特開 2023-25683 ニューロン様表現グラフを使用して、インタラクティブ自動モードで意味及び抽象的概念を求めるための知識モデルを作成するコンピュータベースのシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023025683

(43)【公開日】2023-02-22

(54)【発明の名称】ニューロン様表現グラフを使用して、インタラクティブ自動モードで意味及び抽象的概念を求めるための知識モデルを作成するコンピュータベースのシステム

(51)【国際特許分類】

   G06N 3/04 20230101AFI20230215BHJP

【ＦＩ】

G06N3/04

【審査請求】未請求

【請求項の数】13

【出願形態】ＯＬ

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2022120445

(22)【出願日】2022-07-28

(31)【優先権主張番号】17/398920

(32)【優先日】2021-08-10

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(71)【出願人】

【識別番号】522302297

【氏名又は名称】カタリクサー ソチエタ レスポンサビリタ リミタータ

【氏名又は名称原語表記】ＫＡＴＡＬＹＸＥＲ Ｓ．ｒ．ｌ．

【住所又は居所原語表記】Ｓｔｒａｄａ Ｐｒｅｅｌａ Ｚａｎｏｎｉ，１１，３７０１０ Ｃａｖａｉｏｎ Ｖｅｒｏｎｅｓｅ（Ｖｅｒｏｎａ），Ｉｔａｌｙ

(74)【代理人】

【識別番号】100159905

【弁理士】

【氏名又は名称】宮垣 丈晴

(74)【代理人】

【識別番号】100219117

【弁理士】

【氏名又は名称】金 亨泰

(74)【代理人】

【識別番号】100142882

【弁理士】

【氏名又は名称】合路 裕介

(74)【代理人】

【識別番号】100158610

【弁理士】

【氏名又は名称】吉田 新吾

(74)【代理人】

【識別番号】100132698

【弁理士】

【氏名又は名称】川分 康博

(72)【発明者】

【氏名】ベノーニ，アンドレア

(57)【要約】      （修正有）

【課題】グラフを使用して、インタラクティブ自動モードで意味及び抽象的概念を求めることができるモデルを作成する。
【解決手段】コンピュータ実施のニューラルネットワークグラフ１は、動的データ構造において固有のアドレス指定可能ノードによって各々表現され、複数のデータを各々含む複数のニューロン２と、関係を表し、ニューロン２に含まれる１つ又は複数のデータを別のニューロンに輸送するために、間に２つ以上のニューロン２を接続する複数の軸索及び樹状突起４であって、各軸索４／樹状突起４は端部に、ニューロン２又は他の軸索４及び樹状突起４に接続するための１つ又は複数のシナプス３を有する、複数の軸索及び樹状突起４と、を備える。
【選択図】図１ｂ

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータ実施のニューラルネットワークグラフ（１）システムであって、
動的データ構造において固有のアドレス指定可能ノードによって各々表現され、複数のデータを各々含む複数のニューロン（２）と、
関係を表し、前記ニューロン（２）に含まれる１つ又は複数のデータを別のニューロンに輸送するために、間に２つ以上の前記ニューロン（２）を接続する複数の軸索及び樹状突起（４）であって、各軸索（４）／樹状突起（４）は端部に、前記ニューロン（２）又は他の軸索（４）及び樹状突起（４）に接続するための１つ又は複数のシナプス（３）を有する、複数の軸索及び樹状突起（４）と、
を備え、
少なくとも１つの中間ニューロン（２）は、中間軸索（４）又は樹状突起及びそのシナプス（３）を通して、２つの主ニューロン（２）を接続する別の軸索（４）に直接接続され、前記中間ニューロン（２）及び前記中間軸索（４）は、
－データの第１の組合せを定義するように、前記中間ニューロン（２）の予め選択されたデータの機能において、前記主ニューロン（２）に含まれ、それらの軸索に沿って間で双方向で伝送される１つ又は複数の特定のデータを選択することと、
－前記データの第１の組合せと異なるデータの第２の組合せを定義するように、前記中間ニューロン（２）の予め選択されたデータの機能において、前記主ニューロン（２）に含まれ、前記軸索に沿って間で双方向で伝送される、前記第１の選択と異なる１つ又は複数の特定のデータを選択することと、
－第１の抽象的概念レベルが前記第１の選択によって定義され、第２の抽象的概念レベルが、前記第１の選択と異なる前記第２の選択によって定義される、前記データのグラフ（１）を含むグラフ表現を作成することと、
を行うように構成される、コンピュータ実施のニューラルネットワークグラフ（１）。

【請求項2】

前記ニューロン（２）に含まれる各データは意味領域に属し、前記中間ニューロン（２）及び前記中間軸索（４）は、前記中間ニューロンの前記予め選択されたデータと同じ前記意味領域に属する、前記主ニューロン（２）に含まれる１つ又は複数の特定のデータを選択するように構成される、請求項１に記載のコンピュータ実施のニューラルネットワークグラフ（１）。

【請求項3】

２つ以上の前記軸索（４）及び前記中間ニューロン（２）が同じ前記軸索に直接接続される、請求項１又は２に記載のコンピュータ実施のニューラルネットワークグラフ（１）。

【請求項4】

各中間軸索及び中間ニューロン（２）は、前記主ニューロン（２）に含まれ、前記軸索に沿って間で伝送される異なる各データを選択するように構成される、請求項３に記載のコンピュータ実施のニューラルネットワークグラフ（１）。

