0

Bağlantılı bir ev kurmak istiyorsanız, iki seçeneğiniz vardır. Diğer akıllı cihazlarla iletişim kurabilen veya iletişim kurmayan bir dizi akıllı cihaz satın alabilirsiniz. Ya da tüm cihazlarınızı sensör etiketleri ile güçlendirebilir ve bir slapdash ağı oluşturabilirsiniz. İlki pahalıdır. İkincisi bir güçlüktür. Çok geçmeden üçüncü bir seçeneğiniz olabilir: Elektrik prizine takılan ve odadaki her şeyi birbirine bağlayan basit bir cihaz.

Carnegie Mellon olan Sentetik Sensörlerin arkasındaki fikir budur. Akıllı, bağlama duyarlı bir ev oluşturmayı çok kolaylaştırmayı vaat eden üniversite projesi. Bu hafta büyük ACM CHI bilgisayar etkileşim konferansında tanıtılan küçük cihaz, çok çeşitli sıradan ev nesnelerini akıllı cihazlara dönüştürmek için gereken tüm çevresel verileri yakalayabilir. Şimdilik bir prototip ama kavramın bir kanıtı olarak son derece etkileyici.

{ 1} Modülü bir elektrik prizine takın ve odanın gözleri ve kulakları haline gelir, 10 yerleşik sensörü ses, nem, elektromanyetik gürültü, hareket ve ışık gibi bilgileri kaydeder (araştırmacılar gizlilik nedenleriyle bir kamerayı hariç tutmuştur). Makine öğrenimi algoritmaları, bu verileri odada olup bitenler hakkında bağlama özgü bilgilere çevirir. Sentetik Sensörler , örneğin, fırını kapatmayı unuttuysanız, sızdıran musluğunuzun ne kadar su israf ettiğini veya oda arkadaşınızın atıştırmalıklarınızı kaydırıp geçirmediğini size söyleyebilir.

{14 }
  • Faucet-giphy-FINAL.gif Gierad

    Araştırmacılar uzun süredir her yerde bulunan algılama kavramını keşfettiler, ancak daha yeni Nest, Sen.se ve Notion ürünleriyle evlere girmeye başladı. Bu şirketler gibi, CMU araştırmacıları da başka şekilde bağlantısı olmayan cihazları bağlamayı umuyor, ancak birkaç algılama işlevini tek bir cihazda toplayarak bunun bir adım ötesine geçmeyi umuyor. Bağlantılı evler için evrensel bir uzaktan kumanda gibidir. “İlk sorumuz, tüm bunları gerçekten tek bir noktadan hissedebiliyor musunuz?” diyor baş araştırmacı Gierad Laput.

    Evet, yapabilirler. Aslında, sensörler o kadar küçük ve karmaşık hale geldi ki, verileri toplamak zor olmadı. Zorluk onunla bir şeyler yapmaktı. Laput, insanların çevreleriyle ilgili sorularını yanıtlamak için (her ay ne kadar su kullanırım?) Veya ev güvenliklerini izlemek gibi şeyler yapabileceğini düşündü. Ama önce bu verileri ilgili bilgilere çevirmesi gerekiyordu. “Ortalama bir kullanıcı, kahve makinesinden kaynaklanan EMI emisyonları spektrogramını umursamıyor” diyor. “Kahvelerinin ne zaman hazırlandığını bilmek istiyorlar.”

    {10 } 01_plugin-inline.jpg Gierad

    Araştırmacılar, sensör modülü tarafından yakalanan verileri kullanarak her nesneye veya eyleme benzersiz bir imza atar. Örneğin, buzdolabının açılması çok sayıda veri üretir: Gıcırtı duyarsınız, ışığı görürsünüz ve hareketi hissedersiniz. Bir sensör grubuna göre, kendi verilerini üreten çalışan bir musluktan çok farklı görünüyor ve geliyor. Laput ve ekibi, bu imzaları tanımak için makine öğrenimi algoritmaları eğiterek, algılanabilir nesnelerden ve eylemlerden oluşan geniş bir kitaplık oluşturdu. Sensör çeşitliliği çok önemlidir. Georgia Tech’in Makine Öğrenimi için Disiplinlerarası Araştırma Merkezi direktörü Irfan Essa, “Bunların hepsi verilerden çıkarımlar,” diyor. “Tek bir sensörünüz olsaydı, ayırt etmek çok daha zor olurdu.”

    Laput, teknolojinin sorunsuz olmasa da farklı etkinlikleri ve cihazları aynı anda tanımlayabildiğini söylüyor. Sensör teknolojisinde çalışan bir CMU araştırmacısı Anthony Rowe, “Bu tür bir makine öğrenimini bir dizi farklı sensör beslemesinde yapmak ve onu bir dizi farklı koşul altında gerçekten güvenilir kılmak oldukça zor bir problem” diyor. Bununla, insan ortamlarının karmaşık olduğunu kastediyor. Gerçekten kullanışlı bir evrensel sensör, sürekli değişen girdilerin nüanslarını tanımalı ve anlamalıdır. Örneğin, cihazı bir tezgahtan diğerine hareket ettirseniz bile kahve makinenizi blenderden ayırt edebilmelidir. Aynı şekilde, mutfağınıza yeni bir cihaz eklemek tüm sistemi rayından çıkaramaz. Sağlamlık düzeyinin sağlanması, sistemin son kullanıcısına düşebilecek makine öğrenimini iyileştirme meselesidir. Rowe, “Kısa vadede kolay çözüm, kullanıcıların sorunları göstermesini ve sistemi yeniden eğitmesini kolaylaştıran bir arayüz bulmaktır,” diyor.

    Fireplace-giphy-FINAL.gif Gierad

    CMU’nun mevcut prototipiyle bunu yapmak zor. Teknoloji sağlam olmasına rağmen, arayüz neredeyse hiç yok. Laput, sonunda sistemi kontrol etmek için bir uygulama geliştirebileceğini söylüyor, ancak daha büyük fikir, bir kameraya ihtiyaç duymadan (öksürük, Alexa) daha ince taneli verileri yakalamanın bir yolu olarak Sentetik Sensör teknolojisini akıllı ev merkezlerine dahil etmek. Amazon’un dijital asistanına atıfta bulunarak, “Alexa’ya daha fazla sensör yerleştirirseniz, potansiyel olarak daha bilgili bir Alexa’ya sahip olacaksınız” diyor. Ve Laput, bunun akıllı bir evin nihai amacı olduğunu söylüyor: kendisi hakkında sizden daha fazlasını bilen bir ortam inşa etmek.

    Kaynak :
    https://www.wired.com/2017/05/supercharged-sensor-soon-make-homes-scary-smart/


    0 Comments

    E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir