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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利将机器学习集成到控制系统中获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN110326008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201880013978.8，技术领域涉及：G06Q10/06；该发明授权将机器学习集成到控制系统中是由吉姆·高;克里斯托弗·甘布尔;阿曼达·加什帕里克;维达维亚斯·潘尼尔谢尔万;戴维·巴克;达斯廷·赖舒斯;阿比盖尔·沃德;杰里·洛;布莱恩·金;马克·施瓦巴赫尔;斯蒂芬·韦伯斯特;蒂莫西·贾森·基佩尔;丹尼尔·芬夫芬格;扎克雷·本内特设计研发完成，并于2018-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本将机器学习集成到控制系统中在说明书摘要公布了：公开了用于在控制系统内实现机器学习的方法、系统、装置和计算机程序产品。可以从机器学习系统接收工业设施设置板，并且可以做出关于是否采用工业设施设置板中的设置的确定。机器学习模型可以是神经网络，例如深度神经网络，其已经例如使用强化学习被训练以预测被预测优化数据中心的效率的数据设置板。

本发明授权将机器学习集成到控制系统中在权利要求书中公布了：1.一种方法，包括： 由工业设施的控制系统从机器学习系统接收由所述机器学习系统针对在第一时间在第一状态下的所述工业设施生成的第一工业设施设置板，其中，所述机器学习系统包括机器学习模型的集合，每个机器学习模型已经在不同的数据集上进行了训练，并且所述机器学习系统被配置为基于由机器学习模型的所述集合中的每个机器学习模型生成的效率分数来确定给定设置板的总效率分数，并且其中，所述第一工业设施设置板包括用于设置多个工业设施控制的第一值； 由所述工业设施的所述控制系统确定所述第一工业设施设置板中的所述第一值一旦被在所述第一状态下的所述工业设施采用将不会导致所述工业设施中的不稳定状况； 响应于确定所述第一值将不会导致所述工业设施中的不稳定状况，采用所述第一工业设施设置板中的所述第一值来用于控制所述工业设施； 由所述工业设施的所述控制系统从所述机器学习系统接收由所述机器学习系统针对在第二时间在第二状态下的所述工业设施生成的第二工业设施设置板，其中所述第二工业设施设置板包括用于设置所述多个工业设施控制的第二值； 由所述工业设施的所述控制系统确定所述第二工业设施设置板中的所述第二值一旦被在所述第二状态下的所述工业设施采用将导致所述工业设施中的不稳定状况；以及 响应于确定所述第二值将导致所述工业设施中的不稳定状况，而采用由默认控制系统提供的设置来用于控制所述工业设施。

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