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1. 发明专利

JP6872333B2 最大内積探索装置、最大内積探索方法及び最大内積探索プログラム有权
公开(公告)号：JP6872333B2
公开(公告)日：2021-05-19
申请号：JP2016181489
申请日：2016-09-16
申请人：株式会社Preferred Networks
发明人：岡野原大輔 , 奥田遼介
IPC分类号： G06F16/903

2. 发明专利

JP2020129390A 異種環境におけるエッジデバイスのためのモデルフィルタリングおよびモデルミキシングによる機械学習审中-公开
公开(公告)号：JP2020129390A
公开(公告)日：2020-08-27
申请号：JP2020076844
申请日：2020-04-23
申请人：株式会社Preferred Networks
发明人：ジャスティン、ビー.クレイトン , 岡野原大輔 , 西川徹 , 比戸将平 , 久保田展行 , 大田信行 , 得居誠也
IPC分类号： G06N20/00 , G16Y10/00 , G06T7/00
摘要：【課題】異種環境におけるエッジデバイスのためのモデルフィルタリングおよびモデルミキシングによる機械学習を提供する。【解決手段】エッジデバイス100は、通信モジュール、データ収集デバイス、メモリ、機械学習モジュールおよびモデルミキシングモジュールを含む。エッジデバイスは、収集データを第1のタスクのモデルで分析し、結果を出力し、モデルを更新して局所モデルを作成する。エッジデバイスは、異種グループ内の他のエッジデバイスと通信し、局所モデルに対する要求を異種グループに送信し、異種グループから局所モデルを受信する。エッジデバイスは、第2のタスクに関連する第2の局所モデルを含む構造メタデータによって、局所モデルをフィルタリングする。エッジデバイスは、第2の局所モデルのミキシング演算を実行して、第2のタスクに関連する混合モデルを生成し、混合モデルを異種グループに送信する。【選択図】図1

3. 发明专利

JP2020098646A クロスドメイン時系列データ変換装置、方法、およびシステム审中-公开
公开(公告)号：JP2020098646A
公开(公告)日：2020-06-25
申请号：JP2020040063
申请日：2020-03-09
申请人：株式会社Preferred Networks
发明人：ジャスティン、ビー.クレイトン , 岡野原大輔
IPC分类号： G06N3/08
摘要：【課題】クロスドメイン時系列データ変換のための装置、方法、およびシステムを提供する。【解決手段】エッジデバイスにおいて、、第1のタイプのデータの第1の時系列が受信され格納される。第1のタイプのデータの第1の時系列は、第1のタイプのデータについての第1の分散表現として符号化される。第1の分散表現は、第1のタイプのデータとは異なる第2のタイプのデータについての第2の分散表現に変換される。第2のタイプのデータについての第2の分散表現は、第2のタイプのデータの第2の時系列として復号化される。【選択図】図4

4. 发明专利

JP2017030137A 人の行動パターンを学習する機械学習装置、ロボット制御装置、ロボットシステム、および機械学習方法有权
标题翻译：机用于学习人的行为模式，机器人控制器，机器人系统学习装置，和机器学习方法
公开(公告)号：JP2017030137A
公开(公告)日：2017-02-09
申请号：JP2016015538
申请日：2016-01-29
申请人：ファナック株式会社 , 株式会社Preferred Networks
发明人：津田丈嗣 , 岡野原大輔 , 奥田遼介 , 松元叡一 , 河合圭悟
IPC分类号： B25J9/22
摘要：【課題】人に対して適切な補助を行うロボットの制御方法を設定することができる機械学習装置の提供を図る。【解決手段】人とロボット1が協働して作業を行うロボットの機械学習装置5であって、前記人と前記ロボット1が協働して作業を行う期間中に、前記ロボット1の状態を示す状態変数を観測する状態観測部51と、前記人の負担度および作業効率のうち少なくとも一方に関する判定データを取得する判定データ取得部52と、前記状態変数および前記判定データに基づいて、前記ロボット1の行動を設定するための訓練データセットを学習する学習部54と、を備える。【選択図】図2
摘要翻译：甲试图提供能够设定的控制方法的机器人来执行适当的辅助人类的机器学习装置。一个人，机器人1是机器学习的机器人的装置5在合作工作，在此期间，机械手1和人在合作与机器人1的状态下进行工作用于观察的状态变量，指示一个确定数据获取单元52，用于获取数据判定为负载大小和该人的效率中的至少一个，基于所述状态变量和所确定的数据，机器人的状态监视部51 包括学习单元54学习的训练数据用于设置行为，一个设置。 .The

