特表 2024-508624 エッジベース人工知能有効化

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-02-28

(54)【発明の名称】エッジベース人工知能有効化

(51)【国際特許分類】

   H04L 67/289 20220101AFI20240220BHJP

   H04L 67/1074 20220101ALI20240220BHJP

   H04L 67/563 20220101ALI20240220BHJP

【ＦＩ】

H04L67/289

H04L67/1074

H04L67/563

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023545384

(86)(22)【出願日】2022-02-02

(85)【翻訳文提出日】2023-08-25

(86)【国際出願番号】 US2022070476

(87)【国際公開番号】W WO2022178484

(87)【国際公開日】2022-08-25

(31)【優先権主張番号】63/152,139

(32)【優先日】2021-02-22

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】518236786

【氏名又は名称】センチュリーリンク インテレクチュアル プロパティー エルエルシー

(74)【代理人】

【識別番号】110000877

【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】ルイス、ロナルド エー．

(72)【発明者】

【氏名】グレイソン、アリソン

(72)【発明者】

【氏名】サンティアゴ、カルロス

(57)【要約】

エッジコンピューティング遠隔通信ネットワークは、ネットワークの異なるエッジ計算サイトに接続された分散デバイスで使用するためのコンピューティングモデルを効率的に生成及び更新するために提供される。ネットワークオーケストレーションシステムは、ネットワークに接続されたデバイス及びそれらが接続されているエッジ計算サイトを追跡し得る。デバイスは、限定的なコンピューティング能力を備え得、センサ又は他のデータ収集メカニズムを含み得る。未加工データは、接続されたデバイスから１つ又は複数のエッジ計算サイトに提供され得る。エッジ計算サイトは、例えば、ネットワークオーケストレーションシステムによって、未加工データを複製するかどうか、コンピューティングモデルによるその消費に備えてデータを修正するかどうか、修正済みデータを複製するかどうか、コンピューティングモデルを改良するかどうか、改良済みのコンピューティングモデルを複製するかどうか、及び／又は、未加工データ、修正済みデータ、及び／又は改良済みのコンピューティングモデルの一部又は全部を他のエッジコンピューティングサイト及び／又は接続されたデバイスと共有するかどうかを命令され得る。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

遠隔通信ネットワークの第１のエッジ計算サイトで、第１のアクセスネットワークを介して第１のデバイスから未加工データを受信する段階；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記遠隔通信ネットワークの第２のエッジ計算サイトに前記未加工データを送信するかどうかを判定する段階；
前記遠隔通信ネットワークの前記第２のエッジ計算サイトに前記未加工データを送信すると判定される場合、前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のエッジ計算サイトに前記未加工データを送信する段階；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第１のエッジ計算サイト、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第１のエッジ計算サイトに接続された第２のデバイスの１つによって記憶される第１のモデルによる消費のために、前記未加工データが修正される必要があるかどうかを判定する段階；
前記第１のモデルによる消費のために前記未加工データが修正される必要があると判定される場合、前記未加工データを修正して、修正済みデータを生成する段階；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みデータを提供するかどうかを判定する段階；
前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みデータを提供すると判定される場合、前記修正済みデータを、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに提供する段階；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記修正済みデータを使用して前記第１のエッジ計算サイトで前記第１のモデルを修正するかどうかを判定する段階；
前記第１のエッジ計算サイトで前記第１のモデルを修正すると判定される場合、前記修正済みデータを使用して前記第１のモデルを修正して、修正済みの第１のモデルを生成する段階；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みの第１のモデルを送信するかどうかを判定する段階；
前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みの第１のモデルを送信すると判定される場合、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みの第１のモデルを送信する段階；及び
前記修正済みの第１のモデルを使用して、前記第１のエッジ計算サイト、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つの動作に自動的に影響を及ぼす段階
を備える、方法。

【請求項2】

前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のエッジ計算サイトから、第２のモデルに関連する第２の修正済みデータを受信する段階
を更に備える、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記第１のエッジ計算サイトで前記第２のモデルを修正する段階；及び
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のデバイスに前記修正済みの第２のモデルを提供する段階
を更に備える、請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記第１のエッジ計算サイトが、前記第１のアクセスネットワークを介して、前記第２のデバイスに前記第２の修正済みデータを提供する段階
を更に備える、請求項２又は３に記載の方法。

【請求項5】

前記第２の修正済みデータを評価して、前記第２の修正済みデータのセキュリティ値を判定する段階；
前記セキュリティ値を判定する段階に基づき、前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のデバイスに前記第２の修正済みデータを提供するかどうかを判定する段階
を更に備える、請求項２から４のうちいずれか一項に記載の方法。

【請求項6】

前記第１のエッジ計算サイトで、ネットワークオーケストレーションシステムから、前記修正済みデータを前記第２のエッジ計算サイトに、及び前記修正済みの第１のモデルを前記第２のデバイスに提供する旨の命令を受信する段階
を更に備える、請求項１から５のうちいずれか一項に記載の方法。

【請求項7】

前記第１のエッジ計算サイトで、前記ネットワークオーケストレーションシステムから、修正済みデータ又は前記修正済みの第１のモデルへの更新を前記第２のエッジ計算サイトにこれ以上提供しない旨の更新された命令を受信する段階
を更に備える、請求項６に記載の方法。

【請求項8】

前記第１のエッジ計算サイトで、前記ネットワークオーケストレーションシステムから、第３のエッジ計算サイトに前記未加工データを提供するが、前記第２のエッジ計算サイトに前記未加工データを提供しない旨の命令を受信する段階
を更に備える、請求項６又は７に記載の方法。

【請求項9】

前記未加工データを修正する段階は、前記未加工データから特徴ペアを抽出する段階を有する、請求項１から８のうちいずれか一項に記載の方法。

【請求項10】

前記未加工データを修正して前記修正済みデータを生成する前記段階は、前記第１のモデルにおける使用のために前記未加工データから特徴ペアの第１のセットを抽出することによって第１の修正済みデータを生成する段階、及び、第２のモデルにおける使用のために前記未加工データから特徴ペアの第２のセットを抽出することによって第２の修正済みデータを生成する段階を有し、前記方法は更に：
前記第１の修正済みデータを使用して、前記第１のエッジ計算サイトで前記第１のモデルを修正する段階；及び
前記第２のエッジ計算サイトに、前記第２の修正済みデータを送信する段階
を備える、請求項９に記載の方法。

【請求項11】

少なくとも１つのプロセッサ；
前記少なくとも１つのプロセッサに動作可能に接続され、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行された場合、システムに方法を実行させる命令を記憶するメモリ
を備え、前記方法は：
遠隔通信ネットワークの第１のエッジ計算サイトで、第１のアクセスネットワークを介して第１のデバイスから未加工データを受信する段階；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記遠隔通信ネットワークの第２のエッジ計算サイトに前記未加工データを送信するかどうかを判定する段階；
前記遠隔通信ネットワークの前記第２のエッジ計算サイトに前記未加工データを送信すると判定される場合、前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のエッジ計算サイトに前記未加工データを送信する段階；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第１のエッジ計算サイト、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第１のエッジ計算サイトに接続された第２のデバイスの１つによって記憶される第１のモデルによる消費のために、前記未加工データが修正される必要があるかどうかを判定する段階；
前記第１のモデルによる消費のために前記未加工データが修正される必要があると判定される場合、前記未加工データを修正して、修正済みデータを生成する段階；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みデータを提供するかどうかを判定する段階；
前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みデータを提供すると判定される場合、前記修正済みデータを、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに提供する段階；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記修正済みデータを使用して前記第１のエッジ計算サイトで前記第１のモデルを修正するかどうかを判定する段階；
前記第１のエッジ計算サイトで前記第１のモデルを修正すると判定される場合、前記修正済みデータを使用して前記第１のモデルを修正して、修正済みの第１のモデルを生成する段階；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みの第１のモデルを送信するかどうかを判定する段階；
前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みの第１のモデルを送信すると判定される場合、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みの第１のモデルを送信する段階；及び
前記修正済みの第１のモデルを使用して、前記第１のエッジ計算サイト、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つの動作に自動的に影響を及ぼす段階
を有する、システム。

【請求項12】

前記方法は更に：
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のエッジ計算サイトから、第２のモデルに関連する第２の修正済みデータを受信する段階
を有する、請求項１１に記載のシステム。

【請求項13】

前記方法は更に：
前記第１のエッジ計算サイトで前記第２のモデルを修正する段階；及び
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のデバイスに前記修正済みの第２のモデルを提供する段階
を有する、請求項１２に記載のシステム。

【請求項14】

前記方法は更に：
前記第２の修正済みデータを評価して、前記第２の修正済みデータのセキュリティ値を判定する段階；
前記セキュリティ値を判定する手順に基づき、前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のデバイスに前記第２の修正済みデータを提供するかどうかを判定する段階
を有する、請求項１２又は１３に記載のシステム。

【請求項15】

前記方法は更に：
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第１のアクセスネットワークを介して、前記第２のデバイスに前記第２の修正済みデータを提供する段階
を有する、請求項１２から１４のうちいずれか一項に記載のシステム。

【請求項16】

前記方法は更に：
前記第１のエッジ計算サイトで、ネットワークオーケストレーションシステムから、前記修正済みデータを前記第２のエッジ計算サイトに、及び前記修正済みの第１のモデルを前記第２のデバイスに提供する旨の命令を受信する段階
を有する、請求項１２から１５のうちいずれか一項に記載のシステム。

【請求項17】

前記方法は更に：
前記第１のエッジ計算サイトで、前記ネットワークオーケストレーションシステムから、修正済みデータ又は前記修正済みの第１のモデルへの更新を前記第２のエッジ計算サイトにこれ以上提供しない旨の更新された命令を受信する段階
を有する、請求項１６に記載のシステム。

【請求項18】

前記方法は更に：
前記第１のエッジ計算サイトで、前記ネットワークオーケストレーションシステムから、第３のエッジ計算サイトに前記未加工データを提供するが、前記第２のエッジ計算サイトに前記未加工データを提供しない旨の命令を受信する段階
を有する、請求項１６又は１７に記載のシステム。

【請求項19】

前記未加工データを修正する段階は、前記未加工データから特徴ペアを抽出する段階を有し、ここで前記未加工データを修正して前記修正済みデータを生成する段階は、前記第１のモデルにおける使用のために前記未加工データから特徴ペアの第１のセットを抽出することによって第１の修正済みデータを生成する段階、及び、第２のモデルにおける使用のために前記未加工データから特徴ペアの第２のセットを抽出することによって第２の修正済みデータを生成する段階を有し、前記方法は更に：
前記第１の修正済みデータを使用して、前記第１のエッジ計算サイトで前記第１のモデルを修正する段階；及び
前記第２のエッジ計算サイトに、前記第２の修正済みデータを送信する段階
を備える、請求項１１から１８のうちいずれか一項に記載のシステム。

【請求項20】

遠隔通信ネットワークのネットワークオーケストレーションシステムが、第１のモデルを利用して、少なくとも１つのデバイスに現在接続されている１つ又は複数のエッジ計算サイトの第１のセットを判定する段階；
前記遠隔通信ネットワークの前記ネットワークオーケストレーションシステムが、第２のモデルを利用して、少なくとも１つのデバイスに現在接続されている１つ又は複数のエッジ計算ノードの第２のセットを判定する段階；
前記ネットワークオーケストレーションシステムが、１つ又は複数のエッジ計算サイトの前記第１のセットに第１の命令を提供する段階
を備え、前記第１の命令は：
前記第１のモデルを利用して前記少なくとも１つのデバイスから受信された未加工データを複製するかどうか、及びどこで複製するか；
１つ又は複数のエッジ計算サイトの前記第１のセットで前記未加工データを修正して、第１の修正済みデータを生成するかどうか；
前記第１のセット内の１つ又は複数の他のエッジ計算サイトに前記第１の修正済みデータを複製するかどうか、及びどこで複製するか；
１つ又は複数のエッジ計算サイトの前記第１のセットで前記第１のモデルを修正して、第１の修正済みモデルを生成するかどうか；及び
前記第１の修正済みモデルを複製するかどうか、及びどこで複製するか
を有し；及び
前記ネットワークオーケストレーションシステムが、１つ又は複数のエッジ計算サイトの前記第２のセットに第２の命令を提供する段階
を備え、前記第２の命令は：
前記第２のモデルを利用して前記少なくとも１つのデバイスから受信された未加工データを複製するかどうか、及びどこで複製するか；
１つ又は複数のエッジ計算サイトの前記第２のセットで前記未加工データを修正して、第２の修正済みデータを生成するかどうか；
前記第２のセット内の１つ又は複数の他のエッジ計算サイトに前記第２の修正済みデータを複製するかどうか、及びどこで複製するか；
１つ又は複数のエッジ計算サイトの前記第２のセットで前記第２のモデルを修正して、第２の修正済みモデルを生成するかどうか；及び
前記第２の修正済みモデルを複製するかどうか、及びどこで複製するか
を有する、方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

