Cum știe o inteligență artificială dacă iei cina sau faci duș?

În ultimii 8 ani, împreună cu o echipă extraordinară, am dezvoltat și implementat o tehnologie prin care ambientul din casele noastre se adaptează nevoilor familiei prin controlul automat al facilităților ambientale, utilizând algoritmi de inteligență artificială. În casele în care implementăm acest concept, luminile, sistemul de climatizare, umbrire sau ventilație, dispozitivele multimedia și aproape orice echipament care este alimentat cu energie electrică are un comportament ‘sincronizat’ cu așteptările utilizatorului. Simplificând foarte mult ideea, casa intuiește nevoile utilizatorului, fără ca acesta să fie nevoit să interacționeze în mod continuu și explicit cu casa, prin butoane, telecomenzi, telefoane inteligente sau voce. Dar cum se întâmplă lucrurile? Care sunt mecanismele ce duc la acest mod de ‘funcționare’ a casei?

Tehnologia caselor inteligente a evoluat foarte mult în ultimii ani, iar IoT (Internet of Things) și Inteligența Artificială (AI) au devenind o realitate a lumii în care trăim. Din zecile de discuții pe care le-am avut cu specialiști și potențiali beneficiari ai unei asemenea utilizări a AI-ului, a apărut deseori întrebarea dacă societatea este pregătită pentru a-și lăsa viața în mâinile unei inteligențe artificiale. Iar răspunsul a fost: Depinde de inteligență!

Inteligența Artificială este un domeniu vast pe care nu am pretenția că-l stăpânesc în întregime, dar pot spune că am abordat serios o ramură a Inteligenței Artificiale numite Machine Learning (învățare automată), care ne ajută mult în modul în care luăm deciziile în proiectul VIKI KNOWS. Machine learning oferă metode și modele de învățare supervizata sau nesupervizată, aplicabilitatea lor atingând ramuri extrem de diverse ale vieții noastre cotidiene.

În învățarea supervizată, mașina (computerul) analizează procese, fenomene sau tranzacții cu date de intrare ale căror rezultate sunt cunoscute. Astfel, AI-ul acumulează cunoștințe analizând ‘probleme rezolvate’, scopul final fiind acela de a aborda în viitor ‘cazuri’ sau situații noi, ale căror rezultate nu le anticipăm la momentul învățării, dar considerăm rezonabil să le abordăm conform experienței anterioare. Procesul acesta este similar cu învățarea umană, unde, cu cât individul acumulează mai multă experiență, cu atât el începe să stăpânească mai bine un domeniu de activitate. Mulți dintre noi lucrăm într-o specializare anume, iar multitudinea de experiențe văzute în viața profesională ne face să putem evalua destul de bine situația ‘dintr-o singură privire’, deși cazurile prezentate nu sunt întotdeauna identice cu experiența anterioară. Fie că vorbim de medicină, imobiliare, recunoașterea cifrelor sau literelor, concluzionăm că învățarea supervizată poate ajuta în evaluarea unei situații noi, pe baza informațiilor deja acumulate.

Și totuși, cum știe o inteligență artificială dacă iei cina sau faci duș?

Spre deosebire de casele conectate (nu putem să le spunem inteligente), în care utilizatorul poate controla fiecare facilitate a casei sale utilizând smartphone-ul sau, mai nou, comanda vocală, în proiectul VIKIKNOWS ne bazăm pe senzori de mișcare, luminanță, temperatură, umiditate, ultraviolete etc., elemente care identifică în timp real atât prezența utilizatorului, cât și condițiile fizice (ambientale) din fiecare încăpere. Informațiile sunt digitizate și transmise către o unitate de procesare (computer) unde rulează algoritmul AI, iar acesta analizează contextul identificat de senzori și determină o reacție a sistemului, utilizând experiența deja acumulată.

Exemplu de poziționare senzori într-un spațiu dotat cu VIKIKNOWS

Mai în glumă, mai în serios, noi îi spunem lui VIKI ‘majordomul virtual’, pentru că există o analiză omniprezentă a comportamentului uman, iar răspunsul sistemului vine imediat.