【請求項5】

各ニューロン（２）はコラプス状況に構成可能であり、前記コラプス状況では、各ニューロン（２）は、請求項１に記載のニューラルネットワークを含む動的データ構造のサブシステムを含む、請求項１～４のいずれか１項に記載のコンピュータ実施のニューラルネットワークグラフ（１）。

【請求項6】

データの各組合せは、三次元モデルでグラフ的に表現される、請求項１～５のいずれか１項に記載のコンピュータ実施のニューラルネットワークグラフ（１）。

【請求項7】

動的データ構造であって、請求項１～６のいずれか１項に記載のコンピュータ実施ニューラルネットワークを含む以下：
－ファイルシステム、
－電子メールシステム、
－ブラウザシステム、
－データベースサブセット複製システム、
－準安定モデル、好ましくは糖尿病システム、
－ＩｏＴ厳密ビッグデータ、
－ハイパーテキスト、
－ベンチマーク及び評価システム、又は
－シミュレーション及び意味モデル
から選択され、前記特定のデータは前記データ構造の１つ又は複数によって定義される、動的データ構造。

【請求項8】

コンピュータを通してニューラルネットワークグラフ（１）を実施する方法であって、
動的データ構造において固有のアドレス指定可能ノードによって各々表され、複数のデータを各々含む複数のニューロン（２）を実現するステップと、
前記ニューロン（２）に含まれる１つ又は複数データを別のニューロンに輸送するために、間に２つ以上の前記ニューロン（２）を接続する複数の軸索を実現するステップであって、各軸索（４）は端部に、ニューロンに接続するためのシナプス（３）を有する、実現するステップと、
中間軸索（４）及びそのシナプス（３）を通して、２つの主ニューロン（２）を接続する別の軸索（４）に少なくとも１つの中間ニューロン（２）を直接接続するステップと、
データの第１の組合せを定義するように、前記中間ニューロン（２）の予め選択されたデータの機能において、前記主ニューロン（２）に含まれ、それらの軸索に沿って間で双方向で伝送される１つ又は複数の特定のデータを前記中間ニューロン（２）及び前記中間軸索を通して選択するステップと、
前記データの第１の組合せと異なるデータの第２の組合せを定義するように、前記中間ニューロン（２）の予め選択されたデータの機能において、前記主ニューロン（２）に含まれ、前記軸索に沿って間で双方向で伝送される、前記第１の選択と異なる１つ又は複数の特定のデータを前記中間ニューロン（２）及び前記中間軸索を通して選択するステップと、
第１の抽象的概念レベルが前記第１の選択によって定義され、第２の抽象的概念レベルが、前記第１の選択と異なる前記第２の選択によって定義される、前記データのグラフ（１）を含むグラフ表現を作成するステップと、
を含む、方法。

【請求項9】

前記ニューロン（２）に含まれる各データは意味領域に属し、前記中間ニューロン（２）及び前記中間軸索（４）は、前記中間ニューロンの前記予め選択されたデータと同じ前記意味領域に属する、前記主ニューロン（２）に含まれる１つ又は複数の特定のデータを選択するように構成される、請求項８に記載の方法。

【請求項10】

２つ以上の前記軸索（４）及び前記中間ニューロン（２）が同じ前記軸索に直接接続される、請求項８又は９に記載の方法。

【請求項11】

各中間軸索及び中間ニューロン（２）は、前記主ニューロン（２）に含まれ、前記軸索に沿って間で伝送される異なる各データを選択するように構成される、請求項１０に記載の方法。

【請求項12】

各ニューロン（２）はコラプス状況に構成可能であり、前記コラプス状況では、各ニューロン（２）は、請求項１に記載のニューラルネットワークを含む動的データ構造のサブシステムを含む、請求項８～１１のいずれか１項に記載の方法。

【請求項13】

前記特定のデータは、データ構造：
－ファイルシステム、
－電子メールシステム、
－ブラウザシステム、
－データベースサブセット複製システム、
－準安定モデル、好ましくは糖尿病システム、
－ＩｏＴ厳密ビッグデータ、
－ハイパーテキスト、
－ベンチマーク及び評価システム、
－シミュレーション及び意味モデル、又は
－インタラクティブモデル及び論理エンジン
の１つ又は複数によって定義される、請求項８～１２のいずれか１項に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、グラフを使用して、インタラクティブ自動モードで意味及び抽象的概念を求めることができるモデルを作成することによる知識表現の分野に関する。

【0002】

詳細には、グラフは、情報又は知識全般をより効率的に管理するように、動的構造で異なるレベルの抽象的概念を作成可能なニューラルネットワーク表現に基づいてコンピュータ実施システムを使用することによって生成される。

【0003】

さらに、本発明は、情報の編成及びグラフで表現することができる動的モデルでの意味論的な意味を管理する分野に関する。

【0004】

特に、意味モデルは、情報をサーチし、処理するために知識を表現するのに使用される。抽象的概念は、オントロジーを定義して一般化し、意味に焦点を当てて情報を処理するためのシステムである。実施され記載されるニューロン様表現は、抽象的概念及び動的構成要素を通してインタラクティブ且つ自動意味モデリングの作成を達成できるようにする。