［関連出願への相互参照］
本願は、２０２１年２月２２日に提出された、「エッジベース人工知能有効化（Ｅｄｇｅ－Ｂａｓｅｄ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ Ｅｎａｂｌｅｍｅｎｔ）」と題した米国仮出願第６３／１５２，１３９号の利益を主張するものであり、これは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

【0002】

エッジコンピューティングは、計算及び／又はデータストレージが、物理的及び／又は論理的にこれらのサービスを要求したエンティティのロケーションの近くで実行されるコンピューティングアーキテクチャである。要求元のコンピューティングデバイスと、計算及び／又はデータストレージを実行するコンピューティングデバイスとの近接性は、帯域幅を節約し、レイテンシを低減する。

【発明の概要】

【0003】

本開示の例は、人工知能及び／又は機械学習モデルの効率的な使用を可能にするエッジベース遠隔通信ネットワークに関連する。例えば、遠隔通信ネットワークの第１のエッジ計算サイトで、第１のアクセスネットワークを介して第１のデバイスから未加工データを受信する段階；第１のエッジ計算サイトが、遠隔通信ネットワークの第２のエッジ計算サイトに未加工データを送信するかどうかを判定する段階；遠隔通信ネットワークの第２のエッジ計算サイトに未加工データを送信すると判定される場合、第１のエッジ計算サイトが、第２のエッジ計算サイトに未加工データを送信する段階；第１のエッジ計算サイトが、第１のエッジ計算サイト、第２のエッジ計算サイト、第１のデバイス、又は第１のエッジ計算サイトに接続された第２のデバイスの１つによって記憶される第１のモデルによる消費のために、未加工データが修正される必要があるかどうかを判定する段階；第１のモデルによる消費のために未加工データが修正される必要があると判定される場合、未加工データを修正して、修正済みデータを生成する段階；第１のエッジ計算サイトが、第２のエッジ計算サイト、第１のデバイス、又は第２のデバイスの少なくとも１つに修正済みデータを提供するかどうかを判定する段階；第２のエッジ計算サイト、第１のデバイス、又は第２のデバイスの少なくとも１つに修正済みデータを提供すると判定される場合、修正済みデータを、第２のエッジ計算サイト、第１のデバイス、又は第２のデバイスの少なくとも１つに提供する段階；第１のエッジ計算サイトが、修正済みデータを使用して第１のエッジ計算サイトで第１のモデルを修正するかどうかを判定する段階；第１のエッジ計算サイトで第１のモデルを修正すると判定される場合、修正済みデータを使用して第１のモデルを修正して、修正済みの第１のモデルを生成する段階；第１のエッジ計算サイトが、第２のエッジ計算サイト、第１のデバイス、又は第２のデバイスの少なくとも１つに修正済みの第１のモデルを送信するかどうかを判定する段階；第２のエッジ計算サイト、第１のデバイス又は第２のデバイスの少なくとも１つに修正済みの第１のモデルを送信すると判定される場合、第２のエッジ計算サイト、第１のデバイス、又は第２のデバイスの少なくとも１つに修正済みの第１のモデルを送信する段階；及び、修正済みの第１のモデルを使用して、第１のエッジ計算サイト、第２のエッジ計算サイト、第１のデバイス、又は第２のデバイスの少なくとも１つの動作に自動的に影響を及ぼす段階、を備える方法が提供される。

【0004】

他の例において、少なくとも１つのプロセッサ、及び、少なくとも１つのプロセッサに動作可能に接続され、少なくとも１つのプロセッサによって実行された場合、システムに方法を実行させる命令を記憶するメモリを備えるシステムが提供される。例において、その方法は、遠隔通信ネットワークの第１のエッジ計算サイトで、第１のアクセスネットワークを介して第１のデバイスから未加工データを受信する手順；第１のエッジ計算サイトが、遠隔通信ネットワークの第２のエッジ計算サイトに未加工データを送信するかどうかを判定する手順；遠隔通信ネットワークの第２のエッジ計算サイトに未加工データを送信すると判定される場合、第１のエッジ計算サイトが、第２のエッジ計算サイトに未加工データを送信する手順；第１のエッジ計算サイトが、第１のエッジ計算サイト、第２のエッジ計算サイト、第１のデバイス、又は第１のエッジ計算サイトに接続された第２のデバイスの１つによって記憶される第１のモデルによる消費のために、未加工データが修正される必要があるかどうかを判定する手順；第１のモデルによる消費のために未加工データが修正される必要があると判定される場合、未加工データを修正して、修正済みデータを生成する手順；第１のエッジ計算サイトが、第２のエッジ計算サイト、第１のデバイス、又は第２のデバイスの少なくとも１つに修正済みデータを提供するかどうかを判定する手順；第２のエッジ計算サイト、第１のデバイス、又は第２のデバイスの少なくとも１つに修正済みデータを提供すると判定される場合、修正済みデータを、第２のエッジ計算サイト、第１のデバイス、又は第２のデバイスの少なくとも１つに提供する手順；第１のエッジ計算サイトが、修正済みデータを使用して第１のエッジ計算サイトで第１のモデルを修正するかどうかを判定する手順；第１のエッジ計算サイトで第１のモデルを修正すると判定される場合、修正済みデータを使用して第１のモデルを修正して、修正済みの第１のモデルを生成する手順；第１のエッジ計算サイトが、第２のエッジ計算サイト、第１のデバイス、又は第２のデバイスの少なくとも１つに修正済みの第１のモデルを送信するかどうかを判定する手順；第２のエッジ計算サイト、第１のデバイス、又は第２のデバイスの少なくとも１つに修正済みの第１のモデルを送信すると判定される場合、第２のエッジ計算サイト、第１のデバイス、又は第２のデバイスの少なくとも１つに修正済みの第１のモデルを送信する手順；及び、修正済みの第１のモデルを使用して、第１のエッジ計算サイト、第２のエッジ計算サイト、第１のデバイス、又は第２のデバイスの少なくとも１つの動作に自動的に影響を及ぼす手順、を備え得る。

【0005】

他の例において、エッジ遠隔通信ネットワークのネットワークオーケストレーションシステムが、第１のモデルを利用して、少なくとも１つのデバイスに現在接続されている１つ又は複数のエッジ計算サイトの第１のセットを判定する段階；エッジ遠隔通信ネットワークのネットワークオーケストレーションシステムが、第２のモデルを利用して、少なくとも１つのデバイスに現在接続されている１つ又は複数のエッジ計算ノードの第２のセットを判定する段階；ネットワークオーケストレーションシステムが、１つ又は複数のエッジ計算サイトの第１のセットに第１の命令を提供する段階、を備える方法が提供され、第１の命令は、第１のモデルを利用して少なくとも１つのデバイスから受信された未加工データを複製するかどうか、及びどこで複製するか；１つ又は複数のエッジ計算サイトの第１のセットで未加工データを修正して、第１の修正済みデータを生成するかどうか；第１のセット内の１つ又は複数の他のエッジ計算サイトに第１の修正済みデータを複製するかどうか、及びどこで複製するか；１つ又は複数のエッジ計算サイトの第１のセットで第１のモデルを修正して、第１の修正済みモデルを生成するかどうか；及び、第１の修正済みモデルを複製するかどうか、及びどこで複製するか、を有する。例において、方法はまた、ネットワークオーケストレーションシステムが、１つ又は複数のエッジ計算サイトの第２のセットに第２の命令を提供する段階を備え、第２の命令は、第２のモデルを利用して少なくとも１つのデバイスから受信された未加工データを複製するかどうか、及びどこで複製するか；１つ又は複数のエッジ計算サイトの第２のセットで未加工データを修正して、第２の修正済みデータを生成するかどうか；第２のセット内の１つ又は複数の他のエッジ計算サイトに第２の修正済みデータを複製するかどうか、及びどこで複製するか；１つ又は複数のエッジ計算サイトの第２のセットで第２のモデルを修正して、第２の修正済みモデルを生成するかどうか；及び、第２の修正済みモデルを複製するかどうか、及びどこで複製するか、を備え得る。

【0006】

本概要は、以下の発明を実施するための形態において更に説明される選択された概念を、簡略化した形態で紹介するために提供される。本概要は、特許請求される主題の重要な特徴又は必須の特徴を識別することを意図しておらず、それは、特許請求される主題の範囲を限定するために使用されることも意図していない。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】１つの実施形態に係る、エッジ遠隔通信ネットワークシステムを示す概略図である。

【0008】

【図2】１つの実施形態に係る、ネットワークのエッジサイトのエッジ計算環境を示す概略図である。

【0009】

【図3A】モデルを使用し、エッジ計算ネットワークに接続されたデバイスが動作することを可能にするための方法を示すフローチャートである。

【図3B】モデルを使用し、エッジ計算ネットワークに接続されたデバイスが動作することを可能にするための方法を示すフローチャートである。

【0010】

【図4】コンピューティングデバイス又はコンピュータシステムの一例を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

人工知能モデル等のモデルは、データ消費を通じて継続的に改善している。例えば、自動運転モデルは、モデルを使用する移動車両から取得されたデータから改良される。モデルは、車両の移動中にキャプチャされた画像、センサデータ、エンジンデータ、及び他のデータ等のデータを使用し得る。モデルを改良するために利用可能な大量のデータが存在し得る。加えて、モデルがデータを使用し得る前に、当該データは修正される必要があり得る。モデルを使用するデバイスは、仮にあったとしても、効率的にモデルを改良するために十分な速さで大量のデータを収集及び記憶する能力を有しない場合がある。同様に、モデルを使用するデバイスは、モデルによる使用のためにデータを修正又は改良する能力を有しない場合がある。十分な迅速性をもって改善しないモデルは、故障し得る。例えば、高レイテンシに起因して、モデル自体を迅速に改善することができない、又は、データを収集する、データを修正する、及び／又はモデルを改善する他のデバイスと迅速に通信することができない自動運転モデルを使用する車両は、クラッシュし得る、又はそうでなければ不正確に動作し得る。デバイスによって使用されるモデルはまた、データ収集が限定的である場合、非効率的に改善し得る。例えば、単一の車両に関連付けられたデータにアクセスするのみである自動運転モデルは、大量の車両に関連付けられたデータにアクセスする自動運転モデルほど迅速又は効率的に改善しない。他の例において、モデルは、サーバ又は他のコンピューティングデバイスにおけるネットワークコンピューティングカードの故障を予測するために使用されるモデルを備え得る。例えば、組織は、コンピューティングシステム内で数千のコンピューティングデバイスを所有又は制御し得、組織は、是正措置が講じられ得るよう、コンピューティングシステム障害が発生する前にそれらを予測するために使用されるモデルを生成及び改良することから恩恵を受け得る。

【0012】

通信ネットワークは、顧客及び／又はネットワークの顧客に関連付けられたデバイスに、ネットワークデバイス間の通信の伝送、ネットワークサービス、ネットワークコンピューティング環境、及びクラウドサービス（例えば、ストレージサービス、ネットワーキングサービス、計算サービス等）等を含む多くのサービスを提供し得る。データ収集、データ修正、及びモデル改良等のサービスを提供するため、ネットワーキングコンポーネント及び他のデバイスはネットワーク内で相互接続及び構成されており、それにより、デバイスは通信ネットワークにアクセスし得る。通信ネットワークのエッジサイトは多くのロケーションに存在して、デバイスがネットワークにアクセスする際のレイテンシを低下させ得る。エッジサイトは、全て低レイテンシで、データがデバイスから収集されることを可能にし、データが他のサイトと共有されることを可能にし、データがモデルによる使用のために修正されることを可能にし、及び、モデルがデバイスによる使用のために改良されることを可能にし得る。通信ネットワークは、データを迅速に収集及び処理するために、ネットワークを使用する個々のデバイスよりも遥かに高い処理能力を有し得る。

【0013】

本願の態様は、人工知能／機械学習モデル等のモデルを使用するデバイスが動作することを可能にし得るエッジ遠隔通信ネットワークシステムについて説明する。エッジ遠隔通信ネットワークシステムは、システムの１つ又は複数のエッジ計算サイトを介する等してエッジ遠隔通信ネットワークシステムと通信している、又はそうでなければこれに接続されているデバイスからデータを収集し得る。収集されたデータは他のエッジサイトと共有され得るため、任意の場所に位置し、システムと通信しているデバイスは、同じデータへのアクセスを有する。収集されたデータは修正され得、それにより、モデルは、修正済みデータを使用することによって改良され得る。修正済みデータは、システム上に記憶されているモデルを改良するために使用され得る、又は、デバイス自体に記憶されている等、システム上に記憶されていないモデルを改良するために、デバイスにとってアクセス可能であり得る。

