METHOD, CONTROLLER, AND COMPUTER PROGRAM PRODUCT FOR CONTROLLING A TARGET SYSTEM BY SEPARATELY TRAINING A FIRST AND A SECOND RECURRENT NEURAL NETWORK MODELS, WHICH ARE INITIALLY TRAINED USING OPARATIONAL DATA OF SOURCE SYSTEMS

For controlling a target system, e.g. a gas or wind turbine or another technical system, operational data of a plurality of source systems are used. The operational data of the source systems are received and are distinguished by source system specific identifiers. By means of a neural network a neural model is trained on the basis of the received operational data of the source systems taking into account the source system specific identifiers, where a first neural model component is trained on properties shared by the source systems and a second neural model component is trained on properties varying between the source systems. After receiving operational data of the target system, the trained neural model is further trained on the basis of the operational data of the target system, where a further training of the second neural model component is given preference over a further training of the first neural model component. The target system is controlled by means of the further trained neural network. Pour commander un système cible, par exemple une éolienne, une turbine à gaz ou un autre système technique, des données opérationnelles d'une pluralité de systèmes sources sont utilisées. Les données opérationnelles des systèmes sources sont reçues et sont distinguées par des identifiants spécifiques de systèmes sources. Au moyen d'un réseau neuronal, un modèle neuronal est entraîné sur la base des données opérationnelles reçues des systèmes sources en prenant en compte les identifiants spécifiques des systèmes sources, une première composante de modèle neuronal étant entraînée sur des propriétés partagées par les systèmes sources et une seconde composante de modèle neuronal étant entraînée sur des propriétés variant entre les systèmes sources. Après réception des données opérationnelles du système cible, le modèle neuronal entraîné est en outre entraîné sur la base des données opérationnelles du système cible, un entraînement supplémentaire de la seconde composante de modèle neuronal étant préféré par rapport à un entraînement supplémentaire de la première composante de modèle neuronal. Le système cible est commandé au moyen du réseau neuronal ayant subi un entraînement supplémentaire.