【手続補正書】
【提出日】令和3年11月12日(2021.11.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デバイスであって、
センサ信号を生成するように構成される１つ以上のセンサと、
マシンラーニングエンジンと１つ以上の他の処理コンポーネントとを含む複数の処理コンポーネントを含む、アンビエントコンピューティングシステムとを備え、
前記アンビエントコンピューティングシステムは、動作を行なうように構成されており、前記動作は、
前記１つ以上のセンサのうちの１つ以上のセンサが生成した１つ以上のセンサ信号の存在を示す割り込みを受け取るまでモニタリング電力状態に留まることと、
前記割り込みを受け取ったことに応答して、前記モニタリング電力状態から処理電力状態に遷移することと、
前記処理電力状態において、前記１つ以上のセンサ信号をさらに処理するためにアクティベートされるべきである前記アンビエントコンピューティングシステムの１つ以上の他の処理コンポーネントを表わす出力を生成するよう、前記１つ以上のセンサ信号を入力として使用して前記マシンラーニングエンジンが推論パスを行なうことと、
前記マシンラーニングエンジンの前記出力によって表される前記１つ以上の他の処理コンポーネントをアクティベートすることと、
前記マシンラーニングエンジンの前記出力によって表される前記１つ以上の他の処理コンポーネントが前記１つ以上のセンサ信号を処理することとを含む、デバイス。
【請求項２】
前記アンビエントコンピューティングシステムの前記複数の処理コンポーネントは、ランダムアクセスメモリバンクを共有する、請求項１に記載のデバイス。
【請求項３】
前記モニタリング電力状態から前記処理電力状態に遷移することは、前記ランダムアクセスメモリバンクをアクティベートすることを含む、請求項２に記載のデバイス。
【請求項４】
前記１つ以上の他の処理コンポーネントは低パワー処理コンポーネントを含み、前記モニタリング電力状態から前記処理電力状態に遷移することは、前記アンビエントコンピューティングシステムに、前記低パワー処理コンポーネントをアクティベートさせる、請求項１〜３のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項５】
前記アンビエントコンピューティングシステムは、前記１つ以上のセンサ信号を前記低パワー処理コンポーネントによって処理することにより、前記マシンラーニングエンジンが前記推論パスを行なうべきか否かを判断するように構成される、請求項４に記載のデバイス。
【請求項６】
前記低パワー処理コンポーネントは、低パワーＣＰＵである、請求項４または５に記載のデバイス。
【請求項７】
前記低パワー処理コンポーネントは、低パワーＤＳＰである、請求項４または５に記載のデバイス。
【請求項８】
前記１つ以上のセンサ信号をさらに処理するためにアクティベートされるべきである前記アンビエントコンピューティングシステムの前記１つ以上の他の処理コンポーネントは、高パワーＤＳＰ、メインＣＰＵクラスタ、またはメインマシンラーニングエンジンを含む、請求項１〜７のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項９】
前記複数の処理コンポーネントは、通信ファブリックによって通信可能に結合され、前記モニタリング電力状態から前記処理電力状態に遷移することは、前記マシンラーニングエンジンの前記出力によって表される前記１つ以上の他の処理コンポーネントのために、前記通信ファブリックをアクティベートすることを含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項１０】
前記アンビエントコンピューティングシステムが前記モニタリング電力状態にある間、前記アンビエントコンピューティングシステムは、前記マシンラーニングエンジンを非動作状態に維持するように構成される、請求項１〜９のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項１１】
デバイスが実行する方法であって、
前記デバイスは、
センサ信号を生成するように構成される１つ以上のセンサと、
マシンラーニングエンジンと１つ以上の他の処理コンポーネントとを含む複数の処理コンポーネントを含む、アンビエントコンピューティングシステムとを備え、前記方法は、
前記１つ以上のセンサのうちの１つ以上のセンサが生成した１つ以上のセンサ信号の存在を示す割り込みを受け取るまでモニタリング電力状態に留まるステップと、
前記割り込みを受け取ったことに応答して、前記モニタリング電力状態から処理電力状態に遷移するステップと、
前記処理電力状態において、前記１つ以上のセンサ信号をさらに処理するためにアクティベートされるべきである前記アンビエントコンピューティングシステムの１つ以上の他の処理コンポーネントを表わす出力を生成するよう、前記１つ以上のセンサ信号を入力として使用して前記マシンラーニングエンジンが推論パスを行なうステップと、
前記マシンラーニングエンジンの前記出力によって表される前記１つ以上の他の処理コンポーネントをアクティベートするステップと、
前記マシンラーニングエンジンの前記出力によって表される前記１つ以上の他の処理コンポーネントが前記１つ以上のセンサ信号を処理するステップとを含む、方法。
【請求項１２】
前記アンビエントコンピューティングシステムの前記複数の処理コンポーネントは、ランダムアクセスメモリバンクを共有する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記モニタリング電力状態から前記処理電力状態に遷移するステップは、前記ランダムアクセスメモリバンクをアクティベートすることを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記１つ以上の他の処理コンポーネントは低パワー処理コンポーネントを含み、前記モニタリング電力状態から前記処理電力状態に遷移するステップは、前記アンビエントコンピューティングシステムに、前記低パワー処理コンポーネントをアクティベートさせる、請求項１１〜１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記方法は、前記１つ以上のセンサ信号を前記低パワー処理コンポーネントによって処理することにより、前記マシンラーニングエンジンが前記推論パスを行なうべきか否かを判断するステップを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記低パワー処理コンポーネントは、低パワーＣＰＵである、請求項１４または１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記低パワー処理コンポーネントは、低パワーＤＳＰである、請求項１４または１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記１つ以上のセンサ信号をさらに処理するためにアクティベートされるべきである前記アンビエントコンピューティングシステムの前記１つ以上の他の処理コンポーネントは、高パワーＤＳＰ、メインＣＰＵクラスタ、またはメインマシンラーニングエンジンを含む、請求項１１〜１７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】
前記複数の処理コンポーネントは、通信ファブリックによって通信可能に結合され、前記モニタリング電力状態から前記処理電力状態に遷移するステップは、前記マシンラーニングエンジンの前記出力によって表される前記１つ以上の他の処理コンポーネントのために、前記通信ファブリックをアクティベートすることを含む、請求項１１〜１８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２０】
前記アンビエントコンピューティングシステムは、前記アンビエントコンピューティングシステムが前記モニタリング電力状態にある間、前記マシンラーニングエンジンを非動作状態に維持するように構成される、請求項１１〜１９のいずれか１項に記載の方法。