【0005】

換言すれば、本発明では、「抽象的概念」という用語が、知識を事実及び事象から意味に移す機能（事象よりも概念を処理する特性）を表すことに留意する必要がある。

【背景技術】

【0006】

既存の実体関連（Ｅｎｔｉｔｙ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ）図は典型的に、標準のフラットな意味表現に基づく。この制限を解消するために、軸索（出力リンクを定義する）、樹状突起（入力リンクを定義する）、及びシナプス（接続を定義する）を介して情報、データソース、又は互いの間の抽象的概念を表現する幾つかのニューロンを関連付けるニューラルネットワーク表現が開発された。

【0007】

それ故、略全ての既存のニューラルネットワークは３つの要素の概念に基づく：ニューロンＡ、軸索、樹状突起、シナプス、及びニューロンＢ。

【0008】

そのようなニューラルネットワークは典型的に、望まれる所望関係の数及び管理する情報の数に応じて多数のニューロン及び軸索を必要とする。

【0009】

既存の実体関連図は、任意の要素の任意の出力の刺激に基づいて抽象的概念を表現すること又は入力状態を想起すること（動的モデル）が可能ではない。

【0010】

したがって、既存の実体関連図は、全体的に静的初期設計に基づく出力を提供する。入力状態が適用される順序は、入力状態を認識するネットワークの機能と関係がない。

【0011】

また、現行のグラフ表現を参照すると、既知の実体関連図は、単一の領域：ワークフロー、ＧＡＮＴＴ、マインドマップ、階層、概念階層、実体関連、構造、認知地図に特化する。

【0012】

ここで以下列記する種々の既知のフラットなシステムには共通して多くの他の制限もある。

【0013】

－改訂：種々のグラフシステムの現行の手法では、異なるバージョンをアーカイブし、且つ／又は異なる色を使用してバリエーションを表現することに問題がある；
－マルチモデル（マルチユーザ／ビュー／使用）：従来のグラフシステムは一体構造であり、別個の開発履歴を有し始める別個のファイルを作成するには、バリエーションを作成する必要がある；
－現行のモデリンググラフシステムは、内部で断片化し、情報の統合を欠く。

【0014】

従来技術の幾つかの例は以下から既知である：
－多くのディクショナリエントリの各々に距離空間中の多くの点間の点を関連付けることによって作成される意味認知地図を開示する（特許文献１）。各ディクショナリエントリには、少なくとも１つのオニウム（ｏｎｉｕｍ）と関連付けられ、少なくとも１つは少なくとも１つの同意語又は反意語のみを含み、距離空間はトポロジ及び距離を有し、多くの点の各々の位置は、多くの点のエネルギー関数の大域的最小によって定義される、（特許文献１）；
－領域特定の知識学習及びマスター状態のオンラインスタディ認知地図を開示している（特許文献２）。システムはオンラインスタディ、オンライン学習認知地図生成システムのインテリジェント端末をサーバに含む等々である（特許文献２）；
－データをマイニングして、データ内の活動パターンを発見する方法を開示する（特許文献３）。この方法は、マイニングするデータを少なくとも１つのデータソースから受け取ることと、幾つかの指定された関心及び制約のいずれが、マイニングプロセスと関連付けられるかを決定することと、サーチアルゴリズムを指定された制約からのプロパゲータと結合する、対応するマイニングエージェントを選択することと、指定された関心及び制約を満たす任意の活動パターンを見つけることとを含む。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0015】

【特許文献1】米国特許第８１９０４２２号明細書

【特許文献2】中国特許出願公開第１０６２０５２４８Ａ号明細書

【特許文献3】米国特許第８０４６３２２号明細書

【図面の簡単な説明】

【0016】

本発明は、限定ではなく例として添付図に示され、添付図中、同様の参照番号が示される。

【図1a-1b】関連モデルの従来技術によるシステムの２つの例を示す。

【図1c-1d】図１ａ及び図１ｂにそれぞれ表される従来技術と比較した本発明によるグラフシステムの一般原理の２つの例を示す。

【図2】「ファイルシステム」に適用された本発明によるシステムの第１の例を示す。

【図3】「電子メールシステム」に適用された本発明によるシステムの第２の例を示す。

【図4】「３Ｄブラウザ」に適用された本発明によるシステムの第３の例を示す。

【図5】「データベースサブセット複製システム」に適用された本発明によるシステムの第４の例を示す。

【図6】「抽象的概念及び準安定モデル」に適用された本発明によるシステムの第５の例を示す。

【図7】「ＩｏＴ厳密ビッグデータシステム」に適用された本発明によるシステムの第６の例を示す。

【図8】「ハイパーテキストシステム」に適用された本発明によるシステムの第７の例を示す。

【図9】「ベンチマーク及び評価システム」に適用された本発明によるシステムの第８の例を示す。

【図10】「シミュレーション及び意味モデル」に適用された本発明によるシステムの第９の例を示す。

【図11】本発明による先の図に表された要素の凡例を示す。

【発明を実施するための形態】

【0017】

本発明の目的は、複数のニューロン２を含む、コンピュータ実施のニューラルネットワーク図１のシステムであり、各ニューロン２は、動的データ構造で固有のアドレス指定可能ノードによって表され、複数のデータを含む。

