G	Sektion G — Physik
		Anmerkung: In dieser Sektion wird der folgende Begriff mit der angegebenen Bedeutung verwendet: "Veränderliche" bedeutet ein charakteristisches Merkmal oder eine Eigenschaft, z.B. eine Abmessung, einen physikalischen Zustand, wie Temperatur, eine Beschaffenheit, wie Dichte oder Farbe, die an einer bestimmten Sache, z.B. an einem Gegenstand, einer Stoffmenge, einem Lichtstrahl und in einem bestimmten Augenblick gemessen werden kann; die Veränderliche kann sich ändern, sodass ihr Zahlenwert zu verschiedenen Zeiten oder unter verschiedenen Bedingungen oder in bestimmten Fällen verschieden groß sein kann. Die Veränderliche kann aber auch für eine bestimmte Sache unter gewissen Bedingungen oder für praktische Zwecke konstant sein, z.B. kann die Länge eines Stabes für viele Zwecke als konstant angesehen werden. Es sind die Definitionen von Begriffen oder Ausdrücken zu beachten. Einige sind in den Anmerkungen zu einzelnen Klassen dieser Sektion enthalten, siehe besonders die Definition zu "Messen" in Klasse G01. Andere sind in Abschnitt 187 des Handbuchs zur IPC enthalten, siehe insbesondere die Erklärungen zu "Steuern" und "Regeln". Das Klassifizieren kann in dieser Sektion mehr Schwierigkeiten als in anderen Sektionen bereiten, weil die Unterscheidung zwischen verschiedenen Anwendungsgebieten in sehr viel stärkerem Ausmaß auf Unterschieden in der Absicht des Benutzers als auf konstruktiven Unterschieden oder auf Unterschieden in der Art der Verwendung der Erfindung beruht, und auch, weil die hier behandelten Gegenstände im Wesentlichen eher Einrichtungen oder Kombinationen mit gemeinsamem Wesen oder gemeinsamen Bestandteilen darstellen als "Dinge" betreffen, die schon für sich unterscheidbar sind. So kann eine Information, z.B. eine Reihe von Symbolen, zum Zwecke der Unterrichtung oder der Reklame, umfasst von Klasse G09, dargestellt werden, um Messresultate anzuzeigen, umfasst von Klasse G01, um eine Information von oder zu einer entfernten Stelle zu übermitteln, umfasst von Klasse G08. Die zur Beschreibung der Verwendung gemachten Angaben hängen von Merkmalen ab, die für die Form des betreffenden Gerätes unwesentlich sein können, z.B. Merkmale, die die erwünschte Wirkung auf die Person betreffen, die die Darstellung wahrnimmt, oder solche, die sich auf die Darstellung von aus der Ferne gesteuerten Informationen beziehen. Ferner kann eine Einrichtung, die auf eine Zustandsänderung, z.B. im Druck einer Flüssigkeit, anspricht, ohne Änderung der Einrichtung dazu benutzt werden, Angaben über diesen Druck, umfasst von Unterklasse G01L, oder über einen anderen Zustand, der mit dem Druck zusammenhängt, zu geben, eine andere Unterklasse von G01, z.B. G01K für die Temperatur, den Druck oder seinen Verlauf, umfasst von Unterklasse G07C, aufzuzeichnen, einen Alarm auszulösen, umfasst von Unterklasse G08B oder um andere Einrichtungen zu steuern, umfasst von Klasse G05. Das Klassifikationssystem soll es möglich machen, Gegenstände ähnlicher Natur, wie oben angegeben, an gleicher Stelle zu klassifizieren, und es ist deshalb besonders wichtig, den Kern jedes technischen Gegenstandes zu bestimmen, bevor er genau klassifiziert werden kann.
