施与在所述车辆中使用的机器学习模型的学习相关的处理，所述学习部在取得了灾害信息的情况下，与未取得所述灾害信息的情况相比，使与所述学习相关的处理中的电力消耗量降低。2.根据权利要求1所述的机器学习装置，其中，所述机器学习装置还具备位置信息取得部，该位置信息取得部取得所述车辆的位置信息，在基于所述灾害信息及所述位置信息预测到从所述车辆向外部的电力供给的情况下，与未预测到所述电力供给的情况相比，所述学习部使与所述学习相关的处理中的电力消耗量降低。3.根据权利要求2所述的机器学习装置，其中，所述位置信息取得部取得所述车辆的目的地，在基于所述灾害信息及所述目的地而预测到从所述车辆向外部的电力供给的情况下，与未预测到所述电力供给的情况相比...

【专利技术属性】
技术研发人员：横山大树，浅原则己，
申请(专利权)人：丰田自动车株式会社，
类型：发明
国别省市：