【0018】

まず第１に、以下の説明で使用される要素が以下定義される。

【0019】

ニューロン２は、樹状突起４（入力リンクを定義する）、軸索（出力リンクを定義する）、及びシナプス３（接続を定義する）を通して複数の要素に接続可能なコア要素である。ニューロン２は内部に、相互接続されるとともに、シナプス３を通して他のニューロン２に又は樹状突起、軸索４、及びシナプス３を通して他のニューロン２にリンクされる処理構成要素及び情報構成要素の両方を収容することができる。

【0020】

ニューロン２は、モデル（コラプス（Ｃｏｌｌａｐｓｅ）、セット）として又は処理若しくは移動することができる情報として他のニューロン２を含むことができる。

【0021】

ニューロン２は、ニューロン２／樹状突起４／軸索／シナプス３を通して情報として輸送することができる。

【0022】

次いで、システムは、関係を表し、ニューロン２に含まれる１つ又は複数のデータを別のニューロンに輸送するために２つ以上のニューロン２間を接続する複数の樹状突起４及び軸索を備え、各樹状突起／軸索４は端部に、ニューロンに接続するためのシナプス３を有する。

【0023】

樹状突起／軸索４は、出力（軸索）モード及び入力（樹状突起）モードでシナプス３末端を使用してニューロン２を相互接続する。

【0024】

ニューロン２間の通信チャネルは有向であり、本発明の任意の要素／モジュールを輸送することができ、このモードでは、情報自体が本発明のモデル又は要素である実現可能な複雑なモデリングである。複雑なモデル又はリンクをモデル、抽象的概念、及びテンプレートに移すことにより、複雑なシミュレーション、ワークフロー、動的自己書換型モデル等を管理する機能が提供される。

【0025】

軸索４及び樹状突起４は情報を移動させ、分枝の場合、異なる分岐で複製する。軸索４及び樹状突起４は、論理モジュール及びシナプス３との相互作用のおかげで他の要素と同じ精緻化機能を有する。シナプス３は軸索／樹状突起４をニューロン、別のシナプス３、又は軸索に接続する。

【0026】

シナプス３は、ニューロン２と同じ精緻化構成要素をサポートするが、２つの要素間に直接相互接続されるコネクタ末端であるために通信がより制限される。

【0027】

ほとんどの単純な設計では、シナプス３は代数のみを使用して、割り当て演算、ブール演算、又は数学的演算のような基本相互作用を定義する。複雑なモデリングでは、統計モデル又は情報が量子ビットである場合には量子エンジンを有するニューラルネットワークのようにエンジンとローカルストレージとの混合を使用することができる。

【0028】

テンプレートが、新たなモデルを作成するため又は複雑なモデルを組み立てるために使用される要素のセット、即ちニューロン２、樹状突起４、軸索４、及びシナプス３を有するサブモデルであることに留意する必要がある。要素のセットは、一般化された実際のモデルのコピーであることができ、モデルが空であり、新たな情報、名称、及び他の識別特性を受け取る準備ができていることを意味する。ユーザ間で有限サブモデルを共有して、特定の範囲を達成するシステムでもある。テンプレートは、抽象的概念を一般化する手段でもある。

【0029】

本発明（図１ｃ、図１ｄ）によれば、少なくとも１つの中間ニューロン２は、中間軸索４及びシナプス３を通して別の軸索４又は樹状突起４に直接接続され、軸索４又は樹状突起４は２つの主ニューロン２を双方向的に接続し、中間ニューロン２及び中間軸索４は
、
－データの第１の組合せを定義するように、中間ニューロン２の予め選択されたデータの機能において、主ニューロン２に含まれ、軸索４に沿って間で伝送される１つ又は複数の特定のデータを選択すること、
－第１の組合せと異なるデータの第２の組合せを定義するように、中間ニューロン２の予め選択されたデータの機能において、主ニューロン２に含まれ、軸索４に沿って間で伝送される、第１の選択と異なる１つ又は複数の特定のデータを選択すること、
－上記データのグラフ１を含むグラフ１ｉｃａｌ表現を作成することであって、第１の抽象的概念レベルは上記第１の選択によって定義され、第２の抽象的概念レベルは、第１の選択と異なる上記第２の選択によって定義されること、
を行うように構成される。

【0030】

好ましくは、ニューロン２に含まれる各データは意味領域に属する。中間ニューロン２及び中間軸索４又は樹状突起は、中間ニューロンの予め選択されたデータの同じ意味領域に属する主ニューロン２に含まれる１つ又は複数の特定のデータを選択するように構成される。

【0031】

図１ｃ、図１ｄに示すように、２つ以上の中間軸索４及び中間ニューロン２が同じ軸索に直接接続される。詳細には、各中間軸索及び中間ニューロン２は、主ニューロン２に含まれ、軸索に沿ってそれらの間で伝送される異なる各データを選択するように構成される。