5. 发明专利

JP2017030135A ワークの取り出し動作を学習する機械学習装置、ロボットシステムおよび機械学習方法有权
标题翻译：机器学习设备对于学习的取出工作，机器人系统和机器学习方法操作
公开(公告)号：JP2017030135A
公开(公告)日：2017-02-09
申请号：JP2015233857
申请日：2015-11-30
申请人：ファナック株式会社 , 株式会社Preferred Networks
发明人：山▲崎▼ 岳 , 尾山拓未 , 陶山峻 , 中山一隆 , 組谷英俊 , 中川浩 , 岡野原大輔 , 奥田遼介 , 松元叡一 , 河合圭悟
IPC分类号： B25J13/08
摘要：【課題】バラ積みされた状態を含む、乱雑に置かれたワークを取り出すときのロボットの最適な動作が人間の介在無しに選択される機械学習装置、ロボットシステムおよび機械学習方法の提供を図る。【解決手段】バラ積みされた状態を含む、乱雑に置かれた複数のワーク12からハンド部13によって前記ワーク12を取り出すロボット14の動作を学習する機械学習装置であって、前記ワーク毎の三次元マップを取得する三次元計測器15の出力データを含む前記ロボットの状態量を観測する状態量観測部21と、前記ハンド部によって前記ワークを取り出す前記ロボットの取り出し動作の結果を取得する動作結果取得部26と、前記状態量観測部からの出力および前記動作結果取得部からの出力を受け取り、前記ワークの前記取り出し動作を前記ロボットに指令する指令データを含む操作量を、前記ロボットの前記状態量および前記取り出し動作の結果に関連付けて学習する学習部22と、を備える。【選択図】図1
摘要翻译：含有玫瑰层叠状态，检索被随机放置，无需人工干预选择工件的机器学习装置当机器人的最佳操作，目的是提供一种机器人系统和机器学习方法。包括A玫瑰层叠状态，用于学习机器人14的操作由多个工件的取出用手部13的工件12随机机器学习装置12放置，叔每个工件的的状态量监视单元21，用于观察所述机器人包括三维测量装置15的输出数据，以获得原始地图的状态量，运算结果，以获得所述机器人的提取操作的结果由手部取出所述工件获取单元26接收从输出的输出和运算结果获取单元从状态量监视单元，操作量，包括用于命令的取出工件的机器人，所述机器人的状态的操作命令数据包括学习单元22，用于在关联于量和取出操作中，的结果学习。点域1

6. 发明专利

JP5816771B1 学習装置ユニット有权
标题翻译：学习设备单元
公开(公告)号：JP5816771B1
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：JP2015115532
申请日：2015-06-08
申请人：株式会社Preferred Networks
发明人：岡野原大輔 , 奥田遼介 , 松元叡一 , 河合圭悟
IPC分类号： G06N3/04
CPC分类号： G06F3/08 , G06N99/00
摘要：【課題】より効率的な機械学習を行う学習装置を提供すること。【解決手段】一実施形態に係る学習装置ユニットは、少なくとも1つの学習装置と、他の学習装置ユニットにより共有される内部状態を有する中間学習装置を前記少なくとも1つの学習装置に接続する接続手段と、を具備する。【選択図】図4
摘要翻译：提供一种执行更高效的机器学习的学习装置。根据一个实施例，该学习装置中的至少一个，和用于连接具有内部状态由其它学习设备单元共享的所述中间学习装置的连接装置的学习装置单元向所述的学习装置中的至少一个，包括：a。点域4

