{"id":3606,"date":"2020-06-18T14:46:50","date_gmt":"2020-06-18T14:46:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.vikiknows.com\/blog\/?p=3606"},"modified":"2020-12-11T13:05:28","modified_gmt":"2020-12-11T13:05:28","slug":"cum-stie-inteligenta-artificiala-daca-iei-cina-sau-faci-dus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.vikiknows.com\/blog\/cum-stie-inteligenta-artificiala-daca-iei-cina-sau-faci-dus\/","title":{"rendered":"Cum \u0219tie o inteligen\u021b\u0103 artificial\u0103 dac\u0103 iei cina sau faci du\u0219?"},"content":{"rendered":"

\u00cen ultimii 8 ani, \u00eempreun\u0103 cu o echip\u0103 extraordinar\u0103, am dezvoltat \u0219i implementat o tehnologie prin care ambientul din casele noastre se adapteaz\u0103 nevoilor familiei prin controlul automat al facilit\u0103\u021bilor ambientale, utiliz\u00e2nd algoritmi de inteligen\u021b\u0103 artificial\u0103. \u00cen casele \u00een care implement\u0103m acest concept, luminile, sistemul de climatizare, umbrire sau ventila\u021bie, dispozitivele multimedia \u0219i aproape orice echipament care este alimentat cu energie electric\u0103 are un comportament ‘sincronizat’ cu a\u0219tept\u0103rile utilizatorului. Simplific\u00e2nd foarte mult ideea, casa intuie\u0219te nevoile utilizatorului, f\u0103r\u0103 ca acesta s\u0103 fie nevoit s\u0103 interac\u021bioneze \u00een mod continuu \u0219i explicit cu casa, prin butoane, telecomenzi, telefoane inteligente sau voce. Dar cum se \u00eent\u00e2mpl\u0103 lucrurile? Care sunt mecanismele ce duc la acest mod de ‘func\u021bionare’ a casei?<\/p>\n

Tehnologia caselor inteligente a evoluat foarte mult \u00een ultimii ani, iar IoT (Internet of Things) \u0219i Inteligen\u021ba Artificial\u0103 (AI) au devenind o realitate a lumii \u00een care tr\u0103im. Din zecile de discu\u021bii pe care le-am avut cu speciali\u0219ti \u0219i poten\u021biali beneficiari ai unei asemenea utiliz\u0103ri a AI-ului, a ap\u0103rut deseori \u00eentrebarea dac\u0103 societatea este preg\u0103tit\u0103 pentru a-\u0219i l\u0103sa via\u021ba \u00een m\u00e2inile unei inteligen\u021be artificiale. Iar r\u0103spunsul a fost: Depinde de inteligen\u021b\u0103! <\/p>\n

Inteligen\u021ba Artificial\u0103 este un domeniu vast pe care nu am preten\u021bia c\u0103-l st\u0103p\u00e2nesc \u00een \u00eentregime, dar pot spune c\u0103 am abordat serios o ramur\u0103 a Inteligen\u021bei Artificiale numite Machine Learning (\u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103), care ne ajut\u0103 mult \u00een modul \u00een care lu\u0103m deciziile \u00een proiectul VIKI KNOWS. Machine learning ofer\u0103 metode \u0219i modele de \u00eenv\u0103\u021bare supervizata sau nesupervizat\u0103, aplicabilitatea lor ating\u00e2nd ramuri extrem de diverse ale vie\u021bii noastre cotidiene. <\/p>\n