【0032】

本発明の一態様によれば、各ニューロン２は、ニューラルネットワークを構成する動的データ構造のサブシステムを含むコラプス状態に構成可能である。

【0033】

詳細には、「コラプス」は、単一のニューロンとして管理される本発明によるサブモデルであり、入力－出力（接続、軸索）は内部モデルに接続されるが、複雑性が隠される。

【0034】

内部モデルの定義は、グラフ１を通して外から見えるものによって定義される。コラプスセットは、一連又は繰り返しの要素を含む。範囲は複雑性を隠し、管理を簡易化するためのものである。

【0035】

本発明の一態様によれば、システムは、構成要素の機能のおかげでフル機能モデルを実施することが可能な要素直交モデルを実施する。ニューロン２及びシナプス３は両方とも、モデルのコラプスであってもよく、複数の精緻化要素を含むことができる。

【0036】

ニューロン２は、単一の情報を含むこともでき、又はモデル（コラプスセット）を含む一連の若しくは繰り返しの任意の要素を含むこともできる。

【0037】

これにより、特定のモデルから抽象的概念に移ることができ、精緻化モデルは初期スキーマを単に進化させる。

【0038】

本発明は、高度なユーザインターフェースを使用して閲覧することで、モデルの定義から、テンプレートによるサブモデルの一般化、次いでは抽象化まで、これらの変換を容易に行うことができる。

【0039】

このモデリングをサポートするために、本発明は、表現及び相互作用を一体化する直交情報システムを実施する。
単一の情報
単一の情報（ニューロン２によって表される）：テキスト中の一連の文字、値、パラメータ、１つの入力値等。

【0040】

ニューロン２の表現は、情報のエイリアスであり、単一のデータのモデリングにおける進化を可能にする。テキストのタグ付け部分におけるこのモードでは、ハイパーテキスト手法でのように、データを参照することが可能であるが、それと同時に、異なるように使用するために参照を抽象化することが可能である。
コラプスセット（入力においてフィルタを受け入れ、セットを返すニューロン２）
固定されるか、又はソースから動的に受けられる幾つかのフィルタによるデータの選択。
セット
ニューロン内部に含まれる、０からｎまでの異種でもある要素のデータのセット。
プローブ
本発明は、入力、外部アプリ、ＳＱＬ、関係ＤＢ、非ＳＱＬ ＤＢ等に接続された、プローブを表す単一の又は相互接続されたニューロン２として、外部世界とのインターフェースを実施する。

【0041】

別の例はドキュメント又はウェブページを指すハイパーテキストであり、プローブは、認知モデル内部の情報の要素中の単一のドキュメントを変換できるようにする。

【0042】

本発明では、情報は、テキスト、数字、データセット、ＸＭＬ等のように任意の基本タイプ及び構成要素、要素、モデルのように複雑であることができる。このモードでは、モデリングは、ＯＯＰパラダイムによってサポートされるような複雑な相互作用のみならず、自己書換及び再編成モデルとして推論モデルも管理することができる。

【0043】

本発明の他の態様によれば特定のデータはコンピュータ実施ニューラルネットワークによって扱われる。

【0044】

動的データ構造は、
－ファイルシステム（図２）、
－電子メールシステム（図３）、
－ブラウザシステム（図４）、
－データベースサブセット複製システム（図５）、
－準安定モデル、好ましくは糖尿病システム（図６）、
－ＩｏＴ厳密ビッグデータ（図６）、
－ハイパーテキスト（図７）、
－ベンチマーク及び評価システム（図８）、又は
－シミュレーション及び意味モデル（図９）
から選択される。
ファイルシステム
概念階層（フォルダ）を使用する従来の各ファイルシステムに関する利点は以下にある。

【0045】

－ファイルの間に関係を設定する機能は、フォルダによるフラットなグループ化よりも、アクセスしやすく、有意味なグループ化を可能にする。

【0046】

－複数のターゲットを有し、要素が再使用される複雑な環境では、タグのベースにおける設定理論は不十分であり、その代わり、本発明は素早くスケーリングし、抽象化を通して難しい要件、テンプレート、関係、ワークフロー、及び多くの他のユーザを管理できるようにする。

【0047】

－テンプレートは、標準（ユーザ定義の共通パターン）の抽象的概念をファイルに適用できるようにする。

【0048】

－抽象的概念は、単にフラットな関係モデルよりも複雑な意味基盤の構築を可能にする。

【0049】

－コラプスセットは、一連の、複雑な、又は単純な抽象的概念としてのグループ化及びアクセスを可能にする。

【0050】

－ファイル要素はコラプスとして管理され、アプリケーションハイパーテキストで説明されるように意味モデルにサブ要素を接続できるようにする。

【0051】

－本発明は、ファイル及び電子メール又は会計及び意味モデルのように異なるシステム間のブリッジを表す。この接続において、関係に異なるアプリケーション意味及びインターフェースを置く内部機能によって促進される。

【0052】

プラグインは、本発明がファイルシステムといかに相互作用して、フォルダ／ファイルシステムの従来のユーザインターフェースを意味モデルとリンクできるようにするかである。従来のファイルシステムと本発明のモデルの共存は、独自のファイルＩＤ参照及びプラグインによって保証される。