Explorând mai îndeaproape modul de implementare a mecanismului de decizie, se poate observa mai jos cum datele culese de senzori în diferite situații de locuire a spațiului și momente ale zilei sunt transformate în pattern-uri de comportament, pe care utilizatorul le-a clasificat în etapa de învățare primară a sistemului. Obișnuiesc să dau drept exemplu ‘antrenarea’ VIKIKNOWS ca fiind similară cu educarea unui copil cu vârsta cuprinsă între 3 și 5 ani. Dacă în mod constant facem lucrurile într-un anume fel și-i spunem copilului ce facem, el va învăța în scurt timp că acea activitate are un nume și un mod de desfășurare predictiv. La fel, funcționarea VIKIKNOWS este determinată de experiența acumulată în situații similare percepute prin intermediul senzorilor.

În imaginile de mai jos sunt prezentate densitățile de mișcare înregistrate de senzorii S1-S4 (fiecare senzor are asignată o culoare), în activitatea observată în spațiul de test și definită de utilizator ca fiind CINA (momentul mesei de seară). Se observă că există un tipar al mișcării în această activitate, tipar pe care AI-ul îl recunoaște cu ajutorul unor algoritmi avansați de clasificare, iar odată activitatea recunoscută, sistemul generează comenzi pentru ajustarea luminilor, climatizării/ventilației sau sistemului de muzică ambientală în acord cu obiceiurile învățate deja de la utilizator în experiențele anterioare din timpul CINEI.

Tipar de mișcare înregistrat de senzori în modul CINĂ

În funcție de parametrii de intrare, algoritmul de evaluare a tiparelor de locuire a casei (MOD), va determina care sunt șansele ca o anumită zonă (cameră) a casei să se afle într-unul din MODURILE (activitățile) învățate de la utilizator, iar atunci când funcția de predicție are un procent suficient de mare de siguranță (peste 50%), MODUL este activat automat, împreună cu facilitățile ambientale, fără ca utilizatorul să facă un gest explicit în acest sens, în afară de propria lui prezență.

Interfața grafică de vizualizare a modului de calcul pentru predicția MOD

Utilizând același model de predicție, vă mai prezint un tipar de învățare a MODului pentru o cameră de baie, unde, pentru a simplifica expunerea, vom ține cont doar de factorul timp și valorile umidității. Reamintesc faptul că, în cazul real se iau în considerare parametri multipli, ca momentul zilei, mișcarea, densitatea de mișcare, trend de mișcare, umiditate, trend de umiditate etc.

Imaginea de mai jos reflectă 4 cazuri (situații) utilizate în procesul de antrenament (învățare) al algoritmului, altfel încât el să poată face diferența dintre tiparul de utilizare a băii în modul DUȘ, StandBy sau OCUPAT.

Se observă în această reprezentare cu număr redus de parametri că umiditatea (axa OY) joacă un rol esențial în evaluarea pattern-ului în care se află camera de baie.

Pentru înțelegerea în detaliu a felului în care algoritmul AI determină activitatea (MODUL) de utilizare a camerei de baie, vom face și o analiză a datelor pe care le procesează regresia logistică de clasificare. În imaginea de mai jos, pentru o reprezentare simplificată și plană a graficului de decizie, nu se utilizează toate datele primite de la senzori, păstrându-se doar intrarea de timp și valorile umidității din camera de baie. În realitate, numărul de parametri analizați este mult mai mare, dar reprezentarea grafică nu ar fi posibilă.