【0014】

エッジ遠隔通信ネットワークシステムは、人工知能モデル等のモデルを使用するデバイスが、データ層を使用して動作することを可能にし得る。例えば、エッジ遠隔通信ネットワークシステムは、データトランスポート層、データセッション層、データプレゼンテーション層、及びデータアプリケーション層を含む４階層のデータモデルを使用し得る。データトランスポート層は、ネットワークの参加者を定義し、通信インフラストラクチャを管理する。データセッション層は、分散データ階層を使用してデータを複製する。例えば、データセッション層は、ネットワーク全体でデータの同時性を維持するために、エッジ遠隔通信ネットワークシステムのエッジサイトに、継続的／定期的にデータを通信及び／又は複製させ得る。データプレゼンテーション層は、エッジ遠隔通信ネットワークシステムと通信している、又はそうでなければこれに接続されているデバイスから受信されたデータ等のデータを取り込み、データプレゼンテーション層はデータを修正する。１つの例において、データは、人工知能又は機械学習モデルを改良するための使用に備えて修正される。データプレゼンテーション層は、データを使用するモデル、及びモデルの使用事例及び意図に基づき、データを修正し得る。データアプリケーション層は、デバイスと対話するマイクロサービス及びアプリケーションプログラミングインタフェース（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：ＡＰＩ）のセットである。エッジ遠隔通信ネットワークシステムは、マイクロサービス及びＡＰＩを提供し得る、又はそうでなければマイクロサービス及びＡＰＩがエッジ遠隔通信ネットワークシステムに接続されたデバイスによってアクセス可能であるようにし得る。

【0015】

エッジ遠隔通信ネットワークシステムはまた、オーケストレーションシステムを含み得る。オーケストレーションシステムは、エッジ遠隔通信ネットワークシステムのエッジサイトと通信し、これを制御し得る。オーケストレーションシステムは、エッジサイトを構成及びプロビジョニングし、エッジサイトがどのように機能すべきかを確立し得る。オーケストレーションシステムは、個々のデータ層を実装するシステムに規則又は他の命令を提供して、それらのシステムにどのように機能するかを指示し得る。例えば、オーケストレーションシステムは、エッジサイトのトランスポート層システムに、どの他のエッジサイトとデータを共有／複製するかを命令し得る。

【0016】

図１は、１つの実施形態に係る、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００を示す概略図である。概して、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００は、エッジ計算サイト１０２ａ～ｎ及びオーケストレーションシステム１１４を含み得る。各エッジ計算サイト１０２ａ～ｎは、エッジ計算サイトに接続されている、又はそうでなければ通信しているデバイス１２０ａ～ｎ等のデバイスに、計算、データ、及び機能サービスを提供し得る。幾つかの実施形態において、エッジ計算サイト１０２ａ～ｎは、上述のデータ層の構成に従って動作するが、図１は、本実施形態におけるシステムとしてデータ層を例示している。例において、システム１０４、１０６、１０８及び１１０は、別個のシステムであり得、及び／又は組み合わされ得る。例えば、トランスポートシステム１０４及びセッションシステム１０６は、単一のデータベース複製システムによって実装され得る。エッジ計算サイト１０２ａ～ｎは、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００と通信している、又はそうでなければこれに接続されているデバイスにサービスを提供する際のレイテンシを低減するために、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００の異なる地理的ロケーションに存在し得る。例えば、デバイス１２０ｃ又はデバイス１２０ｄ等のデバイスは、エッジ計算サイト１０２ｂの近くに位置し得、従って、サービスの受信は、エッジ計算サイト１０２ｂによって提供される場合に最速となる。デバイス１２０ｃ又はデバイス１２０ｄがエッジ計算サイト１０２ａ又はエッジ計算サイト１０２ｎから同じサービスを受信するのは、デバイスからのエッジ計算サイトのより長い距離に起因して、より低速になり得る。デバイス１２０ｃ又はデバイス１２０ｄ等のデバイスは、ネットワーク１１２ａ～ｎを介して、エッジ計算サイト１０２ｂ等のエッジ計算サイトと通信し得る、又はそうでなければこれに接続し得る。ネットワーク１１２ａ～ｎは、インターネット、プライベートネットワーク、セルラデータ通信ネットワーク、及びローカルエリアネットワーク等のような１つ又は複数のデータ通信ネットワークを含み得る。エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００のコンポーネント間の対話及び通信は、本明細書においてより詳細に説明される。エッジ遠隔通信ネットワークシステムは、図１に示されるものよりもより多い又はより少ないコンポーネントを含み得、示されているもの以外の構成において接続され得ることを理解されたい。むしろ、図１のシステム１００は、エッジ計算システムに接続されている、又はそうでなければこれと通信しているデバイス又はネットワークに、計算、データ、及び機能サービスを提供するためのエッジ遠隔通信ネットワークシステム１００の１つの例に過ぎない。

【0017】

例において、デバイス１２０ａ～ｎは、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００に接続するために、どのエッジ計算サイトと通信するかを変更し得る。例えば、デバイスは、移動車両であり得、又は、移動車両（例えば、車両１１８）に接続され得る。デバイス１２０ｃ等のデバイスは、それがエッジ計算サイト１０２ｎに最も近く、エッジ計算サイト１０２ｎと通信する際に最低レイテンシを有したことから、当初はエッジ計算サイト１０２ｎと通信していた、又はそうでなければこれに接続されていた可能性がある。車両が移動するのに伴い、デバイス１２０ｃはエッジ計算サイト１０２ｎから離れ、エッジ計算サイト１０２ｂにより接近する。従って、デバイス１２０ｃは、エッジ計算サイト１０２ｎよりもむしろ、デバイス１２０ｃと通信する際に今や最低レイテンシを有するエッジ計算サイト１０２ｂと通信を開始する。エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００と通信しているデバイスは、デバイスがどのエッジ計算サイトと通信するかを絶えず変更し得るが、幾つかのデバイスは静止しており、常に同じエッジ計算サイトと通信し得る。他の例において、デバイス１２０ａ～ｎは、（例えば、無線電話、ラップトップ、タブレット等の）モバイルコンピューティングデバイスを備え得る。他の例において、デバイス１２０ａ～ｎは、組織のオフィスロケーションにおいてコンピューティングサーバ又は他のコンピューティングデバイスを備え得、そのそれぞれが、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００内の異なる（論理的に最も近い）エッジサイト１０２ａ～ｎに接続し得る。

【0018】

例において、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００は、人工知能（ＡＩ）モデル又は機械学習（ＭＬ）モデル等の１つ又は複数のモデルを記憶及び／又は維持する。幾つかの例において、１つ又は複数のモデルは、モデルシステム１１６ａ～ｎ内のエッジ計算サイト１０２ａ～ｎの１つ又は複数において生成及び／又は記憶される。例えば、Ｐｙｔｈｏｎ（登録商標）において、モデルの２進数表示は、モデルシステム１１６ａ～ｎに記憶され得る。モデルは、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００と通信している、又はそうでなければこれに接続されているデバイスに提供され得る。モデルは、デバイスにモデル又はモデルの更新を提供する際のレイテンシを低減するために、モデルシステム１１６ａ～ｎ内のエッジ計算サイト１０２ａ～ｎにおいて生成、改良及び／又は記憶され得る。各モデルは、特定のエッジサイトと通信するデバイスがモデルを使用しているかどうかに基づき、エッジ計算サイトの１つにおいて記憶され得る。例えば、デバイスは、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００に接続するために、エッジ計算サイト１０２ｂと通信し得る。一例において、デバイス１２０ｃ等のデバイスは、運転支援モデルを使用する車両制御ユニットである。モデルシステム１１６ｆは、車両１１８が使用するための運転支援モデルを記憶し得る。デバイス１２０ｃは、ビークルツーエブリシング（Ｖｅｈｉｃｌｅ－ｔｏ－Ｅｖｅｒｙｔｈｉｎｇ：Ｖ２Ｘ）通信デバイスであり得、これは、車両１１８がエッジ遠隔通信ネットワークシステム１００と、又は、それ自体がエッジ遠隔通信ネットワークシステム１００との間でデータの受け渡しを行う他のＶ２Ｘデバイスと通信することを可能にする。デバイス１２０ｃはまた、カメラ、車両センサ及び／又は車両の動作をモニタリングする他の車両又はデバイス等からデータを収集し、その後、収集されたデータをエッジ遠隔通信ネットワークシステム１００に送信し得る。

【0019】

幾つかの例において、特定のモデルは、オーケストレーションシステム１１４に、及び具体的にはモデルシステム１１６ｃに記憶される。例えば、オーケストレーションシステム１１４は、エッジ計算サイト１０２の１つ又は複数から未加工データ又は修正済みデータを受信し、それを使用してモデルシステム１１６ｃに記憶されたモデルを修正し得る。他の例において、モデルは、オーケストレーションシステム１１４に提供される前に、エッジ計算サイト１０２によって生成又は改良され得る。更なる例において、モデルは、デバイス１２０で作成、記憶及び改良される。例えば、各デバイス１２０ａ～ｎが使用するモデルは、モデルシステム１１６ｄ～ｉに記憶される。デバイスは、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００と通信して、モデルシステム１１６ｄ～ｉに記憶されたモデルを改良するために使用されるデータを受信し得る。例えば、デバイス１２０ｃは、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００からデータを受信し得る。データは、デバイス１２０ｃによって収集された（及びモデルシステム１１６ｆによる消費のためにエッジ遠隔通信ネットワークシステム１００によって改良された）データ、及び／又は、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００と通信する他のデバイスからのデータであり得る。データはまた、モデルシステム１１６ｆに記憶された（自動運転モデル等の）モデルによって使用されるために修正され得る。本明細書において使用される場合、修正済みデータ（又は改良済みデータ）は、１つ又は複数のモデルシステム１１６における使用のためにデバイス１２０から受信され、特徴を抽出する、又は未加工データを正規化するためにプレゼンテーションシステム１０８によって修正された未加工データを意味する。モデルシステム１１６ｆは、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００から受信された修正済みデータを使用して、記憶された自動運転モデルを改良し得る。

【0020】

エッジ計算サイト１０２ａ～ｎは、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００に接続されたデバイスからデータを受信し得る。各デバイスは、ネットワーク１１２ａ～ｎ等によって、エッジ計算サイト１０２ａ～ｎの１つ又は複数と通信し、これにデータを送信し得る。例えば、各デバイス１２０は、通信及びデータを送信するにあたり最低レイテンシを有するエッジ計算サイト１０２と通信し、これにデータを送信し得る。受信されたデータは、デバイス及び／又はデバイスの機能によって使用されるモデルを有効化及び／又は改良するために必要なデータを含み得る。例えば、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００に接続されたデバイスは、モデルを更新するために使用されるデータを送信して、当該デバイス、及び／又は当該デバイスと通信する及び／又は当該デバイスによって制御されるシステムが適切に動作することを確実にし得る。

【0021】

一例において、デバイス１２０ａは、石油ドリルを制御するシステムであり、ドリルが過熱するのを防止する役割を担っている。デバイス１２０ａは、データ（例えば、ドリル速度、土壌特性及び動作温度等のような、石油ドリルに関するセンサデータ）を収集し、それをエッジ計算サイト１０２ａに送信し得る。エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００は、データを使用して、デバイス及び／又はデバイスの機能によって使用されるモデルを継続的に更新及び／又は改良し得る。加えて、データは、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００に接続された他のデバイス及び／又は他のデバイスの機能によって使用されるモデルを更新及び／又は改良するために使用され得る。例えば、デバイス１２０ａは、石油ドリルが過熱する場合に、収集されたデータを送信し得る。データは、ドリル（又は同様のドリル）が同じ又は同様の理由により故障することを防止する等のためにモデルを改良すべく使用され得る。改良された人工知能及び／又は機械学習モデルは、その後、デバイスが制御する石油ドリルが将来的に同じ又は同様の理由により過熱することのないよう、デバイス１２０ｂ及びデバイス１２０ｅ等のような他のデバイスによって使用され得る。代替的に、オーケストレーションシステム１１４は、モデル（及びモデルを改良するために使用されるデータ）が、静止しており常にエッジ計算サイト１０２ａと通信する（そして他のサイトと通信しない）デバイス１２０ａにのみ固有であるため、それが複製される必要はないと判定し得る。そのため、オーケストレーションシステム１１４は、エッジ計算サイト１０２ａに、他のエッジ計算サイト１０２ｂ～ｎのいずれにもデータを複製又は送信しないよう命令し得る。他の例において、エッジ計算サイト１１２は、互いに直接通信して、関連する未加工データ、修正済みデータ、及び／又は改良／更新済みモデルの更新を受信するためにサブスクライブ及び／又はアンサブスクライブし得る。