【0053】

本例では、モデルは、毎日アーカイブされるメンテナンスサービスフォトのデータベース上に構築される。

【0054】

ファイルは、ベンチマーク、カテゴリ、問題タイプ、及び知識ベースとしてプロジェクト、ワークフロー、費用、連絡先等、及び抽象的概念に直接接続される。
電子メールシステム
電子メールプラグインは、タグ及びテキストサーチを通して送信者、日付、フォルダ、又はサーチにおける通常の編成を超えてメールシステムを拡張できるようにする。本発明の使用により、関係、並列、及び抽象的概念を有するオントロジー構造でデータを編成して、種々のニーズに対処できるようになる。

【0055】

異なるレベルの抽象的概念を管理するモデリング機能により、電子メール及び内容情報を編成するに当たり最大の柔軟性が可能になる。本例は、ワークフローでのような直接関係又は独自の販売命題又は標準ベンチマークに基づくＣＲＭ及び抽象的概念評価を表示する。本発明の動的特徴により、種々の自動エンジンを使用して情報を動的に精緻化することができる。これはベンチマークの場合であるが、バリエーション又は異なる進化のｗｈａｔ－ｉｆシミュレーションも提供する。
ブラウザシステム
３Ｄブラウザは、３Ｄ空間における要素の編成及びモデリングを可能にして、異なるビュー及び視点を生み出す。

【0056】

コラプスの使用により、主構造にフォーカスし、細部の複雑性を隠すことができる。

【0057】

コラプスセットは、列記された要素を表示し、現在の使用に関連するもののみにアクセスできるようにする。

【0058】

モデルの３Ｄ表現の使用により、異なる順序、階層、関係、意味等に従って要素の空間分布を使用して同じものの複数の視点を生み出すことができる。

【0059】

ブラウザはビュー回転を使用して、ビューを切り替えることなく異なる視点から見られるようにする。

【0060】

本発明におけるビューは、あくまで抽象的概念であり、データの表現は、個人的なビュー、ユーザごとのビュー、モデルの共有ビジョンとして無限である。

【0061】

セキュリティ自体は、複雑なモデルを共有して、ユーザごと、役割ごと、又は他のルールごとにアクセス能力を微調整できるようにする抽象的概念である。

【0062】

３Ｄブラウザは、データを表現するために主に２つの抽象的概念を使用する；モデル空間表現ｘ、ｙ、ｘ、・・・、ｎ及びセキュリティ抽象的概念のルール。

【0063】

本例は、メール間の直接関係と、ワークフロー、スプレッドシート、プロジェクト、及び費用との直接関係とを表す。

【0064】

そしてオントロジー及び解析の有意味な態様をより多く網羅する抽象的概念を用いた関係。
データベースサブセット複製システム
本発明を通したデータベースサブセット複製では多くの場合、周辺精緻化を行うために自律ドメインが必要とされ、データベースは土台である。

【0065】

中央関係データベースのサブセットを複製可能なことは、ローカルリソースの限界を維持するために様々な視点から有利であることができ、潜在的なセキュリティ問題は、データ量を最小まで下げるために必須である。
例
この例は、従来の手法の典型的な関係モデル及び典型的な問題を示す。

【0066】

仮説的組織が２０のエージェントによって構成され、等しく分布した２００のクライアントが、２０００の注文及び２０２０の料金のアーカイブに接続される。２０の超過料金は、マルチエージェントの関与に伴う注文の１％である。完全な料金を正しく表し、オンプレミスで報告するために、追加のエージェントの記録をコピーする必要がある（これは、結果が２である理由である）。
解決策
本発明は、並列モデル構造、抽象化を生み出すサブセットをフィルタリングする問題を解決して、
－選択されたエージェントからエージェントテーブルへ、
－選択されたエージェントから注文へ、
－注文からクライアントへ、
－注文から料金へ
の直接関係及び
－選択された注文から関わる追加のエージェントへ
の間接的関係の記述を可能にする。

【0067】

複雑な抽象的概念を記述し管理する本発明の機能は、並列意味を作成して、リモートアプリケーションのビジネス論理及びデータサブセットについての要件を完全にサポートできるようにする。

【0068】

機能を改善するために、アプリケーションは、日付範囲に基づいてデータを複製して新たな記録又は更新のデルタだけ（例えばタイムスタンプを使用して、作成、更新、キャンセルをログして）、相互接続されていないシステム間のデータフローを最適化することができる。
準安定モデル、好ましくは糖尿病患者サポートシステム
抽象的概念は、複雑な準安定状態及び全体モデルを分類し検出する効率的な手段である。

【0069】

準安定数学（ｍｅｔａｓｔａｂｌｅ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ）は、代謝及び関連疾患の複雑性をモデリングすることができる。この例は、糖尿病、治療アドヒアランスの評価、結果品質、及び予防のための予測進化に適用される。

【0070】

４つの主要セクションがモデルを構成する：
Ａ－主要値、挙動、及び要因間の因果関係を証拠付ける現在ステータスにおけるデータの手動及び自動相関付け、
Ｂ－自動の相関付け、予測、及びレート付け、
Ｃ－典型的な準安定ステータス、知識ベース、履歴シリーズ、及び転換点を有するデータベース、
Ｄ－予測、アドヒアランス、及び治療品質レート付けを有するモデル結果。

【0071】

本発明は、時間を含む複数の次元を有する手動相関付け及び動的モデリングを組み合わせた複雑なモデリングをサポートする。ユーザの自動特徴及び相互作用機能は、複雑な準安定モデルのサポートに必要な機能レベルを達成する。