\u00cen \u00eenv\u0103\u021barea supervizat\u0103, ma\u0219ina (computerul) analizeaz\u0103 procese, fenomene sau tranzac\u021bii cu date de intrare ale c\u0103ror rezultate sunt cunoscute. Astfel, AI-ul acumuleaz\u0103 cuno\u0219tin\u021be analiz\u00e2nd ‘probleme rezolvate’, scopul final fiind acela de a aborda \u00een viitor ‘cazuri’ sau situa\u021bii noi, ale c\u0103ror rezultate nu le anticip\u0103m la momentul \u00eenv\u0103\u021b\u0103rii, dar consider\u0103m rezonabil s\u0103 le abord\u0103m conform experien\u021bei anterioare. Procesul acesta este similar cu \u00eenv\u0103\u021barea uman\u0103, unde, cu c\u00e2t individul acumuleaz\u0103 mai mult\u0103 experien\u021b\u0103, cu at\u00e2t el \u00eencepe s\u0103 st\u0103p\u00e2neasc\u0103 mai bine un domeniu de activitate. Mul\u021bi dintre noi lucr\u0103m \u00eentr-o specializare anume, iar multitudinea de experien\u021be v\u0103zute \u00een via\u021ba profesional\u0103 ne face s\u0103 putem evalua destul de bine situa\u021bia ‘dintr-o singur\u0103 privire’, de\u0219i cazurile prezentate nu sunt \u00eentotdeauna identice cu experien\u021ba anterioar\u0103. Fie c\u0103 vorbim de medicin\u0103, imobiliare, recunoa\u0219terea cifrelor sau literelor, concluzion\u0103m c\u0103 \u00eenv\u0103\u021barea supervizat\u0103 poate ajuta \u00een evaluarea unei situa\u021bii noi, pe baza informa\u021biilor deja acumulate.<\/p>\n

\t\u0218i totu\u0219i, cum \u0219tie o inteligen\u021b\u0103 artificial\u0103 dac\u0103 iei cina sau faci du\u0219?<\/strong><\/p>\n

Spre deosebire de casele conectate (nu putem s\u0103 le spunem inteligente), \u00een care utilizatorul poate controla fiecare facilitate a casei sale utiliz\u00e2nd smartphone-ul sau, mai nou, comanda vocal\u0103, \u00een proiectul VIKIKNOWS ne baz\u0103m pe senzori de mi\u0219care, luminan\u021b\u0103, temperatur\u0103, umiditate, ultraviolete etc., elemente care identific\u0103 \u00een timp real at\u00e2t prezen\u021ba utilizatorului, c\u00e2t \u0219i condi\u021biile fizice (ambientale) din fiecare \u00eenc\u0103pere. Informa\u021biile sunt digitizate \u0219i transmise c\u0103tre o unitate de procesare (computer) unde ruleaz\u0103 algoritmul AI, iar acesta analizeaz\u0103 contextul identificat de senzori \u0219i determin\u0103 o reac\u021bie a sistemului, utiliz\u00e2nd experien\u021ba deja acumulat\u0103. <\/p>\n

Exemplu de pozi\u021bionare senzori \u00eentr-un spa\u021biu dotat cu VIKIKNOWS<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Mai \u00een glum\u0103, mai \u00een serios, noi \u00eei spunem lui VIKI ‘majordomul virtual’, pentru c\u0103 exist\u0103 o analiz\u0103 omniprezent\u0103 a comportamentului uman, iar r\u0103spunsul sistemului vine imediat.<\/p>\n

Explor\u00e2nd mai \u00eendeaproape modul de implementare a mecanismului de decizie, se poate observa mai jos cum datele culese de senzori \u00een diferite situa\u021bii de locuire a spa\u021biului \u0219i momente ale zilei sunt transformate \u00een pattern-uri de comportament, pe care utilizatorul le-a clasificat \u00een etapa de \u00eenv\u0103\u021bare primar\u0103 a sistemului. Obi\u0219nuiesc s\u0103 dau drept exemplu ‘antrenarea’ VIKIKNOWS ca fiind similar\u0103 cu educarea unui copil cu v\u00e2rsta cuprins\u0103 \u00eentre 3 \u0219i 5 ani. Dac\u0103 \u00een mod constant facem lucrurile \u00eentr-un anume fel \u0219i-i spunem copilului ce facem, el va \u00eenv\u0103\u021ba \u00een scurt timp c\u0103 acea activitate are un nume \u0219i un mod de desf\u0103\u0219urare predictiv. La fel, func\u021bionarea VIKIKNOWS este determinat\u0103 de experien\u021ba acumulat\u0103 \u00een situa\u021bii similare percepute prin intermediul senzorilor. <\/p>\n

