WO2025232946 - VERFAHREN ZUR AUGMENTIERUNG VON TRAININGSDATEN FÜR EIN TRAINING VON MODELLEN FÜR MASCHINELLES LERNEN SOWIE SYSTEM
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2025/232946
Publication Date
13.11.2025
International Application No.
PCT/DE2025/100390
International Filing Date
16.04.2025
Title **
[German]
VERFAHREN ZUR AUGMENTIERUNG VON TRAININGSDATEN FÜR EIN TRAINING VON MODELLEN FÜR MASCHINELLES LERNEN SOWIE SYSTEM
[English]
METHOD FOR AUGMENTING TRAINING DATA FOR TRAINING MACHINE LEARNING MODELS, AND SYSTEM
[French]
PROCÉDÉ D'AUGMENTATION DE DONNÉES D'APPRENTISSAGE POUR L'APPRENTISSAGE DE MODÈLES D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE, ET SYSTÈME
Applicants **
BAYERISCHE MOTOREN WERKE AKTIENGESELLSCHAFT
Inventors
HEINLE, Ingo
KRAUSE, Tom Janis
Priority Data
102024113099.7
10.05.2024
DE
Application details
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EPO
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The Standard Agent's Assignment
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Legal Entity
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Chapter I
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 1882 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 8107 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 1968 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 1691 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 4740 |
Total:
18,388
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Abstract[German]
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Augmentierung von Trainingsdaten für ein Training von Modellen (25) für maschinelles Lernen, welches für Vorschläge (16) für eine Empfehlung von Prozessparametern und/oder für eine Vorhersage einer Qualität produzierter Bauteile und/oder Produkte angewendet wird, wobei die Vorschläge an eine Umgebung (14) weitergeleitet werden, bei welchem Eingabegrößen (22) für das Modell (25) für maschinelles Lernen erfasst werden, diese in einem Raum (26) der Eingabegrößen (22) als ursprüngliche Punkte aufgefasst werden, wobei anhand einer vorgegebenen Verteilung einer Messunsicherheit ein jeweiliger Hyperquader (21) für jeden ursprünglichen Punkt bestimmt wird, und in jedem Hyperquader (21) eine Menge von weiteren neuen künstlichen Punkten für weitere künstliche Eingabegrößen (24) abgeleitet werden, die einen jeweiligen Bezug zu ihrem korrespondierenden ursprünglichen Punkt aufweisen; und die ursprünglichen Punkte mit ihrer Menge von korrespondierenden neuen künstlichen Punkten für das Training des Modells (25) für maschinelles Lernen angewendet werden, wodurch jeweilige Ergebnisgrößen mittels des Modells (25) abgeleitet werden. Ferner betrifft die Erfindung ein System (1).[English]
The invention relates to a method for augmenting training data for training machine learning models (25), which method is used for suggestions (16) for recommending process parameters and/or for predicting a quality of produced components and/or products, wherein the suggestions are forwarded to an environment (14) in which input variables (22) for the machine learning model (25) are detected, said input variables are interpreted in a space (26) of the input variables (22) as original points, wherein, on the basis of a predefined distribution of a measurement uncertainty, hyper-cuboids (21) are determined for each original point, and in each hyper-cuboid (21) a set of further new artificial points are derived for further artificial input variables (24) and have a respective relationship to their corresponding original point; and the original points are applied with their set of corresponding new artificial points for the training of the machine learning model (25), whereby respective result variables are derived by means of the model (25). The invention further relates to a system (1).[French]
L'invention concerne un procédé d'augmentation de données d'apprentissage pour l'apprentissage de modèles d'apprentissage automatique (25), lequel procédé est utilisé pour des suggestions (16) pour recommander des paramètres de processus et/ou pour prédire une qualité de composants et/ou de produits produits, lesquelles suggestions sont transmises à un environnement (14) dans lequel des variables d'entrée (22) pour le modèle d'apprentissage automatique (25) sont détectées, lesdites variables d'entrée sont interprétées dans un espace (26) des variables d'entrée (22) en tant que points d'origine, dans lequel, sur la base d'une distribution prédéfinie d'une incertitude de mesure, des hyper-cuboïdes (21) sont déterminés pour chaque point d'origine, et dans chaque hyper-cuboïde (21), un ensemble d'autres nouveaux points artificiels est dérivé pour d'autres variables d'entrée artificielles (24) et ils ont une relation respective avec leur point d'origine correspondant ; et les points d'origine sont appliqués à leur ensemble de nouveaux points artificiels correspondants pour l'apprentissage du modèle d'apprentissage automatique (25), moyennant quoi des variables de résultat respectives sont dérivées au moyen du modèle (25). L'invention concerne en outre un système (1).