スマートホームオートメーションは、近年非常に人気があり、金持ちのための贅沢から多くの家の定番へと移行しています。 最も人気のあるスマートホームデバイスはスピーカーとサーモスタットですが、ドアロックや防犯カメラなどの他のスマートデバイスを採用する人が増えています。
住宅用スマートホームオートメーション 巨大な産業になり、実装するのは難しくありません。 数台のデバイスだけが必要な場合は、専門家がいなくても簡単にセットアップできます。
ただし、接続されたデバイスのネットワーク全体が必要な場合は、専門家を雇うことをお勧めします。 プロはすべてをシームレスに接続し、最高の製品をお勧めします。
スマートホームは機械学習でよりスマートになっています
スマートホームが普及する一方で、テクノロジー自体も「よりスマート」になりつつあります。 それは スマートデバイスはデータを収集して送信します パフォーマンスを微調整するための分析のために会社に戻ります。
すべてのスマートデバイスが、スマートフォンのアプリでオンとオフを切り替えるだけのツールであるとは限りません。 一部のスマートデバイスは、ルーチンを予測することにより、設定を「学習」し、自動操縦で実行できます。 これは機械学習によって可能になります。
機械学習とは何ですか？
人工知能（AI）のコンポーネントとして、機械学習アルゴリズムはデータを収集して使用し、 人間が学ぶ方法を模倣する。 プログラムが学習すればするほど、結果はより正確になります。
たとえば、機械学習を使用するソフトウェアプログラムでは、ライトをオフにして就寝するタイミングを把握し、その時間に毎日自動的にオフにするようにプログラムできます。 あなたのルーチンが日によって変わる場合、プログラムはそれらの変化も学ぶことができます。
機械学習アルゴリズムは、YouTubeとNetflixの動画に推奨されるパワーです。 スマートホームオートメーションに関して言えば、機械学習アルゴリズムは、すべてではないにしてもほとんどの作業を行うことで、生活を可能な限り便利にするように設計されています。
スマートホームの接続方法
基本的なレベルでは、スマートホームは制御ネットワーク（通常は住宅所有者の既存のワイヤレスネットワーク）を介して接続されます。 各スマートデバイスには、イベント（デバイスの電源がオンまたはオフになっているときなど）を監視するある種のセンサーがあります。 他のセンサーを装着して、着用者の心拍などのバイタルサインを測定できます（Fitbitを考えてください）。 一部のセンサーは、温度、光、および人の存在を検出することさえできます。
これらのセンサーはすべてデータを収集するため、データはリモートサーバーに送信され、そこで機械学習アルゴリズムをトレーニングして特定の入力を予測して応答し、目的の結果を生成します。 この簡単な例は、着用者の心拍数がXNUMX分あたりの特定の心拍数に達するとビープ音を鳴らすセンサーを備えていることです。
より多くのデータが収集および処理されると、アルゴリズムは、ユーザーの習慣やルーチンについて学習した内容に対応するように変更されます。 たとえば、ユーザーが午前6時にコーヒーを淹れる場合、スマートコーヒーポットは、ユーザーが前夜にコーヒーかすと水を用意すれば、毎朝午前6時に淹れるサイクルを開始できます。
スマートな自動化により、生活が楽になります
誰もが自分たちの生活をもっと便利にしたいと思っているので、スマートホームオートメーションはとても人気があります。 これが機能する最も便利な方法のXNUMXつは、照明を使用することです。 スマートライトのネットワークは、明るさを変更して時間どおりに自動的に調整すると、「学習」できます。
朝に100％の明るさで開始し、午後7時までにライトを約70％まで下げてから、午後11時までにライトをオフにして就寝するとします。 プログラムが自動的にライトを暗くするので、手動でライトを暗くする必要はありません。
高度な機械学習と条件付きトリガー
より複雑な学習は、条件付きトリガーと組み合わせて機能することもできます。 これらのトリガーとアクションは「スマートホームシーンに設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」
たとえば、機械学習は、特定の条件（トリガー）が満たされた場合にのみ、さまざまな機能を実行するようにソフトウェアに教えることができます。 たとえば、ユーザーが朝のコーヒーを淹れた後にテレビの電源を入れると、スマートホームシステムはコーヒーの淹れ始めた直後に自動的にテレビの電源を入れることを「学習」できます。 つまり、あるスマートデバイスのステータスによって、別のスマートデバイスの動作が決まります。
スマートデバイスはラジオのメモリボタンなどのプログラムを保持できるため、ユーザーは複数のシーンを作成し、それらを異なる時間にアクティブ化できます。
機械学習は、スマートホームオートメーションの次のフェーズを推進します
人々はもはや、携帯電話のアプリでサーモスタットを制御するだけでは満足していません。 今日の自動化は機械学習によって推進されており、スマートホームオートメーションの利便性にまったく別の側面をもたらしています。
ポスト スマートホームオートメーションでの機械学習の使用方法 最初に登場した SmartDataCollective.