\u00cen imaginile de mai jos sunt prezentate densit\u0103\u021bile de mi\u0219care \u00eenregistrate de senzorii S1-S4 (fiecare senzor are asignat\u0103 o culoare), \u00een activitatea observat\u0103 \u00een spa\u021biul de test \u0219i definit\u0103 de utilizator ca fiind CINA (momentul mesei de sear\u0103). Se observ\u0103 c\u0103 exist\u0103 un tipar al mi\u0219c\u0103rii \u00een aceast\u0103 activitate, tipar pe care AI-ul \u00eel recunoa\u0219te cu ajutorul unor algoritmi avansa\u021bi de clasificare, iar odat\u0103 activitatea recunoscut\u0103, sistemul genereaz\u0103 comenzi pentru ajustarea luminilor, climatiz\u0103rii\/ventila\u021biei sau sistemului de muzic\u0103 ambiental\u0103 \u00een acord cu obiceiurile \u00eenv\u0103\u021bate deja de la utilizator \u00een experien\u021bele anterioare din timpul CINEI.<\/p>\n

Tipar de mi\u0219care \u00eenregistrat de senzori \u00een modul CIN\u0102<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\u00cen func\u021bie de parametrii de intrare, algoritmul de evaluare a tiparelor de locuire a casei (MOD), va determina care sunt \u0219ansele ca o anumit\u0103 zon\u0103 (camer\u0103) a casei s\u0103 se afle \u00eentr-unul din MODURILE (activit\u0103\u021bile) \u00eenv\u0103\u021bate de la utilizator, iar atunci c\u00e2nd func\u021bia de predic\u021bie are un procent suficient de mare de siguran\u021b\u0103 (peste 50%), MODUL este activat automat, \u00eempreun\u0103 cu facilit\u0103\u021bile ambientale, f\u0103r\u0103 ca utilizatorul s\u0103 fac\u0103 un gest explicit \u00een acest sens, \u00een afar\u0103 de propria lui prezen\u021b\u0103.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Interfa\u021ba grafic\u0103 de vizualizare a modului de calcul pentru predic\u021bia MOD<\/p>\n

Utiliz\u00e2nd acela\u0219i model de predic\u021bie, v\u0103 mai prezint un tipar de \u00eenv\u0103\u021bare a MODului pentru o camer\u0103 de baie, unde, pentru a simplifica expunerea, vom \u021bine cont doar de factorul timp \u0219i valorile umidit\u0103\u021bii. Reamintesc faptul c\u0103, \u00een cazul real se iau \u00een considerare parametri multipli, ca momentul zilei, mi\u0219carea, densitatea de mi\u0219care, trend de mi\u0219care, umiditate, trend de umiditate etc.<\/p>\n

Imaginea de mai jos reflect\u0103 4 cazuri (situa\u021bii) utilizate \u00een procesul de antrenament (\u00eenv\u0103\u021bare) al algoritmului, altfel \u00eenc\u00e2t el s\u0103 poat\u0103 face diferen\u021ba dintre tiparul de utilizare a b\u0103ii \u00een modul DU\u0218, StandBy sau OCUPAT. <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Se observ\u0103 \u00een aceast\u0103 reprezentare cu num\u0103r redus de parametri c\u0103 umiditatea (axa OY) joac\u0103 un rol esen\u021bial \u00een evaluarea pattern-ului \u00een care se afl\u0103 camera de baie.<\/p>\n

