WO2024201123 - GRAPH-BASED SPATIAL PATTERN ANALYSIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEM
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2024/201123
Publication Date
03.10.2024
International Application No.
PCT/IB2023/056503
International Filing Date
23.06.2023
Title **
[English]
GRAPH-BASED SPATIAL PATTERN ANALYSIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEM
[French]
SYSTÈME D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE D'ANALYSE DE MOTIF SPATIAL BASÉ SUR UN GRAPHE
Applicants **
NEC LABORATORIES EUROPE GMBH
Kurfuersten-Anlage 36
69115 Heidelberg, DE
Inventors
SZTYLER, Timo
c/o NEC Laboratories Europe GmbH
Kurfuersten-Anlage 36
69115 Heidelberg, DE
Priority Data
63/454,729
27.03.2023
US
Application details
| 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 | * |
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International Searching Authority |
EPO
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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| Translation |
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Recalculate
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing | 1069 | |
| EPO | Filing, Examination | 4616 | |
| Japan | Filing | 538 | |
| South Korea | Filing | 575 | |
| USA | Filing, Examination | 2635 |
Total: 9433 USD
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
Abstract[English]
A computer-implemented method for combining different logical data models in a knowledge graph database and using the knowledge graph database for a machine learning prediction task includes building the knowledge graph database comprising sub-graphs each describing a different dimension of data. Node embeddings are learned for each of the different dimensions to obtain an artificial intelligence (AI) model comprising layers, wherein each layer is responsible for one of the different dimensions. One or more potential worlds or states represented by the sub-graphs are computed by performing link and/or node prediction in the knowledge graph database using the AI model.[French]
L'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour combiner différents modèles de données logiques dans une base de données de graphes de connaissances et utiliser la base de données de graphes de connaissances pour une tâche de prédiction d'apprentissage automatique qui consiste à construire la base de données de graphes de connaissances comprenant des sous-graphes décrivant chacun une dimension de données différente. Des intégrations de nœuds sont apprises pour chacune des différentes dimensions pour obtenir un modèle d'intelligence artificielle (IA) comprenant des couches, chaque couche étant responsable de l'une des différentes dimensions. Un ou plusieurs mots ou états potentiels représentés par les sous-graphes sont calculés par la réalisation d'une prédiction de liaison et/ou de nœud dans la base de données de graphes de connaissances à l'aide du modèle d'IA.