【0022】

一例において、エッジ計算サイト１０２ａ～ｎは、モデルを改良しない；むしろ、それらは、モデルシステム１１６ｄ～ｉによって後に消費される未加工データ又は修正済みデータのいずれかを複製する。例えば、デバイス１２０ａによって収集されたデータは、エッジ計算サイト１０２ａによって受信され、エッジ計算サイト１０２ｎと共有される。本明細書においてより詳細に説明される通り、１つの例において、データは、プレゼンテーションシステム１０８ａ及び／又はプレゼンテーションシステム１０８ｎ等によって修正される。エッジ計算サイトはその後、デバイス１２０上に記憶された個々のモデルが改良され得るよう、デバイスとデータを共有し得る。例えば、石油ドリルの過熱に関してデバイス１２０ａによって共有されるデータは、エッジ計算サイト１０２ｎと共有され、デバイス１２０ｅによる消費のためにプレゼンテーションシステム１０８ｎによって修正され得る。修正済みデータはその後、デバイス１２０ａ及びデバイス１２０ｅに送信され得る。修正済みデータはその後、モデルシステム１１６ｄ及びモデルシステム１１６ｈによって使用され、デバイス１２０ａ及びデバイス１２０ｅによって使用されるモデルを改良して、石油ドリルが過熱することを防止し得る。デバイス１２０ｅはまた、エッジ計算サイト１０２ｎにデータを送信し得る。データはその後、修正され、モデルシステム１１６ｄ及びモデルシステム１１６ｉ用のデバイス１２０ａ及びデバイス１２０ｅと共有されて、再び石油ドリルを制御するために使用されるモデルを改良し得る。

【0023】

各エッジ計算サイト１０２ａ～ｎは、トランスポートシステム１０４ａ～ｎを含み得る。トランスポートシステム１０４ａ～ｎは、各エッジ計算サイトがデータを共有する、又はそうでなければ接続するべきエッジ計算サイトを判定し得る。例において、トランスポートシステム１０４ａ～ｎは、各エッジ計算サイト１０２に接続されたデバイス及び当該データに基づき、エッジ計算サイト１０２ａ～ｎがどのエッジ計算サイトにデータを複製すべきかを判定する。例えば、エッジ計算サイト１０２ａは、各エッジ計算サイトが同じモデル又は同様のモデルを使用するデバイスと通信していることから、エッジ計算サイト１０２ｂ及びエッジ計算サイト１０２ｎの両方に接続してこれらにデータを複製し得る。一例において、トランスポートシステム１０４ａ～ｎは、ＨａｒｐｅｒＤＢ Ｉｎｃ．によって提供されるＨａｒｐｅｒＤＢのようなソフトウェアが搭載されたデータベースシステムを備える。例えば、トランスポートシステムは、（センサ、モニタリングシステム等のような）運用技術システムが、それらのデータを（イベントログ等の）情報技術システムと容易に統合することを可能にするデータベースシステムを備え得る。

【0024】

例において、デバイス１２０ｃは、車両１１８に接続される、又は車両１１８の一部であり得る。車両は従来、運転者又は操縦者が車両をより効果的に管理することを可能にするために使用される様々なタイプのデータを収集する複数のセンサから成る運用技術（ＯＴ）環境である。例において、デバイス１２０ｃは、ネイティブＨａｒｐｅｒＤＢを使用してデータを収集しネットワーク１００に伝送するためにＨａｒｐｅｒＤＢを実行するＲａｓｐｂｅｒｒｙ Ｐｉに接続されたオンボード診断ＩＩ（Ｏｎｂｏａｒｄ Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ ＩＩ：ＯＤＢ２）インタフェースを備え得る。ＨａｒｐｅｒＤＢは、軽量で高度にスケーラブルなハイブリッドデータベースであり、監視制御及びデータ取得（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｎｄ Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ：ＳＣＡＤＡ）環境においてマイクロコントローラ上で実行するにあたり十分に小さく、ネットワーク１００上での展開においてペタバイト単位のデータを処理するにあたり十分にスケーラブルである。これにより、センサ、コントローラ、及びｓｙｓｌｏｇサーバからのデータがネイティブ形式で取り込まれることが可能となるため、それは、ポータブルデータ抽象化層として使用され得る。未加工データはその後、プロトコル又はインタフェースにかかわらずほぼあらゆるデバイスから取得され、取り込みのためにプレゼンテーションシステム１０８に公開され得る。トランスポートシステム１０４はまた、データ複製エンジンとして動作して、エッジデータ永続層としてそれを実装し、それが、ネットワークが利用可能になるまでデータを保持しながら、信頼性の高いネットワークトランスポートを見つけることを可能にすることによって、信頼性が低く、変化するネットワーク状況において、信頼性の高いデータトランスポートを提供し得る。例えば、軽量のデータベースが車両に展開され、アドホックネットワーキングを使用して遠隔のロケーションからデータを収集及び伝送し得る。エッジ計算サイト１０２は、車両内のトランスポートノードがリモートデータノードを有する倉庫を車両で通過する際に、リモートデータノード又はデバイスからデータをピックアップし得る。例において、車両は、車両内部からセルラを介して、又はペアリングされたＷｉ－Ｆｉ（登録商標）インフラストラクチャの範囲に入った場合はＷｉ－Ｆｉ（登録商標）を経由してのいずれかで、リモートデータノードにデータをトランスポートする。

【0025】

トランスポートシステム１０４はまた、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００に接続されたデバイスから収集されたどの特定のデータを他のエッジ計算サイトと共有するかを判定し得る。例えば、エッジ計算サイト１０２ａ及びエッジ計算サイト１０２ｂの両方が、石油ドリルを制御するデバイスと通信し、これと接続していると仮定する。エッジ計算サイト１０２ａは、ドリルが過熱していることに関するデータを、ネットワーク１１２ａを介してデバイスから受信する。トランスポートシステム１０４ａは、受信されたデータがエッジ計算サイト１０２ａ及びエッジ計算サイト１０２ｂと通信するデバイスに送信され得るよう、当該データをエッジ計算サイト１０２ｂに送信すると判定する。デバイス１２０は、データを使用して、石油ドリルが過熱することを防止するためにデバイスによって使用される、モデルシステム１１６ｄ～ｇに記憶されたモデル等の１つ又は複数のモデルを改良する。代替的に、トランスポートシステム１０４ａは、エッジ計算サイト１０２ａ及び１０２ｂの両方がモデルを改良し得るよう、受信された未加工データをエッジ計算サイト１０２ｂに送信すると判定する。この例において、エッジ計算サイト１０２ｎは、石油ドリルが過熱することを防止するいかなるデバイスとも通信しない可能性がある。そのため、トランスポートシステム１０４ａは、エッジ計算サイト１０２ａ及びエッジ計算サイト１０２ｎがデータを共有すべきであると以前に判定したものの、エッジ計算サイト１０２ｎがデータを使用するいかなるデバイスとも通信しないことから、トランスポートシステム１０４ａは、受信されたデータがエッジ計算サイト１０２ｎに送信されるべきではないと判定する。他の例において、データは、データの一貫性を維持するため、及び／又はデバイスが将来的にエッジ計算サイト１０２ｎに接続してデータを必要とする場合にそれが利用可能であるように、エッジ計算サイト１０２ｎと共有される。加えて、エッジ計算サイト１０２ｎに接続されたデバイスは、データを使用するモデルの使用を開始し得る。

【0026】

トランスポートシステム１０４ａ～ｎは、同様のモデルを使用するデバイスをグループ分けして、エッジ計算サイト１０２がデータをいつ共有すべきかを判定し得る。例において、トランスポートシステム１０４ａ～ｎは、デバイスが異なるエッジ計算サイトとの通信にいつ切り替えるか、及び、デバイスがモデルの使用をいつ開始及び停止するかを追跡して、どのエッジ計算サイトが他のエッジ計算サイトとデータを共有すべきかを判定する。エッジ計算サイトが、データを必要とするエッジ計算サイトとのみそれを共有するよう、グループは継続的に更新され得る。例において、オーケストレーションシステム１１４は、特定のデータ複製グループに関してトランスポートシステム１０４ａ～ｎに命令するため、トランスポートシステム１０４ａ～ｎに命令を提供し得る。上述の通り、幾つかのデバイスは静止しており、常に同じエッジ計算サイトと通信している。例において、トランスポートシステム１０４ａ～ｎは、デバイスが異なるエッジ計算サイトと通信しているかどうかを判定するために、静止しているデバイスを追跡するためのリソースを浪費しなくてよい。

【0027】

別の例において、エッジ計算サイト１０２ｂ及びエッジ計算サイト１０２ｎは両方とも、運転支援モデルを利用するデバイスと通信する可能性があり、エッジ計算サイト１０２ａは、運転支援モデルを利用するいかなるデバイスとも通信しない可能性がある。この例において、トランスポートシステム１０４ｂは、運転支援モデルに関連する任意の収集されたデータがエッジ計算サイト１０２ａとではなくエッジ計算サイト１０２ｎと共有されるべきであると判定し得、トランスポートシステム１０４ｎは、運転支援モデルに関連する任意の収集されたデータがエッジ計算サイト１０２ａと共有されるのではなくエッジ計算サイト１０２ｂと共有されるべきであると判定する。トランスポートシステム１０４ｂは、エッジ計算サイトが関連データを収集する各モデルについて、任意の数のエッジ計算サイトがデータを受信すべきであると判定し得る。例において、トランスポートシステムは、将来の参照のために、各モデルについてデータを受信すべきエッジ計算サイトのコレクションを記憶する。これにより、データが受信される度に、どのエッジ計算サイトにデータが送信されるべきかをトランスポートシステム１０４が判定する必要性を回避することが可能となる。トランスポートシステムは、記憶されたコレクションを定期的に更新し得る。

【0028】

トランスポートシステム１０４ａ～ｎは、収集されたデータに関連するモデルを使用するいかなるデバイスとも通信しない他のエッジ計算サイトと依然としてデータを共有し得る。例えば、トランスポートシステムは、将来的にエッジ計算サイトがモデルを使用するデバイスに接続する可能性が高いと判定し得る。加えて、トランスポートシステムは、エッジ計算サイトのサブセットとのみデータを共有し得る。例えば、トランスポートシステムのそれぞれは、各エッジ計算サイトに、地理的領域内のエッジ計算サイトとのみデータを共有させ得る。エッジ計算サイトは、地理的領域におけるエッジ計算サイトとデータを共有するため、他のエッジ計算サイトは、データを必要とすると判定された他のエッジ計算サイトにデータを送信し得る。例えば、エッジ計算サイト１０２ａは、エッジ計算サイト１０２ｂにデータを送信し得、エッジ計算サイト１０２ｂは、その後、エッジ計算サイト１０２ｎにデータを送信する。一例において、オーケストレーションシステム１１４は、地理的領域内でデータを共有すべき各エッジ計算サイトに関してトランスポートシステムに命令する。オーケストレーションシステム１１４は、トランスポートシステムに、どのエッジ計算サイトが通信しているべきかを他の変数に基づき判定させ得る。例えば、オーケストレーションシステム１１４は、トランスポートシステムに、どのエッジ計算サイトと通信すべきかを、エッジ計算サイトのコンポーネントのサイズ、エッジ計算サイト間のレイテンシ、及びエッジ計算サイト間の接続のタイプ等に基づき判定させ得る。

【0029】

加えて、トランスポートシステム１０４ａ～ｎは、受信されたデータをどのデバイスと共有するかを判定し得る。例えば、トランスポートシステム１０４ａ～ｎは、どのデバイスが同じモデルを使用するか、及び、デバイスがデータ、修正済みデータ（例えば、特徴ペア）、及び／又は改良済みモデルを受信すべきかどうかを判定し得る。トランスポートシステム１０４ａ～ｎはまた、本明細書においてより詳細に説明される通り、データの特定の部分がデバイスと直接共有されることを防止する等、データを保護し得る。

【0030】

加えて、オーケストレーションシステム１１４は、トランスポートシステム１０４ａ～ｎに、それらの間で、デバイス１２０ａ～ｎから受信された未加工データ、又は、プレゼンテーションシステム１０８ａ～ｎによって処理された修正済みデータを複製するかどうかを命令し得る。例えば、幾つかの事例において、オーケストレーションシステムは、システム１００上で維持されているモデルによって使用されている特徴ペアを追跡する。例えば、プレゼンテーションシステム１０８は、該当するエッジ計算サイト１０２に接続されたデバイスのためにどの特徴ペアが抽出されているかをオーケストレーションシステム１１４に報告し得る。２つのエッジ計算サイト１０２が特定のデータタイプについて同じ特徴ペアを利用している場合、オーケストレーションシステム１１４は、修正済みデータ（例えば、プレゼンテーションシステム１０８の出力）のみがエッジ計算サイト間で複製されるよう命令し得る。この方式において、全ての未加工データを不必要に複製しないことにより、コンピューティング及びネットワークリソースが節約される。しかしながら、幾つかの事例において、異なるデバイス及び／又はモデルは、同じ未加工データから異なる特徴ペアが抽出されることを必要とし得、この場合、オーケストレーションシステムは、デバイス１２０ａ～ｎから受信された未加工データを、その未加工データを利用している１つ又は複数のエッジ計算ノード１０２に複製させるよう、トランスポートシステムに命令し得る。