Pentru \u00een\u021belegerea \u00een detaliu a felului \u00een care algoritmul AI determin\u0103 activitatea (MODUL) de utilizare a camerei de baie, vom face \u0219i o analiz\u0103 a datelor pe care le proceseaz\u0103 regresia logistic\u0103 de clasificare. \u00cen imaginea de mai jos, pentru o reprezentare simplificat\u0103 \u0219i plan\u0103 a graficului de decizie, nu se utilizeaz\u0103 toate datele primite de la senzori, p\u0103str\u00e2ndu-se doar intrarea de timp \u0219i valorile umidit\u0103\u021bii din camera de baie. \u00cen realitate, num\u0103rul de parametri analiza\u021bi este mult mai mare, dar reprezentarea grafic\u0103 nu ar fi posibil\u0103.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Observ\u0103m c\u0103 datele de antrenament normalizate \u0219i reprezentate grafic \u00eentr-un sistem de axe bidimensional formeaz\u0103 dou\u0103 mul\u021bimi: cele \u00een care utilizatorul a etichetat \u0219i antrenat algoritmul pentru activitatea DU\u0218 (+) \u0219i cele care apar\u021bin altor moduri, notate cu (o). \u00cen urma rul\u0103rii algoritmului ob\u021binem o limit\u0103 de separare a celor dou\u0103 mul\u021bimi, simbolizat\u0103 grafic prin linia albastr\u0103. Dac\u0103 rul\u0103m algoritmul de clasificare pentru Punctul de test<\/strong> acesta va furniza ca rezultat valoarea probabilit\u0103\u021bii ca situa\u021bia curent\u0103 s\u0103 se g\u0103seasc\u0103 \u00eentr-una din cele dou\u0103 mul\u021bimi (DU\u0218 vs Alt Mod). Concret, r\u0103spunsul algoritmului pentru Punctul de test<\/strong> cu valorile 06:30:00 \u0219i umiditate de 60%, relev\u0103 o probabilitate de activare a modului DU\u0218 de sub 20%.<\/p>\n

\u00cen lumina celor prezentate, putem concluziona c\u0103 algoritmul de Inteligen\u021b\u0103 Artificial\u0103 (AI) implementat \u00een VIKIKNOWS reproduce \u00een mod exclusiv doar un comportament uman \u00eenv\u0103\u021bat chiar de la locuitorii casei \u00een care este instalat, ‘imit\u00e2nd’ \u00eendeaproape obiceiurile acestora, iar \u0219ansele ca decizia lui s\u0103 fie una diferit\u0103 de obiceiurile familiei este practic inexistent\u0103. <\/strong><\/p>\n

Imitarea comportamentului uman de c\u0103tre AI-ul VIKIKNOWS se \u00eembun\u0103t\u0103\u021be\u0219te \u00een timp, pe m\u0103sur\u0103 ce sistemul prime\u0219te tot mai multe informa\u021bii despre preferin\u021bele utilizatorilor sau ale grupului de utilizatori care locuiesc \u00een cas\u0103.<\/p>\n

Dan Chiuzb\u0103ian
\nProject Manager VIKIKNOWS
\ndan.chiuzbaian@vikiknows.com<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00cen ultimii 8 ani, \u00eempreun\u0103 cu o echip\u0103 extraordinar\u0103, am dezvoltat \u0219i implementat o tehnologie prin care ambientul din casele noastre se adapteaz\u0103 nevoilor familiei prin controlul automat al facilit\u0103\u021bilor ambientale, utiliz\u00e2nd algoritmi de inteligen\u021b\u0103 artificial\u0103. \u00cen casele \u00een care implement\u0103m acest concept, luminile, sistemul de climatizare, umbrire sau ventila\u021bie, dispozitivele multimedia \u0219i aproape orice … <\/p>\n

Continue reading “Cum \u0219tie o inteligen\u021b\u0103 artificial\u0103 dac\u0103 iei cina sau faci du\u0219?”<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":3618,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_bbp_topic_count":0,"_bbp_reply_count":0,"_bbp_total_topic_count":0,"_bbp_total_reply_count":0,"_bbp_voice_count":0,"_bbp_anonymous_reply_count":0,"_bbp_topic_count_hidden":0,"_bbp_reply_count_hidden":0,"_bbp_forum_subforum_count":0},"categories":[17],"tags":[11,30,124,183,83,26,20,9,10,185,19,184,25,21,28],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.vikiknows.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3606"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.vikiknows.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.vikiknows.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.vikiknows.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.vikiknows.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3606"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.vikiknows.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3606\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.vikiknows.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3618"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.vikiknows.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3606"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.vikiknows.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3606"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.vikiknows.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3606"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}