METHOD AND MACHINE LEARNING AGENT FOR EXECUTING MACHINE LEARNING IN AN EDGE CLOUD

Method and machine learning agent (200) for executing machine learning on an industrial process (202) by using computing resources in an edge cloud (204). A state (202A) of the industrial process is identified (2:1) and a learning model (206) comprising a training algorithm for the machine learning is selected (2:2) based on the identified state. The training algorithm in the selected model is then adapted (2:4) so that the amount of available computing resources in the edge cloud is sufficient for computations in the training algorithm. The adapted training algorithm is finally applied (2:5) on data generated in the industrial process using computing resources in the edge cloud. Thereby, computing resources in the edge cloud can be used and no additional resources are needed, thus reducing latency and bandwidth consumption. L'invention concerne un procédé et un agent d'apprentissage automatique (200) pour exécuter un apprentissage automatique sur un procédé industriel (202) au moyen de ressources informatiques dans un nuage périphérique (204). Un état (202A) du procédé industriel est identifié (2:1) et un modèle d'apprentissage (206) comprenant un algorithme d'apprentissage pour l'apprentissage automatique est sélectionné (2:2) sur la base de l'état identifié. L'algorithme d'apprentissage dans le modèle sélectionné est ensuite adapté (2:4) de telle sorte que la quantité de ressources informatiques disponibles dans le nuage périphérique est suffisante pour des calculs dans l'algorithme d'apprentissage. L'algorithme d'apprentissage adapté est finalement appliqué (2:5) sur des données générées dans le procédé industriel à l'aide de ressources informatiques dans le nuage périphérique. Ainsi, des ressources de calcul dans le nuage périphérique peuvent être utilisées et aucune ressource supplémentaire n'est nécessaire, ce qui permet de réduire la latence et la consommation de bande passante.