想要打造出一个智能家居吗?那么在你面前,有两个方案。一来,你可以出售一堆与其他智能产品通信的智能小工具;二来,可以利用传感器标签来改建所有设备,创立一个粗略的网络系统。第一种方案十分便宜,而第二种又尤其困难。但不必担忧。
旋即的将来,可能会有第三种方案可供您自由选择:一个只需放入电源插座,之后需要相连房间所有设备的简陋传感器。这一设想源自卡内基梅隆大学的SyntheticSensors(制备传感器)项目,他们目的研发一个需要感官家庭的智能设备。5月11日,ACMCHI2017国际计算机对话会议在美国丹佛掉落帷幕。
在此次会议上,首推的这款小型设备需要捕捉一切将普通家庭用品变为智能设备所需的环境数据。虽然现在这只是一个模型,但不足以令人印象深刻印象。此设备内设10个传感器,一旦将其放入电源插座,立即“合体”为房间的眼睛和耳朵。它需要捕捉声音、湿度、电磁噪声、运动和光线等数据(研究人员为了维护隐私而回避了照相机功能)。
随后,它不会利用机器学习算法将扣除数据切换为家中再次发生情况的明确信息。例如,制备传感器可以告诉您否记得重开烤箱,外泄的水龙头浪费了多少水,或者室友是不是又扫光了您的小零食等。
长期以来,人们都在探寻无所不在的传感理念。但目前,我们只是依赖Nest,Sen.se和Notion等产品开始可行性转入智能家居。CMU研究人员期望通过将多个感测功能统合到一个设备中,进而掌控其他并未相连的设备,就只不过是家庭的标准化遥控器。如今,传感器虽然早就显得小巧精美,搜集数据也并不艰难,但还是不存在些棘手的问题。
首席研究员GieradLaput期望,它需要协助人们答案实际情况中的环境问题,比如计算出来每个月必须多少水,监测家庭各种设备否安全性。因此,怎样将数据翻译成涉及明确信息还须要更进一步实地考察。Laput回应:“在用户显然,咖啡机中EMI电磁辐射的频谱图并不最重要,他们只关心咖啡何时能煮好。”利用传感器来捕捉的数据十分繁复,研究人员必须对每个对象或动作制订标签。
例如,意味着关上冰箱这一动作之后产生大量数据:听见吱吱声,看见光,感觉到这个动作。Laput与其团队通过原作机器学习算法来辨识这些信息,建构起一个可观的感官对象和动作库。在这一过程中,大量的传感器尤为重要。
佐治亚理工学院机器学习跨学科研究中心主任IrfanEssa回应:“这些都是数据的假设。如果你只有一个传感器,想区分个中差异,堪称难上加难。”负责管理传感器技术的CMU研究员AnthonyRowe说明,一个确实简单的标准化传感器必需需要捕捉和辨识周围大大变化的细微差别。
例如,即使将设备从一个计数器移动到另一个计数器,该传感器也应当需要从搅拌机中分辨出有咖啡机。某种程度,即使为厨房购置新的设备,整个系统也不应不受任何影响。保证这一设备的“鲁棒性水平”是提高机器学习的众多问题。Rowe回应:“在短期内,较简单的解决方案是再行为用户获取模块,让他们认为问题进而重置系统。
”目前CMU明确提出的综合传感器原型很难做这点。虽然技术可信,但仍未研发出有模块。但研究组回应,最后可能会自由选择创建一个应用程序控制系统,或将制备传感器技术划入智能家居中心,以此捕捉环境中更加多的微小变化,全面理解用户周围环境。
Laput回应,创建一个比你自己更加理解自己的环境是智能家居的终极目标。
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