基于人工智能的模型的压缩的模型压缩技术的自动确定的方法技术

本发明专利技术涉及用于基于人工智能的模型的压缩的模型压缩技术的自动确定的方法，本发明专利技术涉及用于基于人工智能的模型的压缩的模型压缩技术的自动确定的计算机实现的方法，相应的计算机程序产品和工业自动化环境的相应装置，其中，使用专家规则自动匹配地提供一组模型压缩技术，基于加权约束确定模型压缩技术组中的模型压缩技术的度量，并基于所确定的度量选择优化的模型压缩技术。化的模型压缩技术。化的模型压缩技术。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于人工智能的模型的压缩的模型压缩技术的自动确定的方法


[0001]本专利技术涉及用于基于人工智能的模型的压缩的模型压缩技术的自动确定的计算机实现的方法，相应的计算机程序产品和工业自动化环境的相应装置。

技术介绍

[0002]下一代工业场景的关键概念之一是与基于采用人工智能(AI)的新一代分析方法相结合的工业物联网及其相关方法。对于这些概念，安装在工厂、制造或加工厂或生产地点的工业设备配备有各种合适的传感器以收集各种不同类型的数据。收集的数据通过有线或无线连接传输用于进一步分析。使用经典方法或AI方法进行数据分析。基于数据分析，工厂操作员或服务提供商能够执行过程或安装的优化，以例如降低生产成本和降低能量消耗。
[0003]对于数据分析，已知特定的模型。此外，这些模型被部署在操作环境中。为了减少处理工作和相关的能量消耗，应该压缩模型。
[0004]在传统方法中，选择性地监视工业环境中的某些设备，以非系统方式收集数据，并执行这些数据的专门分析。在其它方法中，利用人的专业知识使用预限定的阈值来监视设备，以便定期检查分析的性能。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于自动确定用于基于人工智能的模型的压缩的模型压缩技术(CT)的计算机实现的方法，所述方法包括：
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使用专家规则自动提供一组模型压缩技术(CT1，CT2，CT3)；
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基于加权约束(Me1，Me2，Me3)确定用于模型压缩技术组的所述模型压缩技术(CT1，CT2，CT3)的度量(CM1，CM2，CM3)；
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基于确定的所述度量(CM1，CM2，CM3)来选择优化的模型压缩技术(CT)。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述约束(Me1，Me2，Me3)反映执行系统的硬件或软件约束，以执行利用所述模型压缩技术压缩的所述基于人工智能的模型的压缩模型。3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，基于所述基于人工智能的模型的条件或训练或执行所述基于人工智能的模型所需的数据，所述专家规则将所述基于人工智能的模型与所述模型压缩技术组中的所述模型压缩技术(CT1，CT2，CT3)相关联。4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述度量是依赖于表示相应约束(Me1，Me2，Me3)的相应值的函数，并且其中，利用相应加权因子(a，b，c，d，e，f)对所述相应值进行加权。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述函数描述线性、指数、多项式、拟合或失真关系。6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，所述函数根据所述约束(Me1，Me2，Me3)而变化。7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述度量(CM1，CM2，CM3)相对于所述基于人工智能的模型的参考度量。8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，使用用于建立取决于所述基于人工智能的模型的系统或设备的硬件和软件框架条件的所述度量的所述约束(Me1，Me2，Me3)。9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，用于所述约束(Me1，Me2，Me3)的相应约束(Me1)的相应加权因子(...

【专利技术属性】
技术研发人员：弗拉迪米尔，
申请(专利权)人：西门子股份公司，
类型：发明
国别省市：