【0031】

エッジ計算サイト１０２ａ～ｎはまた、セッションシステム１０６ａ～ｎを含み得る。セッションシステム１０６ａ～ｎは、エッジ計算サイト１０２が他のエッジ計算サイト１０２に送信するデータを複製する。セッションシステム１０６ａ～ｎは、分散データ階層を使用してデータを複製し得る。セッションシステム１０６ａ～ｎはまた、エッジ計算サイト間の同時性を維持するために、エッジ計算サイトが常に又は定期的に通信していることを確実にし得る。一例において、セッションシステム１０６ａ～ｎは、ＨａｒｐｅｒＤＢ等のソフトウェアが搭載されたデータベースシステムである。セッションシステム１０６ａ～ｎは、他のエッジ計算サイト１０２に送信され、他のエッジ計算サイト１０２から受信されるデータを追跡し得る。例において、セッションシステムは、各エッジ計算サイトによってアクセスされるデータの一貫性を維持するために、送受信されるデータを追跡する。例えば、エッジ計算サイト１０２ａは、エッジ計算サイト１０２ｎからデータを受信する。セッションシステム１０６ａは、エッジ計算サイト１０２ｂがエッジ計算サイト１０２ｎからデータを受信していないが、データを受信すべきであると判定する。セッションシステム１０６ａは、エッジ計算サイト１０２ａにデータを複製させて、エッジ計算サイト１０２ｂに送信させる。セッションシステム１０６ｎはまた、エッジ計算サイト１０２ａがエッジ計算サイト１０２ｂにデータを送信したため、エッジ計算サイト１０２ｎはデータを送信する必要がないと判定し得る。セッションシステムは、各エッジサイトが一貫して均一に関連モデルを更新できるよう、各エッジサイトが受信すべきデータをそれが受信することを確実にし、及び／又は、デバイス１２０が一貫して均一に関連モデルを更新できるよう、デバイス１２０にデータを提供する。

【0032】

既に述べた通り、エッジ計算サイト１０２ａ～ｎはまた、プレゼンテーションシステム１０８ａ～ｎを含み得る。例において、プレゼンテーションシステム１０８ａ～ｎは、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）対応のデータベースを備え得る。１つの例において、プレゼンテーションシステム１０８ａ～ｎは、ＳＱｒｅａｍ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｌｔｄ．によって提供されるＳＱｒｅａｍデータベースである。ＧＰＵ対応のデータベースは、プレゼンテーションシステム１０８ａ～ｎが大量のデータ（例えば、ペタバイト単位のデータ）を継続的に取り込み、処理することを可能にする。プレゼンテーションシステム１０８ａ～ｎは、デバイスから受信されたデータをパッケージ化及び／又は概念化する。例えば、受信されたデータがモデルに直接提供される場合、モデルは改良され得ない可能性がある。

【0033】

プレゼンテーションシステム１０８ａ～ｎは、入力オブジェクト及び所望の出力値を有する特徴ペアをデータから抽出し、データを正規化された形式に変換すること等により、及び／又は、無関係又は不要なデータを削除することにより、データをモデルの更新に使用できるようにデータをパッケージ化及び／又は概念化する。例において、プレゼンテーションシステム１０８ａ～ｎは、受信されたデータを継続的に消費し、データを改良して、それをモデルに使用できるようにする。一例において、未加工データが複製され、データを必要とする各エッジ計算サイトに送信されると、プレゼンテーションシステム１０８ａ～ｎは、異なるアプリケーション及びモデルのためにデータから複数の特徴ペアを抽出し得る。データを処理している各エッジ計算サイトは、異なるアプリケーション及び／又はモデルにそれを適用し得るため、各プレゼンテーションシステム１０８ａ～ｎは、固有の特徴ペアを抽出し得る。抽出される特徴ペアは、エッジ計算サイトと通信するデバイス及び／又はデータを使用するモデルに基づき得る。プレゼンテーションシステム１０８ａ～ｎは、以前のデータ、モデル、モデルの使用事例及び／又はモデルの目的に基づき、データを改良（例えば、特徴ペアを抽出）し得る。例において、プレゼンテーションシステム１０８ａ～ｎは、アプリケーションシステム１１０ａ～ｎにおいて動作する１つ又は複数のアプリケーション（例えば、マイクロサービス、ＡＰＩ）からの要求に基づき、データから特徴ペアを抽出する。アプリケーションは、モデルを作成及び／又は改良する、又は、モデルを改良するためにデバイス１２０ａ～ｎ上のモデルシステム１１６ｄ～ｉによって後に使用される修正済みデータを収集する役割を担い得る。

【0034】

例において、トランスポートシステム１０４ａ～ｎは、エッジ計算サイト１０２ａ～ｎに、プレゼンテーションシステム１０８から出力された修正済みデータを、モデルが更新されるように他のエッジ計算サイトへと送信させる。そのため、データを受信する他のエッジ計算サイトのトランスポートシステムは、データを修正する必要がない。例において、エッジ計算サイトは、トランスポートシステムがデータを受信すべきであると判定したデバイスに修正済みデータを送信し得る。デバイスは、修正済みデータを使用して、デバイス上に記憶されたモデルを更新し得る。

【0035】

一例において、受信されたデータは、画像認識モデルを使用するデバイスによってキャプチャされた画像を備える。デバイスは、複数の画像キャプチャデバイスから継続的に画像をキャプチャし、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００にこれを送信し得る。デバイス１２０ａは、エッジ計算サイト１０２ａにデータを送信し得る。画像は異なる解像度であり、異なる照明及び他の異なる属性を有する。画像認識モデルが改良され得る、及び／又は正確に動作し得るよう、プレゼンテーションシステム１０８ａは受信された画像を改良する。例えば、画像認識モデルは、各画像が４００×４００ピクセルであり、均一な照明を有することを必要とし得る。プレゼンテーションシステム１０８ａは、各画像が４００×４００ピクセルであり、均一な照明を有するように、画像を処理し得る。修正済みデータは、後に、モデルを改良する、及び／又は動作させるために、エッジ計算サイト１０２ａ及び／又はデバイス１２０によって使用され得る。

【0036】

エッジ計算サイト１０２ａ～ｎはまた、アプリケーションシステム１１０ａ～ｎを含み得る。アプリケーションシステム１１０ａ～ｎは、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００と通信している、又はそうでなければこれに接続されているデバイス１２０と対話するアプリケーション、マイクロサービス、及び／又はＡＰＩを含むコンテンツ管理システムを備え得る。一例において、アプリケーションシステム１１０ａ～ｎは、Ｈｅｒｏｋｕ， Ｉｎｃ．及びＳａｌｅｓｆｏｒｃｅ．ｃｏｍ， Ｉｎｃ．によって提供されるＨｅｒｏｋｕ等のプラットフォームベースのサービスである。例において、アプリケーションシステム１１０ａ～ｎは、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００と通信している、又はそうでなければこれに接続されているデバイスに提供されるモデルを記憶する。他の例において、アプリケーションシステム１１０ａ～ｎは、モデルシステム１１６上に記憶されている、及び／又は、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００に接続されているデバイス上に記憶されているモデルのデータを管理する。追加的に、アプリケーションシステム１１０ａ～ｎは、受信されたデータ及び／又はプレゼンテーションシステム１０８ａ～ｎによって修正されたデータを使用してモデルを更新し得る。例えば、アプリケーションシステム１１０ａ～ｎは、プレゼンテーションシステム１０８ａ～ｎによって抽出された特徴ペアを使用して１つ又は複数のモデルを改良し得る。別の例において、アプリケーションシステム１１０ａ等のアプリケーションシステムは、デバイス１２０ａがデバイス１２０ａ上に記憶されたモデルを更新し得るよう、ＡＰＩをデバイスに、及び、ネットワーク１１２ａを介して、受信されたデータ及び／又は修正済みデータを提供する。デバイス１２０ａに送信されたデータは、デバイス１２０から受信され、プレゼンテーションシステム１０８によって改良されたデータであり得る。加えて、デバイス１２０ａに送信されたデータは、異なるデバイス１２０ｂ～ｎから受信されたデータであり得る。異なるデバイス１２０ｂ～ｎから受信されたデータはまた、データがエッジ計算サイト１０２ａ及び／又はデバイス１２０ａに送信される前に、プレゼンテーションシステム１０８ｂ～ｎの１つによって改良され得る。

【0037】

エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００はまた、オーケストレーションシステム１１４を含む。一例において、オーケストレーションシステム１１４は、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００のエッジ計算サイト１２０と通信する。オーケストレーションシステム１１４は、エッジ計算サイト１２０を構築及び管理し得、また、システム１００を全体として制御するために使用されるＡＩ／ＭＬモデルを管理し得る。例えば、オーケストレーションシステム１１４は、トランスポートシステム１０４ａ～ｎが各デバイスと通信する、又はそうでなければ接続することをどのように判定すべきか、どのデータが受信及び／又は共有されるべきか、どのデバイスがデータを共有すべきか、及びデータ保護要件等を定義する。オーケストレーションシステム１１４は、データを通信及び共有するためにどのエッジ計算サイト１０２がグループ分けされるか、及び、データを共有する際に適用される規則を判定し得る。オーケストレーションシステム１１４は、トランスポートシステムが実装するために、グループ分け及び規則をトランスポートシステム１０４に送信し得る。トランスポートシステム１０４ａ～ｎが従うべき規則は、オーケストレーションシステム１１４内で定義及び／又は維持され、トランスポートシステム１０４ａ～ｎ上でインスタンス化され得る。古いグループ分け及び規則にこれ以上従わないよう、規則はオーケストレーションシステム１１４によって更新され、実装のためにトランスポートシステムに送信され得る。

【0038】

オーケストレーションシステム１１４は、データのタイプに基づき、通信するエッジ計算サイト１０２のグループ分けを判定し得る。例えば、アメリカ合衆国（米国）内に位置するエッジ計算サイト１０２は、米国内を走行する車両によって収集されたデータを共有するためにグループ分けされ得る。データは、米国の道路及び米国の運転規則に特化した自動運転モデルを改良するために、米国のエッジサイトによって使用され得る。従って、オーケストレーションシステム１１４は、米国外のエッジ計算サイト１０２、又は、米国内に位置するデバイスと通信しないエッジ計算サイト１０２を、米国の運転データグループ内に含めない場合がある。加えて、オーケストレーションシステム１１４は、プレゼンテーションシステムによってデータが修正される前又は後のどちらにおいて他のエッジ計算サイト１０２にデータが送信されるべきかに関する規則を設定し得る。例えば、グループ内のエッジ計算サイトは同じモデルを維持しており、モデルを改良するために同一の方法でデータを使用する。オーケストレーションシステム１１４は、データを受信するエッジ計算サイトのプレゼンテーションシステムがデータを修正すべきであり、エッジ計算サイト１０２が修正済みデータを複製して他のエッジ計算サイト１０２にこれを送信すべきであるという規則を確立し得る。これは、他のエッジ計算サイト１２０のプレゼンテーションシステム１０８が第１のプレゼンテーションシステム１０８と同じ作業を不必要に実行することを防止する。規則はまた、データをトランスポートする際に使用される帯域幅を最適化し、及び／又はデータを送信する際のレイテンシを低減し得る。別の例において、エッジ計算サイト１０２は、異なる方法でモデルを使用し得る。オーケストレーションシステム１１４は、デバイス１２０から受信された未加工データが、プレゼンテーションシステム１０８によって修正されたデータの代わりに特定のエッジ計算サイト１０２に送信されるべきであるという規則を実装し得る。オーケストレーションシステム１１４は、プレゼンテーションシステム１０８が担う作業の量を最適化するために、各エッジ計算サイト１０２について規則の組み合わせを確立し得る。

【0039】

エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００は、受信されるデータを保護し得る。例えば、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００は、受信されたデータの各要素にセキュリティ値をタグ付けし得る。例において、トランスポートシステム１０４及び／又はプレゼンテーションシステム１０８は、受信されたデータにセキュリティ値をタグ付けする。セキュリティ値は、データが機密情報を含むかどうか及びデータが悪用の可能性を有するかどうか等のデータの特性に基づき得る。セキュリティ値はまた、データの機密部分が難読化又はそうでなければ削除された状態でデータが使用され得るかどうかに基づき得る。データがプレゼンテーションシステムによって修正されると、データの機密部分が含まれていない場合、低いセキュリティ値が割り当てられ得る。例えば、プレゼンテーションシステムは、機密情報を含まないデータから特徴ペアを抽出し得る。機密データが除外されるため、特徴ペアは低いセキュリティ値を割り当てられてデバイスに送信され得る。例において、機密情報が削除され得ない場合、デバイス１２０は、データを受信することを制限され得る。モデルは、エッジ計算サイト１０２によって改良され、その後、デバイス１２０に提供され得る。従って、デバイス１２０は、情報にアクセスすることなく、改良済みモデルにアクセスし得る。他の例において、セキュリティ値を有するデータを受信する権限を有するデバイス１２０のみが、データを受信し得る。

