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申请/专利权人：波音公司

摘要：公开了用于预测飞机的飞行的燃料消耗的方法和系统。首先，使用可用的公共数据来构建和训练集中式机器学习模型。然后，将集中式模型的版本发送至由拥有飞机的实体控制的一个或多个边缘计算设备，并且边缘计算设备将边缘计算设备的专有数据输入至边缘计算设备接收的集中式模型的版本中。使用专有数据来训练所接收的集中式模型的版本，并且基于来自边缘计算设备的边缘神经网络增益的加权平均值来确定集中式机器学习模型的神经网络增益。该神经网络增益用于进一步训练集中式模型以给出对燃料消耗的更准确的预测，而无需集中式机器学习模型实际上曾接收和用航空公司和其他实体的专有数据进行训练。

主权项：1.一种用于预测飞机102从出发机场101A到到达机场101B的飞行的燃料消耗的方法400，所述方法400包括：由与具有可执行指令的非暂时性计算机可读介质通信的一个或多个处理器201，访问402包括从出发机场101A到到达机场101B的历史飞行的多个数据点，其中，在执行所述可执行指令时，所述一个或多个处理器201被配置为执行包括以下内容的步骤：使用所述数据点构建404预测所述飞机102的飞行的所述燃料消耗的集中式机器学习模型204，使用机器学习算法和所述多个数据点中的一个或多个数据点构建所述集中式机器学习模型204；由所述集中式机器学习模型204生成406所述飞机102的飞行的所述燃料消耗的第一预测；将所述集中式机器学习模型204的版本以及所述燃料消耗的所述第一预测分发408至一个或多个边缘计算设备206A、206B，所述一个或多个边缘计算设备206A、206B中的每一个与操作所述飞机102的组织相关联，并且与包括组织特定数据208A、208B的数据存储器进行通信，以利用所述组织特定数据208A、208B来训练由此接收的所述集中式机器学习模型204的版本，所述组织特定数据208A、208B能由与所述组织相关联的所述一个或多个边缘计算设备206A、206B使用；在所述集中式机器学习模型204处从所述一个或多个边缘计算设备206A、206B接收410所述第一预测和由利用所述组织特定数据208A、208B训练的所述集中式机器学习模型204的版本所生成的所述飞机102的飞行的所述燃料消耗的组织特定预测之间的神经网络增益，所述神经网络增益基于所述第一预测和所述组织特定预测之间的加权差和从所述出发机场101A到所述到达机场101B的飞行的实际燃料消耗；以及基于来自所述一个或多个边缘计算设备206A、206B的所述神经网络增益，来更新412所述集中式机器学习模型204，以生成针对所述飞机102的飞行的所述燃料消耗的修正预测。

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权利要求：

百度查询： 波音公司 用于预测飞机的飞行的燃料消耗的方法和系统