IP-Coster | WO2023131444 | COMPUTER-IMPLEMENTED METHOD FOR CORRECTING AT LEAST ONE MODEL OUTPUT OF A FIRST TRAINED MACHINE LEARNING MODEL

Country	Stages	Total
China	Filing	1000
EPO	Filing, Examination	4591
Japan	Filing	589
South Korea	Filing	575
USA	Filing, Examination	3910

Abstract[English] The invention is directed to a computer-implemented method for correcting at least one model output of a first trained machine learning model, comprising the steps: a. Providing the at least one model output of the first trained machine learning model; wherein the first trained machine learning model is configured for determining the at least one model output comprising at least one control parameter or at least one motion parameter for controlling a technical unit or a component of the technical unit; b. Verifying the at least one model output using at least one acceptance test resulting in at least one test verdict regarding a fail or a pass of the at least one model output; wherein the at least one test verdict comprises at least one indication about whether the at least one model output has passed or failed the at least one acceptance test and at least one indication about a deviation of the at least one model output from at least one expected output; c. determining at least one correction parameter using a second trained machine learning model based on the at least one test verdict and the at least one model output, if the first trained machine learning model fails the at least one acceptance test; d. adjusting the at least one model output of the first trained machine learning model by applying the at least one correction parameter on the at least one model output; and e. providing the at least one adjusted output as at least one corrected model output. Further, the invention relates to a computer program product, a technical system and a correction module.[French] L'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour corriger au moins une sortie de modèle d'un premier modèle d'apprentissage machine entraîné, comprenant les étapes consistant à : a. fournir la ou les sorties de modèle du premier modèle d'apprentissage machine entraîné ; le premier modèle d'apprentissage machine entraîné étant configuré pour déterminer la ou les sorties de modèle comprenant au moins un paramètre de commande ou au moins un paramètre de mouvement pour commander une unité technique ou un composant de l'unité technique ; b. vérifier la ou les sorties de modèle à l'aide d'au moins un test d'acceptation conduisant à au moins un verdict de test concernant une défaillance ou un passage de la ou des sorties de modèle ; le ou les verdict de test comprenant au moins une indication indiquant si la ou les sorties de modèle ont réussi ou n'ont pas réussi le ou les tests d'acceptation et au moins une indication concernant un écart de la ou des sorties de modèle par rapport à au moins une sortie attendue ; c. déterminer au moins un paramètre de correction à l'aide d'un second modèle d'apprentissage machine entraîné sur la base du ou des verdicts de test et de la ou des sorties de modèle, si le premier modèle d'apprentissage machine entraîné échoue au(x) test(s) d'acceptation ; d. ajuster la ou les sorties de modèle du premier modèle d'apprentissage machine entraîné par application du ou des paramètres de correction sur la ou les sorties de modèle ; et e. fournir la ou les sorties ajustées en tant que sortie(s) de modèle corrigée. L'invention concerne en outre un produit-programme informatique, un système technique et un module de correction.

Total Number of Claims/PCT	*
Number of Independent Claims	*
Number of Priorities	*
Number of Multi-Dependent Claims	*
Number of Drawings	*
Pages for Publication	*
Number of Pages with Drawings	*
Pages of Specification	*
Sequence Listing	*
International Search Report is established	*
International Searching Authority	EPO *
Applicant's Legal Status	Legal Entity *
Small Entity	*
Non-Commercial Organization	*
Small Entity, USA	*
Micro Entity, USA	*
Entry into National Phase under	Chapter I *
Translation

WO2023131444 - COMPUTER-IMPLEMENTED METHOD FOR CORRECTING AT LEAST ONE MODEL OUTPUT OF A FIRST TRAINED MACHINE LEARNING MODEL

Quotation for National Phase entry