【0040】

セキュリティ値はまた、モデルが取り込む又はそうでなければ利用するための特徴ペアを抽出するためにプレゼンテーションシステム１０８によってデータが修正される場合に表され得る。例において、人工知能及び／又は機械学習モデルは、特徴ペアを使用して、データの計測可能なプロパティ及び特性を判定する。特徴ペアは、データのどのような使用が許容可能であるかを判定するために使用され得る。エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００はまた、データをモニタリングして、データがどのように使用されるべきかを判定し得る。一例において、プレゼンテーションシステム１０８は、データをモニタリングする。一例において、データの許容可能な使用を定義するモニタリングポリシが存在し得る。データはモニタリングされて、エッジ計算サイト１０２のモデルシステム１１６上に記憶されたモデルを改良するためにデータが使用され、デバイス１２０に直接送信され得るかどうか等を判定し得る。

【0041】

アプリケーション層又はアプリケーションシステム１１０は、アイデンティティアクセス管理機能を使用して、データがどのように、どのデバイスによってアクセスされ得るかを判定し得る。例えば、アプリケーションシステム１１０は、人間がデータに直接アクセスし得るかどうか、又は、データが自動化されたプロセスによってのみアクセス可能であるべきかを判定し得る。アプリケーションシステム１１０はまた、データがパブリックエッジサービス又はプライベートエッジサービスのどちらに関連するかを判定し得る。データがプライベートエッジサービスに関連する場合、データは、プライベートエッジサービスに関連するデータにアクセスするための許可を有するデバイスにのみ共有され得る。

【0042】

データはまた、データへのアクセスを制限することにより保護され得る。例えば、モデルが自律的に改良される場合は、データが人によってアクセスされ得る場合に比べて制限が低下し得る。例において、アプリケーションシステム１１０は、アイデンティティアクセス管理機能を用いてデータを保護する。アイデンティティアクセス管理機能は、どのデバイス１２０及び／又はユーザがどのデータにアクセスし得るかを判定し得る。

【0043】

図２は、１つの実施形態に係る、ネットワークのエッジサイトのエッジ計算環境２００を示す概略図である。概して、図２のエッジ計算環境２００は、ネットワーク又はネットワークの集合体２０２ａ～２０２ｃのエッジ計算サイト１０２のコンポーネントの１つの例を示しており、そこから、エッジサイトに接続されている、又はそうでなければこれと通信しているデバイスに、計算、データ、及び機能サービスが提供され得る。上述の通り、ネットワーク２０２のエッジサイト内に環境２００を提供することにより、計算環境がネットワーク内のより深く、又はネットワークの要求元のデバイスから更に遠くに含まれる場合よりも低いレイテンシで、計算、データ、及び機能サービスがデバイスに提供され得る。但し、エッジ計算システムは、図２に示されているものよりもより多い又はより少ないコンポーネントを含み得、示されているもの以外の構成で接続され得ることを理解されたい。むしろ、図２のエッジ計算環境２００は、エッジ計算システムに接続されている、又はそうでなければこれと通信しているデバイス又はネットワークに計算サービスを提供するためのエッジ計算システム２００の１つの例に過ぎない。

【0044】

図示の事例において、システム２００のコンポーネントは、１つ又は複数のネットワーク２０２ａ～ｃのエッジにおけるネットワークサイトに設置される、又は関連付けられ得る。概して、ネットワークのエッジサイトは、ネットワークのサービス及び伝送ルートへのアクセスのために顧客機器等のデバイスがネットワーク２０２に接続し得るネットワークサイトである。更に、及び上述の通り、ネットワーク２０２は、一般ネットワーク２０２を形成するために相互接続された１つよりも多くのパブリック及び／又はプライベートネットワークを含み得る。各ネットワークインスタンスは、関連付けられたネットワークにゲートウェイ又は入口／出口デバイスを提供する１つ又は複数のエッジデバイス２０４を含み得る。図２において、ネットワーク２０２ａはエッジデバイス２０４ａを含み得、ネットワーク２０２ｂはエッジデバイス２０４ｂを含み得、ネットワーク２０２ｃはエッジデバイス２０４ｃを含み得る。ネットワーク２０２の各エッジデバイス２０４は、１つ又は複数のスパインスイッチデバイス２０６ａ～ｂに接続し得る、又はそうでなければこれと通信し得る。１つ又は複数のホストリーフスイッチ２０８ａ～ｂは、環境２００の１つ又は複数のスパインスイッチデバイス２０６ａ～ｂと相互接続して、エッジデバイス２０４を介してネットワーク２０２に接続するためのスイッチメッシュを形成し得る。幾つかの事例において、より多い又はより少ないスパインスイッチデバイス２０６及び／又はホストリーフスイッチ２０８が、エッジ計算環境２００に含まれ得る。更に、各スパインスイッチ２０６及びホストリーフスイッチ２０８は、対応するスイッチに冗長性フェイルオーバーサービスを提供し得る。

【0045】

１つ又は複数のベアメタルサーバ２１０ａ～ｎ又は他のタイプのサーバは、各ホストリーフスイッチ２０８に接続され得る。１つの実装形態において、サーバ２１０は、ネットワーク２０２のデバイス及び顧客に特定のサービスを提供するためにアプリケーションをホスト及び実行し得る。例えば、サーバ２１０は、サーバ２１０と通信している顧客に計算サービス（並びに他のクラウドコンピューティングサービス）を提供するように構成され得る。別の例において、サーバ２１０は、サーバ２１０と通信しているデバイスの人工知能機能を有効化するためにデータ及び機能サービスを提供するように構成され得る。更に、１６のそのようなサーバが図２に示されているが、環境２００は、顧客にサービスを提供するための、より多い又はより少ないサーバ２１０を含み得る。環境２００はまた、スイッチングメッシュの態様及びサーバ２１０へ／サーバ２１０からの通信を管理するために、ホストリーフスイッチ２０８に接続されたホスト管理スイッチ２１２を含み得る。図２の環境２００を通じて、エッジ計算サービスは、デバイス及び顧客へのサービス提供のレイテンシを低減させつつ、ネットワーク２０２にそのようなサービスを要求するネットワーク２０２のデバイス及び顧客に提供され得る。

【0046】

図３Ａ及び図３Ｂは、モデルを使用し、エッジ計算ネットワークに接続されたデバイスが動作することを可能にするための方法３００を示すフローチャートを備える。幾つかの実装形態において、方法３００の動作の１つ又は複数は、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００によって実行され得る。他の実装形態において、動作の１つ又は複数は、エッジ計算サイト１０２の他のコンポーネント又は更に他のシステムによって実行され得る。動作は、関連するシステムのハードウェアコンポーネント、システムのソフトウェアプログラム、又はシステムのハードウェアコンポーネント及びソフトウェアコンポーネントの組み合わせによって実行され得る。幾つかの動作は単一の動作に組み合わされ得る、又は方法３００において示されたものとは異なる順序で実行され得る。

【0047】

まず図３Ａにおいて、動作３０２でフローが開始する。動作中３０２において、データがデバイスから受信される。例えば、エッジ遠隔通信ネットワークシステム１００は、ネットワーク１１２ａを介してエッジ計算サイト１０２ａと通信しているデバイス１２０ａからデータを受信し得る。概して、データは、デバイスによって送信される任意のタイプのデータであり得る。

【0048】

データが受信されると、フローは動作３０４に進み、未加工データが他のサイトに送信されるべきかどうかが判定される。例において、オーケストレーションシステム１１４等のオーケストレーションシステムは、エッジ計算サイト１０２の規則及びグループ分けをエッジ計算サイト１０２のトランスポートシステム１０４に提供した可能性がある。エッジ計算サイトは、グループ分け及び／又は規則に基づき、未加工データが他のエッジ計算サイトに送信されるべきかどうかを判定し得る。例えば、エッジ計算サイト１０２ａは、受信されたデータのタイプに基づき、未加工データがエッジ計算サイト１０２ｎではなくエッジ計算サイト１０２ｂと共有されるべきであると判定する。データは、任意の数のエッジ計算サイト１０２に送信され得る。例において、どのエッジ計算サイト１０２がデータを受信するかは、受信されたデータのタイプ及び／又はデータに関連付けられたモデルに基づいている。他の例において、どのエッジ計算サイト１０２がデータを受信するかは、データを受信したエッジ計算サイト１０２に対するサイトのロケーションに基づいている。

【0049】

エッジ計算サイトが、未加工データは他のサイトに送信されるべきであると判定する場合、フローは動作３０６に進み、データが複製される。例えば、セッションシステム１０６は、未加工データが他のサイトに送信され得るよう、それを複製し得る。

【0050】

動作３０８において、データは他のサイトに送信される。例えば、複製されたデータは、データが送信されるべきであるとエッジ計算サイトのトランスポートシステムが判定したサイトに送信される。

【0051】

データが他のサイトに送信されると、又は、動作３０４でデータが他のサイトに送信されるべきではないと判定されると、フローは動作３１０に進む。動作３１０において、データにどのような修正が必要とされるかが判定される。モデルを改良するためにデータが使用され得るよう、修正は、例えばプレゼンテーションシステム１０８によって判定され得る。例えば、プレゼンテーションシステム１０８ａは、特定のモデルが使用し得るデータから特徴ペアを抽出すると判定し得る（例えば、モデルシステム１１６ｄによって記憶されたモデル）。未加工データが他のエッジ計算サイト１０２ｂ～ｎと共有された場合、それらのそれぞれのエッジ計算サイト１０２ｂ～ｎにおけるプレゼンテーションシステム１０８ｂ～ｎは、特定のモデルが使用し得るデータ（例えば、モデルシステム１１６ｆ～ｉによって記憶されたモデル）から特徴ペアを抽出すると判定し得る。

【0052】

フローは動作３１２に進み、データが修正される。例において、プレゼンテーションシステム１０８が動作３１０においてデータが修正されるべきであるとどのように判定するかに基づき、データが修正される。例えば、プレゼンテーションシステム１０８は、記憶された特定のモデルによって必要とされるデータから特定の特徴ペアを抽出する、及び／又は、不要又は無関係なデータを削除し得る。例において、未加工データが大きすぎるために、モデルによって効率的に消費されないことがある。そのため、データをサンプリングすることにより、データが修正され得る。例えば、未加工データがネットワーク内の複数のサーバ内の特定のコンピューティングカードの１年分のパフォーマンスメトリック及びイベントログを含む場合、より短い期間において、パフォーマンスを予測することが証明された特定の特徴ペアについてのみ、間隔を空けて（例えば、１日に１回）データをサンプリングすることにより、データが修正され得る。加えて、健全なカード及び故障した（又は故障することが予測される）同様の状況に置かれているカードの間の相違点を認識するようにモデルが訓練され得るよう、関連するカード（例えば、故障した各カード及び対応する関連の健全なカード）についてサンプリングが行われ得る。

【0053】

データが修正されると、フローは動作３１４に進む。動作３１４において、修正済みデータが他のサイトに送信されるべきかどうかが判定される。上記で説明した通り、例において、サイト１０２が同じモデルを同じ方法で改良している場合、修正済みデータは他のエッジ計算サイト１０２に提供され得る。修正済みデータを提供することで、他のエッジ計算サイト１０２のプレゼンテーションシステム１０８がデータを同じ方法で修正する必要性を回避し得る。例において、オーケストレーションシステム１１４は、エッジ計算サイトの規則及びグループ分けをエッジ計算サイト１０２のトランスポートシステム１０４に提供し得る。エッジ計算サイト１０２は、グループ分け及び／又は規則に基づき、データが他のエッジ計算サイト１０２に送信されるべきかどうかを判定し得る。例えば、トランスポートシステム１０４は受信されたデータを同じ方法で使用するグループを有し得るため、トランスポートシステムは修正済みデータを共有すると判定し得る。

【0054】

修正済みデータが共有されるべきであると判定される場合、フローは動作３１６に進む。動作３１６において、修正済みデータが複製される。データは、動作３０６において上述したのと同じ方法で複製され得る。

【0055】

修正済みデータが複製されると、フローは動作３１８に進み、修正済みデータは他のエッジ計算サイト１０２に送信される。修正済みデータは、動作３０８において上述したのと同じ方法で、例えば、オーケストレーションシステム１１４によってトランスポートシステム１０４に提供されたエッジ計算サイト１０２の規則及びグループ分けに基づき、共有され得る。

【0056】

図３Ｂに進み、修正済みデータが他のサイトに送信されると、又は、動作３１４で修正済みデータが他のサイトに送信されるべきではないと判定されると、フローは動作３２０に進む。動作３２０において、データがサイトにおけるモデルに関連しているかどうかが判定される。例えば、エッジ計算サイト１０２ａは、データがエッジ計算サイト１０２ａのモデルシステム１１６ａに記憶されたモデルに関連し得ると判定し得る。