Observăm că datele de antrenament normalizate și reprezentate grafic într-un sistem de axe bidimensional formează două mulțimi: cele în care utilizatorul a etichetat și antrenat algoritmul pentru activitatea DUȘ (+) și cele care aparțin altor moduri, notate cu (o). În urma rulării algoritmului obținem o limită de separare a celor două mulțimi, simbolizată grafic prin linia albastră. Dacă rulăm algoritmul de clasificare pentru Punctul de test acesta va furniza ca rezultat valoarea probabilității ca situația curentă să se găsească într-una din cele două mulțimi (DUȘ vs Alt Mod). Concret, răspunsul algoritmului pentru Punctul de test cu valorile 06:30:00 și umiditate de 60%, relevă o probabilitate de activare a modului DUȘ de sub 20%.

În lumina celor prezentate, putem concluziona că algoritmul de Inteligență Artificială (AI) implementat în VIKIKNOWS reproduce în mod exclusiv doar un comportament uman învățat chiar de la locuitorii casei în care este instalat, ‘imitând’ îndeaproape obiceiurile acestora, iar șansele ca decizia lui să fie una diferită de obiceiurile familiei este practic inexistentă.

Imitarea comportamentului uman de către AI-ul VIKIKNOWS se îmbunătățește în timp, pe măsură ce sistemul primește tot mai multe informații despre preferințele utilizatorilor sau ale grupului de utilizatori care locuiesc în casă.

Dan Chiuzbăian
Project Manager VIKIKNOWS
dan.chiuzbaian@vikiknows.com

Tehnologii de identificare a utilizatorului în VIKI

Casa viitorului este casa în care tehnologia se îmbină armonios cu stilul tău de viață, asigurând un echilibru perfect între confort și relaxare. Destinată întregii familii, tehnologia VIKI este mai mult decât home automation. Sistemul nostru se adaptează automat la schimbările din mediul în care este instalat, fără a avea nevoie de o reconfigurare manuală a setărilor la fiecare schimbare din preferințele familiei.

În aceste procese de învățare și reproducere a comportamentului utilizatorilor în funcție de contextul ambiental, este critică cerința detectării prezenței acestora în respectiva locație și identificarea automată a fiecărui individ ce se află în spațiul respectiv.

Pentru stabilirea tehnologiei prin care se face detectarea prezenței în casa controlată de VIKI, am testat și evaluat mai multe tipuri de sisteme:

Detectarea prezenței pe bază de dispozitive GPS (Global Positioning System)
Se folosește telefonul inteligent personal echipat cu dispozitiv GPS pentru detectarea intrării și ieșirii utilizatorului dintr-o anumită arie geografică. Avantajul major ar fi costul redus de implementare dar acest sistem are dezavantajul că nu funcționează în interiorul clădirilor și prin urmare nu s-ar putea aplica în cazul în care un utilizator are două sau mai multe locații în interiorul aceleași clădiri (bloc de apartamente).

Sisteme de recunoaștere facială
Se folosesc echipamente de supraveghere video dotate cu sisteme de procesare video plasate în locurile în care se dorește detectarea prezenței. Avantajul ar fi faptul că utilizatorii nu trebuie să poarte asupra lor nici un dispozitiv specializat pentru detectarea prezenței acestora, în schimb costul sistemului ar fi destul de ridicat și sistemul nu s-ar putea aplica acolo unde ar reprezenta o invadare prea mare a spațiului personal.

Sisteme de securitate bazate pe cod pin sau amprentă
Se folosesc sisteme de securitate dotate cu tastaturi și/sau senzori de amprentă la punctele de intrare/ieșire în/din locație. Dezavantajul acestui sistem constă în faptul că utilizatorul trebuie sa facă de fiecare dată o operațiune explicită de identificare, lucru care poate să fie deranjant.

Sisteme bazate pe dispozitive RFID sau NFC
Constă în plasarea unor echipamente active de citire a dispozitivelor RFID sau NFC la punctele de intrare/ieșire în/din locație și utilizatorii trebuie sa aibă asupra lor un dispozitiv pasiv (card sau etichetă) dotat cu RFID sau NFC. Datorită distanței scurte de operare în cazul dispozitivelor cu NFC, acestea au același dezavantaj ca și sistemele de securitate dotate cu cod pin sau amprentă. Avantajul sistemului, ar fi costul relativ scăzut de implementare însă dezavantajul îl reprezintă faptul că fiecare individ trebuie să poarte asupra lui un dispozitiv de identificare.

