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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延误的方法和系统。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。然后，该神经网络增益用于进一步训练集中式模型以给出对飞行延误的更准确预测，而集中式机器学习模型实际上从未接收航空公司和其他实体的专有数据以及被航空公司和其他实体的专有数据训练。

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的飞行的延误的方法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包括从所述出发机场101A到所述到达机场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用于预测所述飞机102的飞行的所述延误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的飞行的所述延误的第一预测；将所述集中式机器学习模型204的版本以及所述延误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的飞行的所述延误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与所述组织特定预测之间的加权差以及从所述出发机场101A到所述到达机场101B的飞行的实际延误；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的飞行的所述延误的修正预测。

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