7. 发明专利

JP2020140641A 情報処理装置及び情報処理方法审中-公开
公开(公告)号：JP2020140641A
公开(公告)日：2020-09-03
申请号：JP2019037752
申请日：2019-03-01
申请人：株式会社Preferred Networks
发明人：今城健太郎 , 松元叡一 , 岡野原大輔
IPC分类号： B25J13/08 , G16Z99/00
摘要：【課題】より高精度なシミュレーション装置、方法を提供する。【解決手段】シミュレーションシステム100は、ロボット110と、シミュレーション装置120とを有する。ロボット110は、センサ装置111と、駆動装置112と、制御装置113とを含む。制御装置113は、観測及び制御部114として機能し、センサ装置111からの出力に基づいて現実世界を観測し、仮想世界の状態を生成する。観測及び制御部114は、シミュレーション装置120からロボット制御方法を受信し、駆動装置112を制御する。シミュレーション部121は、現実世界を再現するための微分可能な物理シミュレータを有し、仮想世界の状態を受信した際、ロボット制御方法を出力する。【選択図】図1

8. 发明专利

JP6740247B2 異常検出システム、異常検出方法、異常検出プログラム及び学習済モデル生成方法有权
公开(公告)号：JP6740247B2
公开(公告)日：2020-08-12
申请号：JP2017553636
申请日：2016-12-01
申请人：株式会社Preferred Networks
发明人：岡野原大輔 , 大野健太
IPC分类号： G06N3/08 , G06F11/07 , G06N7/00

9. 发明专利

JPWO2018079840A1 疾患の罹患判定装置、疾患の罹患判定方法及び疾患の罹患判定プログラム审中-公开
公开(公告)号：JPWO2018079840A1
公开(公告)日：2019-09-19
申请号：JP2017039363
申请日：2017-10-31
申请人：株式会社Preferred Networks
发明人：岡野原大輔 , 大野健太 , 大田信行 , ハムザウイカリーム , 秋葉拓哉
IPC分类号： G16B40/00
摘要：【課題】バイオマーカーの発現量のデータを用いてニューラルネットワークで学習させることで疾患の罹患判定を可能とし、かつ、疾患について特徴的なバイオマーカーをニューラルネットワークによって抽出可能とすること。【解決手段】複数種類のバイオマーカーのそれぞれ発現量を個人毎に記録したサンプルデータを取得し、訓練データを用いて機械学習を行って予め得た疾患の罹患を判定可能な学習済モデルを生成し、この学習済モデルに対して、疾患に罹患したラベル情報の付された複数のサンプルデータを入力して演算し、各サンプルデータ毎に罹患判定の演算によって学習済モデルで得られる複数のバイオマーカーそれぞれの特徴の重要度を数値化し、各バイオマーカー毎に全サンプルデータの数値化した重要度に基づいて所定数のバイオマーカーを当該疾患に関する特徴的なバイオマーカーとして抽出する。

10. 发明专利

JP2018077814A 疾患の罹患判定装置、疾患の罹患判定方法、疾患の特徴抽出装置及び疾患の特徴抽出方法有权
公开(公告)号：JP2018077814A
公开(公告)日：2018-05-17
申请号：JP2017008789
申请日：2017-01-20
申请人：株式会社Preferred Networks
发明人：岡野原大輔 , 大野健太 , 大田信行 , ハムザウイカリーム
IPC分类号： G01N33/50 , C12M1/34 , C12Q1/68 , G06F19/24
CPC分类号： C12M1/34 , C12Q1/68 , G01N33/50 , G06F19/24
摘要：【課題】バイオマーカーの発現量のデータを用いてニューラルネットワークで学習させることで疾患の罹患判定を可能とし、かつ、疾患について特徴的なバイオマーカーをニューラルネットワークによって抽出可能とすること。【解決手段】複数種類のバイオマーカーのそれぞれ発現量を個人毎に記録したサンプルデータを取得し、訓練データを用いて機械学習を行って予め得た疾患の罹患を判定可能な学習済モデルを生成し、この学習済モデルに対して、疾患に罹患したラベル情報の付された複数のサンプルデータを入力して演算し、各サンプルデータ毎に罹患判定の演算によって学習済モデルで得られる複数のバイオマーカーそれぞれの特徴の重要度を数値化し、各バイオマーカー毎に全サンプルデータの数値化した重要度に基づいて所定数のバイオマーカーを当該疾患に関する特徴的なバイオマーカーとして抽出する。【選択図】図2

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