	G06	Datenverarbeitung; Rechnen oder Zählen
		Anmerkung: Diese Klasse umfasst: Simulatoren, die die Mathematik zur Berechnung der vorhandenen oder erwarteten Bedingungen innerhalb einer wirklichen Vorrichtung oder eines wirklichen Systems betreffen; Simulatoren, welche mit Hilfsmitteln, die Rechenvorgänge verwenden, die Wirkungsweise von Apparaten oder Systemen demonstrieren, einschließlich des Rechners, falls anderweitig keine Stelle vorgesehen ist. Bilddatenverarbeitung oder -erzeugung. Diese Klasse umfasst nicht: Mit Recheneinrichtungen kombinierte Schreibgeräte werden von Gruppe B43K 29/08 umfasst; Steuervorgänge, die von Simulatoren abgeleitet werden, ganz allgemein; diese werden von Klasse G05 umfasst, obwohl solche Vorgänge von der Unterklasse dieser Klasse für die gesteuerte Vorrichtung umfasst sein können; das Messen einzelner Veränderlicher, die als Eingang für einen Simulator dienen; diese werden von Klasse G01 umfasst; als Lehr- oder Übungsvorrichtung anzusehende Simulatoren, was der Fall ist, wenn sie wahrnehmbare Eindrücke vermitteln, die den Eindrücken entsprechen, die der Schüler in Wirklichkeit als Reaktion auf seine Handlungen empfinden würde. Solche Simulatoren werden von Klasse G09 umfasst; Teile von Simulatoren, soweit sie mit wirklichen Vorrichtungen oder Maschinen identisch sind; diese werden von den betreffenden Unterklassen für diese Vorrichtungen oder Maschinen umfasst und nicht von Klasse G09. In dieser Klasse werden die folgenden Begriffe oder Ausdrücke mit den angegebenen Bedeutungen verwendet: "Daten" ist als gleichwertig zu verstehen mit "Information". Deshalb wird der Begriff "Information" in der Unterklasse G06C nicht gebraucht; "IKT [Informations- und Kommunikationstechnik]", umfasst auch "IT [Informationstechnik]"; "Zählen und Rechnen" umfassen unter anderem Operationen an Zahlenwerten oder zahlenmäßig ausgedrückten Daten. Der Begriff "Rechnen" wird in der gesamten Klasse angewandt; "Rechenvorgang" ist von dieser Deutung von "Rechnen" abgeleitet. In der französischen Sprache dient der Begriff "calcul" für beide Begriffe; "Simulator" ist eine Vorrichtung, die dasselbe Zeitmaß wie die wirkliche Vorrichtung gebrauchen oder mit einem gespreizten oder verdichteten Zeitmaß arbeiten kann. Bei der Auslegung des Begriffs werden Modelle wirklicher Vorrichtungen in verkleinertem oder vergrößertem Maßstab nicht als Simulatoren angesehen; "Aufzeichnungsträger" bedeutet einen Körper, z.B. einen Zylinder, eine Scheibe, eine Karte, ein Band oder einen Draht, welcher die Aufzeichnung dauernd festhält, die durch ein Fühlelement abgelesen werden kann, das relativ zu der aufgezeichneten Information beweglich ist. Es sind die dem Titel der Sektion G folgenden Anmerkungen, besonders die Begriffsbestimmung des Begriffs "Veränderliche", zu beachten.