【0072】

抽象的概念により、予め定義された領域ではなく人的要因のような物理的次元及び意味次元を含むホリスティックモデルの作成が可能になる。物理的モデル及びホリスティックモデルは、患者のサポートに寄与する異なる次元で両立することができる。

【0073】

多数の自動精緻化エンジン、この場合ではベイズモデル、代数モデル、及びニューラルモデルの混合をサポートする本発明の能力は、準安定モデルのサポートにとって理想的である。システムは同時に、準安定モデリングの記述、現在ステータスの評価、及び予測のための現在状況及び動態の予測を可能にする。
ＩｏＴ厳密ビッグデータ
ビッグデータに適用される本発明は、ＩｏＴでの様々な問題の解消に寄与する：
－相関を維持するデータの離散化への現行のビッグデータ手法の制限、
－情報の品質、持続可能性、及び解決策のスケーラビリティ、
－情報の意味を見つける際の解析的困難さ。

【0074】

ローカルレベルにおいて、（Ａ）はエッジ計算を使用して情報を簡素化し、準安定データモデリングを作成する。

【0075】

抽象的概念、異なる論理エンジン、及び内部自動化を使用してデータを相関付ける本発明の機能は、このタスクを簡易化する。

【0076】

通信層（Ｂ）は、簡素化された情報のサブセット、現在ステータス及びモデルを定義する準安定値を通信する。

【0077】

また、制御コマンド及びモデル更新は同じルールに従い、データトラフィックの制限及びモデル相互作用インテリジェンスの増強を同時に可能にする。

【0078】

生データから、より洗練された値の組み合わせ及び抽象的概念とのリンクに、通信のレベルを上げることで、システムのセキュリティ及びシステムの全体インテリジェンスを増強することができる。

【0079】

本発明のエッジ計算によって生成されるメタデータを使用したクラウド（Ｃ）における解析エンジンは、データのモデリングに内部意味を利用する。

【0080】

（Ｄ）のデータベースの使用は、ＩｏＴ基盤の監視、解析、報告、及び制御でのクラウドサービス（Ｅ）をサポートする。

【0081】

本発明は、両側を増強する一種のスペキュラー（ｓｐｅｃｕｌａｒ）システムエッジ／クラウドを生み出す解決策として適格である：
－抽象化のおかげでエッジにおいてインテリジェントシステムを作成し、
－効率的でセキュア化された通信に情報を簡素化し、
－情報のインテリジェントクラウドモデリングを作成して、解析及び制御能力を増強し、
－インタラクティブ自動能力により、全基盤を動的にし、異なるニーズに適応可能にする。
ハイパーテキスト
ウィキ（ｗｉｋｉ）のサブパートのこの例は、具体的な情報と抽象的概念を関連させることにおける本発明の利点を実証する。本発明のインターフェースは、高度ハイパーテキストとして使用可能な複雑な要素（ニューロン）として、画像をデジタル化されたテキストと相関付けられるようにすることを可能にする。

【0082】

直接関係は、レオナルドダヴィンチと引用としてのウィトルウィウス作品との間の接続であり、基本数学を導出する。ハイパーテキストのリンク先には、レオナルドによる修正要素及び欠落要素を証拠付ける２つの抽象的概念が、既に存在する。

【0083】

抽象的概念の領域には、近似及び実験から生じる「誤差」の評価、それらの態様間の関係、並びに芸術作品の幾らかの詳細がある。

【0084】

追加の意味レベルは、これら全ての態様を関連させる水平思考及び帰納的手法に関連する抽象的概念である。
ベンチマーク及び評価システム
この例では、ベンチマークツールとしての本発明の機能を実証する：
－モデル及び抽象的概念に基づいて直接ベンチマーク複雑性レート付けをサポートする機能、
－複雑性関係（ａ）を使用してモデルを別の参照とマッチングする機能。

【0085】

２つのモデル間のあらゆる接続は他の要素と相互作用することができ、複雑性関係（ａ）を使用してランキングを上げる又は下げることが可能である。

【0086】

－モデルは、これもまた関係（ｂ）に基づいて、パターンに基づいて全体パラメータに従ってプロジェクトの品質について追加レベルの評価、より高い抽象化を可能にする。

【0087】

－比較されるモデルは、リストのタイプのテンプレート（ｃ）から生成されて、比較の進展及び要素の充填をよりアクセス可能にする。

【0088】

－抽象的概念を管理する本発明の機能は、解析要素をベンチマークに追加できるようにする。

【0089】

１．ベンチマーク要素のマッチングを可能にすることと組み合わせた、特定の要因の存在のような既存のものの拡張評価、
２．評価モデル（パターンとしても）における欠落要素、これは、ベンチマークを遂行するようにデルタ及び行為を証拠付け編成するのに有用である。

【0090】

－標準設計、シナプス３又はニューロン２接続エントリ点におけるアクティブ要素を通した要素論理にけるマッチングの異なる評価だけを使用して肯定的及び否定的ベンチマーク要因をマッピングする機能。
シミュレーション及び意味モデル
本発明の初期の構想は、デジタルツインのシミュレーションの用語のようにデジタルで現実を再現することから始まった。

