ORCHESTRATING ACQUISITION OF TRAINING DATA

• Main Authors: OLSSON, Hjalmar, SHOKRI GHADIKOLAEI, Hossein, BERGGREN, Karl Viktor, VANDIKAS, Konstantinos, ALABBASI, Abdulrahman, SANDERS, Erik
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 09.02.2023
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE; ELECTRICITY; PHYSICS; TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHICCOMMUNICATION

A method (200) is disclosed for orchestrating acquisition of a quantity of communication network data for training a target Machine Learning (ML) model for use by a communication network node. The method comprises obtaining a representation of a data acquisition state for the communication network data (210) and using an orchestration ML model to map the representation of the data acquisition state to a first amount of the communication network data to be collected from sources of the communication network data, and a remaining amount of the communication network data to be generated using a generative model (220). The method further comprises, when sufficient data has been collected (240), causing a generative model for the communication network data to be trained using the collected communication network data (250), and causing the remaining amount of the communication network data to be generated using the trained generative model (260). Est divulgué un procédé (200) d'orchestration d'acquisition d'une quantité de données de réseau de communication pour l'entraînement d'un modèle d'apprentissage machine (ML) cible destiné à être utilisé par un nœud de réseau de communication. Le procédé consiste à obtenir une représentation d'un état d'acquisition de données pour les données de réseau de communication (210) et à utiliser un modèle de ML d'orchestration pour mapper la représentation de l'état d'acquisition de données à une première quantité des données de réseau de communication à collecter à partir de sources des données de réseau de communication, et une quantité restante des données de réseau de communication à générer à l'aide d'un modèle génératif (220). Le procédé consiste en outre, lorsque des données suffisantes ont été collectées (240), à entraîner un modèle génératif pour les données de réseau de communication à l'aide des données de réseau de communication collectées (250), et à générer la quantité restante des données de réseau de communication à l'aide du modèle génératif entraîné (260).