Sisteme bazate pe telefoane inteligente și dispozitive de tip beacon
Se folosesc dispozitive de tip beacon plasate în interiorul și/sau exteriorul locației și o aplicație instalată pe telefonul inteligent al fiecărui individ ce interacționează cu respectiva locație. Avantajul îl reprezintă costul relativ scăzut de implementare și faptul că fiecare individ nu mai trebuie să aibă asupra lui nici un alt dispozitiv de identificare, decât telefonul inteligent personal.

Analizând cu atenție avantajele și dezavantajele fiecărei opțiuni, am ales să implementăm în cadrul proiectelor noastre sisteme de securitate pe bază de amprentă și/ sau dispozitive NFC, și sisteme bazate pe telefoane inteligente și dispozitive de tip beacon.

O zi cu VIKI – 24 ore în 4 minute [VIDEO]

viki

Ideea de casă conectată există de ani buni, în sensul de a controla casa de pe telefonul mobil, de pe tabletă și, mai nou, cu ajutorul unui asistent virtual. În prezent, există nenumărate soluții care îți permit să aprinzi luminile, să oprești sau să pornești televizorul, să setezi temperatura din cameră. Dar pot fi ele numite inteligente, atâta timp cât inițierea acțiunii se face din telefon, tabletă, vocal sau preprogramat de către un tehnician care hard-codează acțiunile casei “inteligente”?

Îndrăznim să spunem, după multe discuții cu utilizatori de case inteligente și specialiști în domeniu avute în perioada 3-4 octombrie la IMWorld 2018, că doar sistemul VIKI se comportă ca un adevărat majordom virtual, care îți știe tabieturile și preferințele.
Continue reading “O zi cu VIKI – 24 ore în 4 minute [VIDEO]” »

VIKI Knows a participat la ExpoTech 2017

viki expoTech 2017

Echipa VIKI Knows a prezentat casa inteligentă care îți învață obiceiurile la expoziţia tehnologică ExpoTech, organizată de TechFest la Iulius Mall Cluj, în weekend-ul 3-5 noiembrie 2017.

Evenimentul este dedicat atât cunoscătorilor și pasionaților de tehnologie, cât și publicului larg care este interesat de sisteme sau dispozitive inteligente. TechFest a găzduit start-up-uri din domeniu, care au prezentat noi tehnologii și trenduri ale viitorului.
Continue reading “VIKI Knows a participat la ExpoTech 2017” »

10 momente memorabile cu VIKI

viki livingroom moduri large

Funcționalitatea de bază a unui sistem de automatizare a locuinței este, cu siguranță, posibilitatea grupării nevoilor utilizatorului în ceea ce VIKI numește Scenarii și moduri de management al ambientului casei.

Activate de inteligența artificială, vocal, din smartphone sau tabletă, scenariile și modurile VIKI ajută la sporirea confortului tău în momentele în care dorești să uiți de grijile cotidiene și optimizarea consumului de energie din casa ta. Să-ți dăm câteva exemple:
Continue reading “10 momente memorabile cu VIKI” »

Ne luăm sau nu umbrela astăzi? VIKI ne arată prognoza meteo, pe zile şi ore

viki vremea selectare oras

Suntem în perioada vacanţelor şi este important să ştim dinainte cât mai multe informaţii despre locul ales ca destinaţie pentru concediu, ca să fim cât mai bine pregătiţi.
Sau, pur şi simplu, ce ne aşteaptă într-o zi obişnuită la birou în care nu ne putem hotărî cu ce să ne îmbrăcăm sau dacă să luăm umbrela cu noi.

