机器学习装置及机器学习系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种机器学习装置及机器学习系统，在更换了车辆部件的情况下，抑制在车辆中使用的机器学习模型的推定精度降低的情况。机器学习装置具备：推定部(51)，使用机器学习模型来推定规定的信息；更新部(52)，对机器学习模型进行更新；及部件信息取得部(53)，检测车辆部件的更换，并且取得更换后的车辆部件的识别信息。更新部在与机器学习模型的输入数据相关的车辆部件被更换为不同的结构的车辆部件的情况下，从服务器(2)接收使用与更换后的车辆部件对应的训练数据集进行学习所得的新的机器学习模型，并将新的机器学习模型应用于车辆。车辆。车辆。

【技术实现步骤摘要】
机器学习装置及机器学习系统


[0001]本专利技术涉及机器学习装置及机器学习系统。

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所记载的机器学习系统中，使用神经网络模型来推定设置于内燃机的排气净化催化剂的温度。
[0003]为了提高这样的神经网络模型的推定精度，需要预先进行神经网络模型的学习。例如，如专利文献1所记载的那样，在服务器中进行神经网络模型的学习，并将学习完毕的神经网络模型从服务器发送到车辆。
[0004]现有技术文献
[0005]专利文献
[0006]专利文献1：日本特开2019
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183698号公报

技术实现思路

[0007]专利技术所要解决的课题
[0008]但是，当伴随车辆的使用而产生车辆部件的劣化或故障时，进行车辆部件的更换。另外，有时会为了将更高性能的车辆部件搭载于车辆而进行车辆部件的更换。
[0009]但是，在车辆中使用的机器学习模型通常与本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器学习装置，设置于车辆，其中，所述机器学习装置具备：推定部，使用机器学习模型来推定规定的信息；更新部，对所述机器学习模型进行更新；及部件信息取得部，检测车辆部件的更换，并且取得更换后的车辆部件的识别信息，所述更新部在与所述机器学习模型的输入数据相关的车辆部件被更换为不同的结构的车辆部件的情况下，从服务器接收使用与更换后的车辆部件对应的训练数据集进行学习所得的新的机器学习模型，并将该新的机器学习模型应用于所述车辆。2.根据权利要求1所述的机器学习装置，其中，所述更新部将所述更换后的车辆部件的识别信息及所述车辆的识别信息发送到所述服务器，所述新的机器学习模型是与所述车辆的识别信息对应的机器学习模型。3.根据权利要求1或2所述的机器学习装置，其...

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