Evaluation of measurement sizes with KI modules taking into account measurement uncertainties

摘要

Verfahren (100) zum Trainieren eines KI-Moduls (1), welches dazu ausgebildet ist, einen Satz Eingangsgrößen (2) durch eine interne Verarbeitungskette (3) mindestens in eine Vorhersage (41) einer kontinuierlichen Ausgangsgröße zu übersetzen, wobei das Verhalten der internen Verarbeitungskette (3) durch Parameter (31) festgelegt ist, mit den Schritten:• es wird eine vorgegebene Menge von Lern-Sätzen (2a) von Eingangsgrößen (2) in das KI-Modul (1) eingegeben (110);• zu jedem Lern-Satz (2a) wird mit dem KI-Modul (1) eine Vorhersage (41) der kontinuierlichen Ausgangsgröße ermittelt (120);• mit dem KI-Modul (1) wird zusätzlich eine Unsicherheit (42) der Vorhersage (41) ermittelt (130);• die vom KI-Modul (1) gelieferte Vorhersage (41) wird mit einem dem jeweiligen Lern-Satz (2a) der Eingangsgröße (2) zugeordneten Lern-Wert (41a) der Vorhersage verglichen (140);• es wird eine Fehlerfunktion (5) ausgewertet (150), die sowohl von der im Vergleich (140) ermittelten Abweichung (41') der Vorhersage (41) vom Lern-Wert (41a) als auch von der Unsicherheit (42) der Vorhersage (41) abhängt; die Parameter (31) werden dahingehend optimiert (160), dass bei erneuter Eingabe (110) der Lern-Sätze (2a) der Wert der Fehlerfunktion (5) vermindert wird.