Indiferent de situaţie, una dintre informaţiile pe care toţi oamenii o caută cel mai des este cea referitoare la starea vremii – de astăzi sau de săptămâna viitoare, depinde ce planuri avem. Vremea ni le poate strica, dacă nu suntem pregătiţi.
Continue reading “Ne luăm sau nu umbrela astăzi? VIKI ne arată prognoza meteo, pe zile şi ore” »

VIKI se împrieteneşte cu soluţia MyHOME Legrand

viki myHome legrand

Echipa VIKI nu şi-a luat vacanţă, ci programează şi testează cu spor noi platforme hardware care au nevoie de funcţiile Multimedia şi de inteligenţa artificială adaptativă specifică produsului nostru.

Zilele acestea, avem un material nou pe bancul de lucru, după ce Legrand, specialistul global în infrastructuri electrice şi digitale, ne-a pus la dispoziţie câteva echipamente din soluţia MyHOME.
Continue reading “VIKI se împrieteneşte cu soluţia MyHOME Legrand” »

Tutorial configurare casa VIKI [VIDEO]

viki tutorial configurare

VIKI este casa inteligentă care îți învață obiceiurile şi care are grijă de familia ta. Instalând sistemul VIKI, poţi să ai siguranţa că atât cei dragi, cât şi bunurile din casă, sunt protejaţi.
Echipa VIKI a pregătit un nou video de prezentare, în care vă arătăm cum puteţi să vă configuraţi singuri casa VIKI, să vedeţi cam ce dispozitive ar fi necesare şi să estimaţi un cost.

Ce trebuie să faci?
– Accesează site-ul www.vikiknows.com, secțiunea myVIKI
– În primul rând completezi câteva detalii minimale ale proiectului tău, astfel încât configuratorul VIKI să-ți poată sugera cele mai potrivite echipamente pentru automatizarea facilităților existențe 
– Apoi alegi configurația de camere a casei tale și dispunerea lor
– Pentru fiecare cameră alegi componentele care vor automatiza facilitățile ei, denumindu-le cât mai sugestiv
– Lumini dimabile sau switch-uri, control climă, jaluzele, senzori de foc, fum, monoxid de carbon, amplificatoare și boxe pentru sunet ambiental, playere multimedia sau orice alt device dorit poate fi selectat dintr-o gamă de echipamente testate deja de noi.
Continue reading “Tutorial configurare casa VIKI [VIDEO]” »

VIKI Knows a participat la Expoziţia Electrică Demonstrativă 2017

viki expozitia electrica demonstrativa 2017

Echipa VIKI a participat în perioada 15-17 Iunie 2017 la Expoziţia Electrică Demonstrativă, ediţia a VIII-a, organizată de Euro Vial Lighting la Pavilionul Expoziţional Constanţa. Evenimentul, dedicat atât profesioniștilor din domeniu, cât și beneficiarilor finali, a găzduit cei mai importanți furnizori de materiale electrice, specialiști din domeniu, companii cu renume și greutate în branșă, atât la nivel național, cât și internațional.
Continue reading “VIKI Knows a participat la Expoziţia Electrică Demonstrativă 2017” »

Design modern şi elegant: când arta întâlneşte tehnologia

viki dispozitive vitrium

VIKI este casa viitorului şi este gata să se integreze în orice decor, să fie acel „majordom” invizibil, mereu gata să vină în întâmpinarea dorinţelor şi nevoilor locuitorilor casei. Cum poate fi VIKI invizibilă? Cu ajutorul tehnologiei, care, în zilele noastre, se poate confunda chiar şi cu… arta.
O casă inteligentă nu înseamnă una plină de fire, cabluri, cutii, gadgeturi, înşirate peste tot. Tehnologia viitorului este deja aici, iar dispozitivele „magice” care o ajută pe VIKI să fie VIKI sunt invizibile. Pe lângă modul de comunicare wireless, casa inteligentă poate integra elemente despre care am crede că sunt doar decorative.
Un exemplu în acest sens sunt dispozitivele Vitrum, o colecţie care poate fi utilizată în cele mai pretenţioase case, fără a ieşi în evidenţă într-un mod neplăcut.
Continue reading “Design modern şi elegant: când arta întâlneşte tehnologia” »