【0057】

データがサイトのモデルに関連すると判定される場合、フローは動作３２２に進み、モデルが更新される。例えば、エッジ計算サイト１０２ａのアプリケーションシステム１１０ａに記憶されたアプリケーションは、修正済みデータを使用して、モデルシステム１１６ａに記憶されたモデルを改良し得る。例えば、アプリケーションシステム１１０ａは、モデルが取り込むための、モデルに対する特徴ペアを取得し得る。

【0058】

モデルが更新されると、フローは動作３２４に進む。動作３２４において、更新済みモデルは１つ又は複数のデバイス１２０に送信される。例えば、オーケストレーションシステム１１４及び／又はエッジ計算サイト１０２ａのトランスポートシステム１０４ａは、どのデバイス（例えば、１２０ａ及び１２０ｂ）がモデルを使用するかの指示を提供し得る。エッジ計算サイトは、更新済みモデルをそれらのデバイス１２０に提供し得る。

【0059】

方法３００はまた、動作３２６を含み得る。動作３２６において、修正済みデータが１つ又は複数のデバイスにおけるモデルに関連しているかどうかが判定される。例えば、修正済みデータは、エッジ計算サイトと通信しているデバイスに関連し得る。オーケストレーションシステム１１４及び／又はエッジ計算サイト１０２のトランスポートシステムは、エッジ計算サイト１０２と通信しているデバイス１２０の少なくとも１つが、データが関連しているモデルを有するかどうかを判定し得る。例において、デバイス１０２は、アプリケーションシステム１１０によって提供される１つ又は複数のサービスをサブスクライブして、そのようなデバイス１２０によって使用されるモデルに関連するデータを受信し得る。幾つかの例において、更新済みモデルが動作３２４でデバイス１２０に提供される場合、修正済みデータはデバイス１２０に提供されないことがある。他の例において、修正済みデータは、修正済みモデルに加えて、又はその代わりに、デバイス１２０に提供され得、デバイス１２０は、モデル自体を更新し得る。

【0060】

データが１つ又は複数のデバイスにおけるモデルに関連していると判定される場合、修正済みデータは、動作３２８でデバイスに提供される。非排他的な例において、修正済みデータは、自動運転モデルを使用する車両に接続されたデバイス１２０に関連し得る。それらの例において、エッジ計算サイト１０２は、自動運転モデルを使用する車両に接続されたデバイス１２０に修正済みデータを提供し得、それにより、そのようなデバイスはそれらのそれぞれのモデルを更新し得る。

【0061】

例において、モデルはその後、例えばサイト及びデバイスのパフォーマンスに関する予測を立て、潜在的に緩和措置を講じるために、デバイス及びサイトで使用され得る。他の例において、モデルは、１つ又は複数の機械及び／又は人間のオペレータのいずれかに警告を提供するために使用され得る。例えば、特定のデバイス又はサイトにおいて故障しそうなネットワークコンピューティングカードを認識するようにモデルが訓練されている場合、カードが故障する前にオペレータに警告が発せられる、及び／又は、交換品を注文するために、自動化された調達プロセスが開始され得る。調達プロセスは、例えば、必要とされる交換品を自動的に注文すること、必要とされる交換品を適切な住所に発送すること、及び、故障すると予測される部品をそのような故障が発生する前に交換するためのサービスチケットを生成すること、を含み得る。別の例において、モデルが自動運転アプリケーションに関連している場合、モデルはとりわけ、物体認識及び／又は車両の自律運転挙動を改善するために使用され得る。

【0062】

更に、改善済みモデルを使用して実行される警告は、特定の基準に基づき、また、優先順位に基づき得る。例えば、本システム及び方法の１つの実装形態は、自律的ネットワーク管理を提供することを含み得る。これは、ネットワークを備える、又はこれに接続されている異なるサイト及びデバイスにおけるルート混雑、帯域幅の可用性、レイテンシ、及びトラフィックの優先順位に関連するデータをキャプチャ及び評価することを含み得る。警告閾値は、トラフィックのタイプ、プロトコル、及び伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）ヘッダフラグに基づき得る。例えば、ボイスオーバーインターネットプロトコル（Ｖｏｉｃｅ Ｏｖｅｒ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ：ＶｏＩＰ）を搬送する拡張可能メッセージング及びプレゼンスプロトコル（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｐｒｅｓｅｎｃｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ：ＸＭＰＰ）トラフィックは、モノのインターネット（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ：ＩｏＴ）データを搬送するＸＭＰＰよりも低いレイテンシ耐性を有する。ハイパーテキストトランスファープロトコルセキュア（ＨＴＴＰＳ）トラフィックがレイテンシに対するより高い耐性を有することから、ＸＭＰＰプロトコルは、通常、ＨＴＴＰＳよりも優先される。本システム及び方法は、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、及び、ルーティング情報プロトコル（Ｒｏｕｔｉｎｇ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ：ＲＩＰ）バージョン２、オープン最短パスファースト（Ｏｐｅｎ Ｓｈｏｒｔｅｓｔ Ｐａｔｈ Ｆｉｒｓｔ：ＯＳＰＦ）等のソフトウェア定義ネットワーキング（Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｄｅｆｉｎｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ：ＳＤＮ）機器に組み込まれた従来のネットワーク制御プレーンを超えて、ルート最適化を自動的に実行すべくネットワーク全体でモデルを訓練するために使用され得、それにより、データセンタ内の仮想スイッチを動的に再構成して、帯域幅の可用性を最適化することを可能にする。

【0063】

図４は、上記で開示したネットワークのコンポーネントの例を実装するにあたり使用され得るコンピューティングデバイス又はコンピュータシステム４００の一例を示すブロック図である。例えば、上述のエッジ計算システム１０２、オーケストレーションシステム１１４及び／又はデバイス１２０は、図４のコンピューティングシステム４００を備え得る。コンピュータシステム（システム）４００は、１つ又は複数のプロセッサ４０２～４０６を含む。プロセッサ４０２～４０６は、１つ又は複数の内部レベルのキャッシュ（図示せず）、及び、プロセッサバス４１２との対話を指示するためのバスコントローラ又はバスインタフェースユニットを含み得る。ホストバス又はフロントサイドバスとしても知られるプロセッサバス４１２は、プロセッサ４０２～４０６をシステムインタフェース４１４に結合するために使用され得る。システムインタフェース４１４は、プロセッサバス４１２に接続されて、システム４００の他のコンポーネントをプロセッサバス４１２とインタフェースし得る。例えば、システムインタフェース４１４は、メインメモリ４１６をプロセッサバス４１２とインタフェースするためのメモリコントローラ４１４を含み得る。メインメモリ４１６は、通常、１つ又は複数のメモリカード及び制御回路（図示せず）を含む。システムインタフェース４１４はまた、１つ又は複数の入力／出力（Ｉ／Ｏ）ブリッジ又はＩ／Ｏデバイスをプロセッサバス４１２とインタフェースするためのＩ／Ｏインタフェース４２０を含み得る。１つ又は複数のＩ／Ｏコントローラ及び／又はＩ／Ｏデバイスは、示される通り、Ｉ／Ｏコントローラ４２８及びＩ／Ｏデバイス４３０等のＩ／Ｏバス４２６に接続され得る。

【0064】

Ｉ／Ｏデバイス４３０はまた、情報及び／又はコマンド選択をプロセッサ４０２～４０６に伝達するための英数字及び他のキーを含む、英数字入力デバイス等の入力デバイス（図示せず）を含み得る。別のタイプのユーザ入力デバイスは、方向情報及びコマンド選択をプロセッサ４０２～４０６に伝達するため、及び、ディスプレイデバイス上のカーソル移動を制御するための、マウス、トラックボール、又はカーソル方向キー等のカーソル制御を含む。

【0065】

システム４００は、プロセッサ４０２～４０６によって実行されることになる情報及び命令を記憶するための、メインメモリ４１６と称されるダイナミックストレージデバイス、又はランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＡＭ）、又は、プロセッサバス４１２に結合された他のコンピュータ可読デバイスを含み得る。メインメモリ４１６はまた、プロセッサ４０２～４０６による命令の実行中に、一時変数又は他の中間情報を記憶するために使用され得る。システム４００はまた、プロセッサ４０２～４０６に対するスタティック情報及び命令を記憶するためにプロセッサバス４１２に結合されたリードオンリメモリ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＯＭ）及び／又は他のスタティックストレージデバイスを含み得る。図４に記載のシステムは、本開示の態様に従い採用する、又は構成され得るコンピュータシステムの１つの可能な例に過ぎない。

【0066】

１つの例によれば、上記の技法は、プロセッサ４０４がメインメモリ４１６に含まれる１つ又は複数の命令の１つ又は複数のシーケンスを実行することに応答して、コンピュータシステム４００によって実行され得る。これらの命令は、ストレージデバイス等の別の機械可読媒体からメインメモリ４１６に読み込まれ得る。メインメモリ４１６に含まれる命令のシーケンスの実行は、プロセッサ４０２～４０６に、本明細書で説明するプロセス段階を実行させ得る。代替的な例において、回路は、ソフトウェア命令の代わりに、又はこれと組み合わせて使用され得る。そのため、本開示の例は、ハードウェアコンポーネント及びソフトウェアコンポーネントの両方を含み得る。

【0067】

機械可読媒体は、機械（例えば、コンピュータ）によって可読である形態（例えば、ソフトウェア、処理アプリケーション）において情報を記憶又は伝送するための任意のメカニズムを含む。そのような媒体は、不揮発性媒体及び揮発性媒体の形態を取り得るがこれらに限定されず、また、１つ又は複数のデータベース管理製品、ウェブサーバ製品、ベアメタルサーバ製品、及び／又は他の追加的なソフトウェアコンポーネントを含む、そのようなコンピュータプログラム製品との有線又は無線ネットワークアーキテクチャを通じて利用可能となったリムーバブルデータストレージ媒体、非リムーバブルデータストレージ媒体、及び／又は外部ストレージデバイスを含み得る。リムーバブルデータストレージ媒体の例は、コンパクトディスクリードオンリメモリ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ：ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスクリードオンリメモリ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ：ＤＶＤ－ＲＯＭ）、光磁気ディスク、及びフラッシュドライブ等を含む。非リムーバブルデータストレージ媒体の例は、内蔵磁気ハードディスク及びＳＳＤ等を含む。１つ又は複数のメモリデバイス４０６は、揮発性メモリ（例えば、ダイナミックランダムアクセスメモリ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：ＳＲＡＭ）等）及び／又は不揮発性メモリ（例えば、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ等）を含み得る。

【0068】

現在説明されている技術に係るシステム及び方法を実現するためのメカニズムを含むコンピュータプログラム製品は、機械可読媒体と称されることがあるメインメモリ４１６内に常駐し得る。機械可読媒体は、機械による実行のために本開示の動作のいずれか１つ又は複数を実行する命令を記憶又は符号化することができる、又は、そのような命令によって利用される、又はそのような命令に関連付けられるデータ構造及び／又はモジュールを記憶又は符号化することができる、任意の有形の非一時的な媒体を含み得ることを理解されたい。機械可読媒体は、１つ又は複数の実行可能命令又はデータ構造を記憶する単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中又は分散データベース、及び／又は関連付けられたキャッシュ及びサーバ）を含み得る。

【0069】

本開示の例は、本明細書において説明される様々な段階を含む。段階は、ハードウェアコンポーネントによって実行され得、又は、命令を用いてプログラミングされた汎用又は専用プロセッサに段階を実行させるために使用され得る機械実行可能命令において具現化され得る。代替的に、段階は、ハードウェア、ソフトウェア、及び／又はファームウェアの組み合わせによって実行され得る。

【0070】

本発明の範囲から逸脱することなく、論述した例示的な例に対する様々な修正及び追加が行われ得る。例えば、上述の例は特定の特徴に言及しているが、本発明の範囲はまた、特徴の異なる組み合わせを有する例、及び説明された特徴の全てを含まない例を含む。従って、本発明の範囲は、そのような全ての代替、修正、及び変形を、それらの全ての同等物と共に包含することを意図している。

【0071】

特定の実装について論述するが、これは例示目的においてのみ行われるものであることを理解されたい。関連技術の当業者であれば、他のコンポーネント及び構成が、本開示の趣旨及び範囲から逸脱することなく使用され得ることを認識するであろう。従って、以下の説明及び図面は例示的なものであり、限定的なものとして解釈されるべきではない。本開示の徹底的な理解を提供するために、多数の具体的な詳細が説明されている。しかしながら、特定の事例において、説明を曖昧にすることを回避するために、周知又は従来の詳細は説明されていない。本開示における１つの例又は一例への言及は、同じ例又は任意の例への言及であり得る；及び、そのような言及は、例の少なくとも１つを意味する。

【0072】

「１つの例」又は「一例」への言及は、その例に関連して説明した特定の特徴、構造、又は特性が、本開示の少なくとも１つの例に含まれることを意味する。本明細書内の様々な箇所で「１つの例において」という語句が出現するが、これは必ずしも全てが同じ例に言及するものではなく、又は他の例と相互に排他的な別個の又は代替的な例でもない。更に、幾つかの例によって提示され、他の例によって提示され得ない様々な特徴が説明されている。