	G06N	Rechenanlagen auf der Grundlage spezifischer Rechenmodelle [7]
	G06N 3/00	Rechenanlagen auf der Grundlage biologischer Modelle [7, 2006.01, 2023.01]
	G06N 3/004	.  Künstliches Leben, d.h. Rechenanlagen, die Leben simulieren [2023.01]
	G06N 3/006	. .  auf der Grundlage simulierter virtueller individueller oder kollektiver Lebensformen, z.B. Sozialsimulationen oder Partikelschwarmoptimierung [Particle Swarm Optimisation, PSO] [2023.01]
	G06N 3/008	. .  auf der Grundlage von physischen Einheiten, die von einer simulierten Intelligenz gesteuert werden, um intelligente Lebensformen zu imitieren, z.B. auf der Grundlage von Robotern, die Haustiere oder Menschen in ihrem Aussehen oder Verhalten imitieren [2023.01]
	G06N 3/02	.  Neuronale Netze [7, 2006.01]
	G06N 3/04	. .  Architektur, z.B. Verbindungstopologie [7, 2006.01, 2023.01]
	G06N 3/042	. . .  Wissensbasierte neuronale Netze; Logische Darstellungen neuronaler Netze [2023.01]
	G06N 3/043	. . .  auf der Grundlage von Fuzzy-Logik, Fuzzy-Zugehörigkeit oder Fuzzy-Inferenz, z.B. adaptive Neuro-Fuzzy-Inferenzsysteme [Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems, ANFIS] [2023.01]
	G06N 3/044	. . .  Rekurrente Netze, z.B. Hopfield-Netze [2023.01]
	G06N 3/0442	. . . .  gekennzeichnet durch Gedächtnis oder Gating, z.B. Long Short-Term Memory [LSTM] oder Gated Recurrent Units [GRU] [2023.01]
	G06N 3/045	. . .  Kombinationen von Netzen [2023.01]
	G06N 3/0455	. . . .  Autoencoder-Netze; Encoder-Decoder-Netze [2023.01]
	G06N 3/0464	. . .  Faltungsnetze [Convolutional Networks, CNN, ConvNet] [2023.01]
	G06N 3/047	. . .  Probabilistische oder stochastische Netze [2023.01]
	G06N 3/0475	. . .  Generative Netze [2023.01]
	G06N 3/048	. . .  Aktivierungsfunktionen [2023.01]
	G06N 3/049	. . .  Zeitabhängige neuronale Netze, z.B. Verzögerungselemente, oszillierende Neuronen oder gepulste Eingänge [2023.01]
	G06N 3/0495	. . .  Quantisierte Netze; Spärlich verbundene Netze [Sparse Networks]; Komprimierte Netze [2023.01]
	G06N 3/0499	. . .  Feedforward-Netze [2023.01]
	G06N 3/06	. .  Physikalische Realisierung, d.h. Hardware-Implementierung von neuronalen Netzen, Neuronen oder Teilen von Neuronen [7, 2006.01]
	G06N 3/063	. . .  unter Verwendung elektronischer Mittel [7, 2006.01, 2023.01]
	G06N 3/065	. . . .  Analoge Mittel [2023.01]
	G06N 3/067	. . .  unter Verwendung optischer Mittel [7, 2006.01]
	G06N 3/08	. .  Lernverfahren [7, 2006.01, 2023.01]
	G06N 3/082	. . .  Ändern der Architektur, z.B. Hinzufügen, Löschen oder Stummschalten von Knoten oder Verbindungen [2023.01]
	G06N 3/084	. . .  Backpropagation, z.B. mittels Gradientenverfahren [2023.01]
	G06N 3/086	. . .  mit Hilfe von evolutionären Algorithmen, z.B. genetischen Algorithmen oder genetischer Programmierung [2023.01]
	G06N 3/088	. . .  Unüberwachtes Lernen, z.B. kompetitives Lernen [2023.01]
	G06N 3/0895	. . .  Schwach überwachtes Lernen, z.B. halbüberwachtes oder selbstüberwachtes Lernen [2023.01]
	G06N 3/09	. . .  Überwachtes Lernen [2023.01]
	G06N 3/091	. . .  Aktives Lernen [2023.01]
	G06N 3/092	. . .  Bestärkendes Lernen [2023.01]
	G06N 3/094	. . .  Gegnerisches Lernen [Adversarial Learning] [2023.01]
	G06N 3/096	. . .  Transfer-Lernen [Transfer Learning] [2023.01]
	G06N 3/098	. . .  Verteiltes Lernen, z.B. föderales Lernen [Federated Learning] [2023.01]