【0091】

シミュレーションから、スマートトーク、次いでＯＯＰオブジェクト指向プログラミングパラダイムが導出された。

【0092】

概念は、マシンから生産チェーン、そして社会環境までの物理的モデルを研究、予測するために、現実世界のオブジェクトの全ての構成要素及び挙動をデジタルで再現することである。

【0093】

本発明は、そのような多次元シミュレーションにとって理想的なツールである。＜＜ニューロン２＞＞は、これもまたニューロン２／コレクション／コラスプのように複雑な物体も移動させることによって互いと通信し、自然構造、通信、関係を表す大半のモデルをシミュレートして、意味レベルに達することができる。

【0094】

他の手法との違いは、抽象的概念を使用して追加の次元を作成する機能である。

【0095】

単一のオブジェクトは、高度な相互作用又は解析を可能にする単なるステータスマシンよりもはるかに高度なアイデンティティを有することができる。

【0096】

フルシステムは、ただ現在のシミュレーションステータス又はカウンタだけよりも種々の態様を網羅する追加の解析層を用いて表すことができる。

【0097】

例えば、潜在的な追加の次元は以下であることができる。

【0098】

－文書、動作中の各オブジェクト、接続、ルール、アクティブ構成要素、は、意味視点からも挙動として文書化することができる、
－モデルの文書化と論理定義との混合、
－文書化は、アドヒアランスのベンチマーク又はバイアスの検出に使用されるモデルであることができる。

【0099】

モデルの文書化、ベンチマーク、及びバイアスの検出は、法規制及び倫理ポリシーの視点からプロジェクトを管理するために提案される方法、
－改善、
－悪条件等
として異なるターゲット又はモデルの潜在的将来の予測を行うための「ｗｈａｔ－ｉｆ」手法の１つである。

【0100】

コンピュータを通してニューラルネットワークグラフ１実施する方法を提供することも本発明の目的である。特に、方法は、システムに関連して上述され、ここで想起されるフェーズを作動させることによって実行される。

【0101】

特に、以下のステップを含む方法がコンピュータによって実行される：
モデルのグラフ１ｉｃ表現において、複数のニューロン２を実現することであって、各ニューロン２は動的データ構造における固有のアドレス可能なノードによって表され、複数のデータを各々含む、実現するステップ、
ニューロン２に含まれる１つ又は複数のデータを別のニューロンに輸送するために、間に２つ以上のニューロン２を接続する複数の軸索及び樹状突起４を実現することであって、各軸索４は、ニューロンに接続するためのシナプス３を端部に有する、実現するステップ。

【0102】

さらに、方法は、中間軸索４及びそのシナプス３を通して、２つの主ニューロン２を接続する別の軸索４に直接、少なくとも１つの中間ニューロン２を接続するフェーズを含む。

【0103】

方法は以下のステップを含む：
－中間ニューロン２及び中間軸索４又は樹状突起を通して、主ニューロン２に含まれ、データの第１の組合せを定義するように中間ニューロン２の予め選択されたデータの関数として軸索４に沿って間で伝送される１つ又は複数の特定のデータを選択するステップ、
－データの第１の組合せと異なるデータの第２の組合せを定義するように中間ニューロン２の予め選択されたデータの機能において、主ニューロン２に含まれ、中間ニューロン２及び中間軸索４又は樹状突起を通して軸索４に沿って間で伝送される、第１の選択と異なる１つ又は複数の特定のデータを選択するステップ。

【0104】

好ましくは、ニューロン２／軸索４／樹状突起間の通信は双方向である。

【0105】

－第１の抽象的概念レベルが上記第１の選択によって定義され、第２の抽象的概念レベルが、第１の選択と異なる上記第２の選択によって定義される、上記データのグラフ１を含むグラフ１ｉｃａｌ表現を作成するステップ。

【0106】

好ましくは、ニューロン２に含まれる各データは意味領域に属し、中間ニューロン２及び中間軸索４は、中間ニューロンの予め選択されるデータと同じ意味領域に属する、主ニューロン２に含まれる１つ又は複数の特定のデータを選択するように構成される。

【0107】

さらに、２つ以上の中間軸索４及び中間ニューロン２が同じ軸索に直接接続される。

【0108】

詳細には、各中間軸索及び中間ニューロン２は、主ニューロン２に含まれ、軸索に沿って間で伝送される異なる各データを選択するように構成される。

【0109】

本発明の一態様によれば、各ニューロン２は、コラプス状況に構成可能であり、コラプス状況では、各ニューロン２は、上記ニューラルネットワークを含む動的データ構造のサブシステムを含む。

【0110】

本発明は、最初に置かれた範囲に達する。

【0111】

特に、本発明は、グラフ１ｓを使用して、意味を求めることができるモデルを作成し、インタラクティブ自動モードで抽象的概念を生成することにより、多くの異なるフィールドで知識を表せるようにする。

【0112】

グラフ１ｓは、情報及び知識全般をより効率的に管理するように、動的構造で様々なレベルの抽象的概念を生み出すことが可能なニューラルネットワーク表現に基づいて、コンピュータ実施システムを使用することによって生成される。

【符号の説明】

【0113】

１ グラフ
２ ニューロン
３ シナプス
４ 軸索／樹状突起

【図1a】

【図1b】

【図1c】

【図1d】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【外国語明細書】