Разработанный ими комплект подключаемых датчиков отслеживает множество явлений в комнате, включая такие вещи, как звуки, вибрация, свет, тепло, электромагнитный шум и температура. С помощью методов машинного обучения этот набор датчиков может определить, работает ли левый или правый патрубок крана, открыта ли дверца микроволновой печи или сколько бумажных полотенец было выдано.«Идея в том, что вы можете подключить это и сразу же превратить комнату в умную среду», — сказал Гирад Лапут, доктор философии. студент Института взаимодействия человека и компьютера (HCII) КМУ. «Вам не нужно идти и покупать дорогие интеллектуальные устройства, которые, вероятно, все равно не могут общаться друг с другом, или прикреплять датчики ко всему, что вы хотите контролировать, что может быть сложно в обслуживании и некрасиво.
Вы просто подключаете его в розетку ".Это подход, который Лапут и его со-исследователи из группы Future Interfaces Group HCII называют «синтетическими датчиками», потому что исходные данные от девяти датчиков устройства можно комбинировать и интерпретировать таким образом, чтобы они могли распознавать десятки интересующих явлений. Они представят свои выводы в среду, 10 мая, на конференции по человеческому фактору в вычислительных системах CHI 2017 в Денвере.Лапут, вместе с доцентом HCII Крисом Харрисоном и доктором философии. студент Ян Чжан построил свои платформы с датчиками, используемыми в других общедоступных устройствах умного дома, за исключением камеры, которая вызывает проблемы с конфиденциальностью.
Алгоритмы машинного обучения могут комбинировать эти исходные данные в мощные синтетические датчики, которые могут идентифицировать широкий спектр событий и объектов — например, различать блендер, кофемолку и миксер на основе звуков и вибраций. Могут быть обнаружены даже мягкие, более тонкие звуки, такие как запись или стирание на белой доске.Помимо регистрации того, используется ли устройство или нет, синтетические датчики могут отслеживать состояние устройства: открыта или закрыта дверца микроволновой печи, прервано ли приготовление пищи и завершила ли микроволновая печь свой цикл приготовления.
«Он может не только сказать вам, работает ли диспенсер для полотенец, но он также может отслеживать, сколько полотенец было выдано, и даже при необходимости заказывать сменный рулон», — сказал Лапут. Если в комнате долгое время никого нет, то кран, оставшийся включенным, может выводить на смартфон пользователя предупреждающее сообщение.Даже более продвинутое зондирование позволяет сделать вывод о человеческой деятельности, например, когда кто-то спит, принимает душ, смотрит потоковое видео или ушел из дома на работу. По его словам, большая часть этой обработки происходит на самой сенсорной платформе, поэтому подробные и конфиденциальные данные не нужно передавать или записывать.
Платформу датчиков можно вручную обучить распознавать различные явления, такие как цикличность водонагревателей или блоков отопления и кондиционирования воздуха. По словам Лапута, можно было бы также предварительно обучить датчики обнаруживать многие популярные устройства и бренды товаров для дома или офиса, что позволит платформе датчиков начать работу, как только она будет подключена.
Подключение устройств к обычной электрической розетке избавляет от необходимости использовать батареи или специальную проводку. С практической точки зрения, каждой комнате, вероятно, потребуется своя собственная сенсорная платформа, хотя можно было бы обеспечить связь каждой сенсорной платформы с другими ближайшими сенсорами для создания общедомовой сенсорной среды с помощью всего нескольких сенсоров, а не сотен.