	G06N 3/0985	. . .  Hyperparameteroptimierung; Meta-Lernen; Lernen zu Lernen [Learning-to-Learn] [2023.01]
	G06N 3/10	. .  Schnittstellen, Programmiersprachen oder Softwareentwicklungskits [Software Development Kits], z.B. für die Simulation neuronaler Netze [7, 2006.01, 2023.01]
	G06N 3/12	.  unter Verwendung genetischer Modelle [7, 2006.01, 2023.01]
	G06N 3/123	. .  DNA-Computer [2023.01]
	G06N 3/126	. .  Evolutionäre Algorithmen, z.B. genetische Algorithmen oder genetische Programmierung [2023.01]
	G06N 5/00	Rechenanlagen unter Verwendung wissensbasierter Modelle [7, 2006.01, 2023.01]
	G06N 5/01	.  Dynamische Suchverfahren; Heuristiken; Dynamische Baumstrukturen; Branch-and-Bound [2023.01]
	G06N 5/02	.  Wissensdarstellung; Symbolische Darstellung [7, 2006.01, 2023.01]
	G06N 5/022	. .  Wissensmodellierung; Aneignung von Wissen [2023.01]
	G06N 5/025	. . .  Extrahieren von Regeln aus Daten [2023.01]
	G06N 5/04	.  Inferenz- oder Schlussfolgerungsmodelle [7, 2006.01, 2023.01]
	G06N 5/043	. .  Verteilte Expertensysteme; Blackboards [2023.01]
	G06N 5/045	. .  Erklärung von Inferenz; erklärbare künstliche Intelligenz [Explainable Artificial Intelligence, XAI]; interpretierbare künstliche Intelligenz [Interpretable Artificial Intelligence] [2023.01]
	G06N 5/046	. .  Vorwärtsinferenz; Produktionssysteme [2023.01]
	G06N 5/047	. . .  Musterabgleichsnetze; Rete-Netze [2023.01]
	G06N 5/048	. .  Fuzzy-Inferenzverfahren [2023.01]
	G06N 7/00	Rechenanlagen auf der Grundlage spezieller mathematischer Modelle [7, 2006.01, 2023.01]
	G06N 7/01	.  Probabilistische grafische Modelle, z.B. probabilistische Netze [2023.01]
	G06N 7/02	.  unter Verwendung von Fuzzy-Logik (Rechenanlagen auf der Grundlage biologischer Modelle G06N 3/00; Rechenanlagen unter Verwendung wissensbasierter Modelle G06N 5/00) [7, 2006.01]
	G06N 7/04	. .  Physikalische Realisierung [7, 2006.01]
	G06N 7/06	. .  Simulation auf Rechnern für allgemeine Zwecke [7, 2006.01]
	G06N 7/08	.  unter Verwendung von Chaos-Modellen oder nichtlinearen Modellen [7, 2006.01]
	G06N 10/00	Quantencomputing, d.h. Informationsverarbeitung auf der Grundlage quantenmechanischer Phänomene [2019.01, 2022.01]
	G06N 10/20	.  Modelle des Quantencomputing, z.B. Quantenschaltungen oder universelle Quantencomputer [2022.01]
	G06N 10/40	.  Physikalische Realisierungen oder Architekturen von Quantenprozessoren oder von Komponenten zur Manipulation von Qubits, z.B. Kopplung von Qubits oder Qubit-Steuerung [2022.01]
	G06N 10/60	.  Quantenalgorithmen, z.B. auf der Grundlage von Quantenoptimierung oder Quanten-Fourier- oder Quanten-Hadamard-Transformationen [2022.01]
	G06N 10/70	.  Quantenfehlerkorrektur, -erkennung oder -vermeidung, z.B. Oberflächencodes oder Destillation magischer Zustände [2022.01]
	G06N 10/80	.  Quantenprogrammierung, z.B. Schnittstellen, Sprachen oder Software-Entwicklungskits zur Erstellung oder Handhabung von Programmen, die auf Quantencomputern ablaufen können; Plattformen für die Simulation von oder den Zugang zu Quantencomputern, z.B. Cloud-basiertes Quantencomputing [2022.01]
	G06N 20/00	Maschinelles Lernen [2019.01]
	G06N 20/10	.  unter Verwendung von Kernel-Methoden, z.B. Support-Vektor-Maschinen [SVM] [2019.01]
	G06N 20/20	.  Ensemblemethoden [2019.01]
	G06N 99/00	Sachverhalte, die in anderen Gruppen dieser Unterklasse nicht vorgesehen sind [2010.01, 2019.01]