【0073】

本明細書において使用される用語は、概して、本開示の文脈内で、及び各用語が使用される特定の文脈において、当技術分野におけるそれらの通常の意味を有する。本明細書で用語について詳述又は論述しているかどうかに関わらず、本明細書で説明する用語のいずれか１つ又は複数について代替的な術語及び同義語を使用することができ、特別な意味が置かれるべきものではない。幾つかの場合において、特定の用語に対する同義語が提供されている。１つ又は複数の同義語の列挙は、他の同義語の使用を排除しない。本明細書で論述する任意の用語の例を含む、本明細書の任意の箇所における例の使用は、単なる例示であり、本開示又は任意の用語例の範囲及び意味を更に制限することを意図していない。同様に、本開示は、本明細書において提示された様々な例に限定されない。

【0074】

本開示の範囲を制限する意図を伴うことなく、本開示の例に係る手段、装置、方法、及びそれらの関連する結果の例は、以下において提示されている。例においては読者の便宜のために表題又は副題が使用され得るが、これは決して本開示の範囲を限定すべきものではないことに留意されたい。別段の定義がない限り、本明細書で使用される全ての技術用語及び科学用語は、本開示が属する技術の当業者によって一般的に理解されるような意味を有する。矛盾が生じた場合、定義を含めて本書が優先する。

【0075】

本開示の追加的な特徴及び利点は本説明において記載されており、及び部分的には本説明から明らかになるものであり、又は本明細書で開示される原理の実践によって学習され得る。本開示の特徴及び利点は、添付の特許請求の範囲において具体的に指摘された手段及び組み合わせによって、実現及び取得され得る。本開示のこれらの特徴及び他の特徴は、以下の説明及び添付の特許請求の範囲からより完全に明らかになるものであり、又は、本明細書に記載の原理の実践によって学習され得る。
［他の可能な項目］
［項目１］
遠隔通信ネットワークの第１のエッジ計算サイトで、第１のアクセスネットワークを介して第１のデバイスから未加工データを受信する段階；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記遠隔通信ネットワークの第２のエッジ計算サイトに前記未加工データを送信するかどうかを判定する段階；
前記遠隔通信ネットワークの前記第２のエッジ計算サイトに前記未加工データを送信すると判定される場合、前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のエッジ計算サイトに前記未加工データを送信する段階；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第１のエッジ計算サイト、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第１のエッジ計算サイトに接続された第２のデバイスの１つによって記憶される第１のモデルによる消費のために、前記未加工データが修正される必要があるかどうかを判定する段階；
前記第１のモデルによる消費のために前記未加工データが修正される必要があると判定される場合、前記未加工データを修正して、修正済みデータを生成する段階；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みデータを提供するかどうかを判定する段階；
前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みデータを提供すると判定される場合、前記修正済みデータを、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに提供する段階；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記修正済みデータを使用して前記第１のエッジ計算サイトで前記第１のモデルを修正するかどうかを判定する段階；
前記第１のエッジ計算サイトで前記第１のモデルを修正すると判定される場合、前記修正済みデータを使用して前記第１のモデルを修正して、修正済みの第１のモデルを生成する段階；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みの第１のモデルを送信するかどうかを判定する段階；
前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みの第１のモデルを送信すると判定される場合、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みの第１のモデルを送信する段階；及び
前記修正済みの第１のモデルを使用して、前記第１のエッジ計算サイト、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つの動作に自動的に影響を及ぼす段階
を備える、方法。
［項目２］
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のエッジ計算サイトから、第２のモデルに関連する第２の修正済みデータを受信する段階
を更に備える、項目１に記載の方法。
［項目３］
前記第１のエッジ計算サイトで前記第２のモデルを修正する段階；及び
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のデバイスに前記修正済みの第２のモデルを提供する段階
を更に備える、項目２に記載の方法。
［項目４］
前記第２の修正済みデータを評価して、前記第２の修正済みデータのセキュリティ値を判定する段階；
前記セキュリティ値を判定する段階に基づき、前記第１の計算サイトが、前記第２のデバイスに前記第２の修正済みデータを提供するかどうかを判定する段階
を更に備える、項目１に記載の方法。
［項目５］
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第１のアクセスネットワークを介して、前記第２のデバイスに前記第２の修正済みデータを提供する段階
を更に備える、項目２に記載の方法。
［項目６］
前記第１のエッジ計算サイトで、ネットワークオーケストレーションシステムから、前記修正済みデータを前記第２のエッジ計算サイトに、及び前記修正済みの第１のモデルを前記第２のデバイスに提供する旨の命令を受信する段階
を更に備える、項目１に記載の方法。
［項目７］
前記第１のエッジ計算サイトで、前記ネットワークオーケストレーションシステムから、修正済みデータ又は前記修正済みの第１のモデルへの更新を前記第２のエッジ計算サイトにこれ以上提供しない旨の更新された命令を受信する段階
を更に備える、項目６に記載の方法。
［項目８］
前記第１のエッジ計算サイトで、前記ネットワークオーケストレーションシステムから、第３のエッジ計算サイトに前記未加工データを提供するが、前記第２のエッジ計算サイトに前記未加工データを提供しない旨の命令を受信する段階
を更に備える、項目６に記載の方法。
［項目９］
前記未加工データを修正する段階は、前記未加工データから特徴ペアを抽出する段階を有する、項目１に記載の方法。
［項目１０］
前記未加工データを修正して前記修正済みデータを生成する前記段階は、前記第１のモデルにおける使用のために前記未加工データから特徴ペアの第１のセットを抽出することによって第１の修正済みデータを生成する段階、及び、第２のモデルにおける使用のために前記未加工データから特徴ペアの第２のセットを抽出することによって第２の修正済みデータを生成する段階を有し、前記方法は更に：
前記第１の修正済みデータを使用して、前記第１のエッジ計算サイトで前記第１のモデルを修正する段階；及び
前記第２のエッジ計算サイトに、前記第２の修正済みデータを送信する段階
を備える、項目９に記載の方法。
［項目１１］
少なくとも１つのプロセッサ；
前記少なくとも１つのプロセッサに動作可能に接続され、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行された場合、前記システムに方法を実行させる命令を記憶するメモリ
を備え、前記方法は：
遠隔通信ネットワークの第１のエッジ計算サイトで、第１のアクセスネットワークを介して第１のデバイスから未加工データを受信する手順；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記遠隔通信ネットワークの第２のエッジ計算サイトに前記未加工データを送信するかどうかを判定する手順；
前記遠隔通信ネットワークの前記第２のエッジ計算サイトに前記未加工データを送信すると判定される場合、前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のエッジ計算サイトに前記未加工データを送信する手順；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第１のエッジ計算サイト、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第１のエッジ計算サイトに接続された第２のデバイスの１つによって記憶される第１のモデルによる消費のために、前記未加工データが修正される必要があるかどうかを判定する手順；
前記第１のモデルによる消費のために前記未加工データが修正される必要があると判定される場合、前記未加工データを修正して、修正済みデータを生成する手順；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みデータを提供するかどうかを判定する手順；
前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みデータを提供すると判定される場合、前記修正済みデータを、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに提供する手順；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記修正済みデータを使用して前記第１のエッジ計算サイトで前記第１のモデルを修正するかどうかを判定する手順；
前記第１のエッジ計算サイトで前記第１のモデルを修正すると判定される場合、前記修正済みデータを使用して前記第１のモデルを修正して、修正済みの第１のモデルを生成する手順；
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みの第１のモデルを送信するかどうかを判定する手順；
前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みの第１のモデルを送信すると判定される場合、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つに前記修正済みの第１のモデルを送信する手順；及び
前記修正済みの第１のモデルを使用して、前記第１のエッジ計算サイト、前記第２のエッジ計算サイト、前記第１のデバイス、又は前記第２のデバイスの少なくとも１つの動作に自動的に影響を及ぼす手順
を有する、システム。
［項目１２］
前記方法は更に：
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のエッジ計算サイトから、第２のモデルに関連する第２の修正済みデータを受信する手順
を有する、項目１１に記載のシステム。
［項目１３］
前記方法は更に：
前記第１のエッジ計算サイトで前記第２のモデルを修正する手順；及び
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第２のデバイスに前記修正済みの第２のモデルを提供する手順
を有する、項目１２に記載のシステム。
［項目１４］
前記方法は更に：
前記第２の修正済みデータを評価して、前記第２の修正済みデータのセキュリティ値を判定する手順；
前記セキュリティ値を判定する手順に基づき、前記第１の計算サイトが、前記第２のデバイスに前記第２の修正済みデータを提供するかどうかを判定する手順
を有する、項目１２に記載のシステム。
［項目１５］
前記方法は更に：
前記第１のエッジ計算サイトが、前記第１のアクセスネットワークを介して、前記第２のデバイスに前記第２の修正済みデータを提供する手順
を有する、項目１２に記載のシステム。
［項目１６］
前記方法は更に：
前記第１のエッジ計算サイトで、ネットワークオーケストレーションシステムから、前記修正済みデータを前記第２のエッジ計算サイトに、及び前記修正済みの第１のモデルを前記第２のデバイスに提供する旨の命令を受信する手順
を有する、項目１２に記載のシステム。
［項目１７］
前記方法は更に：
前記第１のエッジ計算サイトで、前記ネットワークオーケストレーションシステムから、修正済みデータ又は前記修正済みの第１のモデルへの更新を前記第２のエッジ計算サイトにこれ以上提供しない旨の更新された命令を受信する手順
を有する、項目１６に記載のシステム。
［項目１８］
前記方法は更に：
前記第１のエッジ計算サイトで、前記ネットワークオーケストレーションシステムから、第３のエッジ計算サイトに前記未加工データを提供するが、前記第２のエッジ計算サイトに前記未加工データを提供しない旨の命令を受信する手順
を有する、項目１６に記載のシステム。
［項目１９］
前記未加工データを修正する手順は、前記未加工データから特徴ペアを抽出する手順を備え、ここで前記未加工データを修正して前記修正済みデータを生成する手順は、前記第１のモデルにおける使用のために前記未加工データから特徴ペアの第１のセットを抽出することによって第１の修正済みデータを生成する手順、及び、第２のモデルにおける使用のために前記未加工データから特徴ペアの第２のセットを抽出することによって第２の修正済みデータを生成する手順を有し、前記方法は更に：
前記第１の修正済みデータを使用して、前記第１のエッジ計算サイトで前記第１のモデルを修正する手順；及び
前記第２のエッジ計算サイトに、前記第２の修正済みデータを送信する手順
を有する、項目１１に記載のシステム。
［項目２０］
遠隔通信ネットワークのネットワークオーケストレーションシステムが、第１のモデルを利用して、少なくとも１つのデバイスに現在接続されている１つ又は複数のエッジ計算サイトの第１のセットを判定する段階；
前記遠隔通信ネットワークの前記ネットワークオーケストレーションシステムが、第２のモデルを利用して、少なくとも１つのデバイスに現在接続されている１つ又は複数のエッジ計算ノードの第２のセットを判定する段階；
前記ネットワークオーケストレーションシステムが、１つ又は複数のエッジ計算サイトの前記第１のセットに第１の命令を提供する段階
を備え、前記第１の命令は：
前記第１のモデルを利用して前記少なくとも１つのデバイスから受信された未加工データを複製するかどうか、及びどこで複製するか；
１つ又は複数のエッジ計算サイトの前記第１のセットで前記未加工データを修正して、第１の修正済みデータを生成するかどうか；
前記第１のセット内の１つ又は複数の他のエッジ計算サイトに前記第１の修正済みデータを複製するかどうか、及びどこで複製するか；
１つ又は複数のエッジ計算サイトの前記第１のセットで前記第１のモデルを修正して、第１の修正済みモデルを生成するかどうか；及び
前記第１の修正済みモデルを複製するかどうか、及びどこで複製するか
を有し；及び
前記ネットワークオーケストレーションシステムが、１つ又は複数のエッジ計算サイトの前記第２のセットに第２の命令を提供する段階
を備え、前記第２の命令は：
前記第２のモデルを利用して前記少なくとも１つのデバイスから受信された未加工データを複製するかどうか、及びどこで複製するか；
１つ又は複数のエッジ計算サイトの前記第２のセットで前記未加工データを修正して、第２の修正済みデータを生成するかどうか；
前記第２のセット内の１つ又は複数の他のエッジ計算サイトに前記第２の修正済みデータを複製するかどうか、及びどこで複製するか；
１つ又は複数のエッジ計算サイトの前記第２のセットで前記第２のモデルを修正して、第２の修正済みモデルを生成するかどうか；及び
前記第２の修正済みモデルを複製するかどうか、及びどこで複製するか
を有する、方法。

【図1】

【図2】

【図3A】

【図3B】

【図4】

【国際調査報告】