Будущее умных технологий: интеграция умного дома с искусственным интеллектом

А что насчет глубокого обучения? Чем оно отличается от машинного?

Как машинное обучение является подвидом искусственного интеллекта, так и глубокое обучение является подвидом машинного (см. картинку в начале статьи). В глубоком обучении используются те же подходы: алгоритму дают много данных и «ругают» его за ошибки. Разница здесь в том, что сами алгоритмы глубокого обучения устроены гораздо сложнее и часто используют более серьезные математические модели. Сейчас под алгоритмами глубокого обучения практически всегда подразумевают нейронные сети.

Однако научить автомобиль принимать решения в чрезвычайных ситуациях гораздо сложнее: проблема в том, что и самому человеку трудно понять, как именно надо поступать в том или ином экстренном случае. Поэтому человек не может показать алгоритмам примеры хорошего и плохого поведения для таких случаев.

Допустим, есть несколько тысяч фотографий кошек и несколько тысяч — собак. Эти данные можно загрузить в алгоритм и заставить его «учиться» отличать кошек от собак, «ругая» за ошибки в классификации и «поощряя» за правильные ответы. В зависимости от количества и качества вводных данных, а также от сложности используемого алгоритма после некоторого количества итераций с «наказанием» и «поощрением», получается обученный алгоритм, которой с разным качеством умеет отличать кошек и собак.

Некоторое количество идей, используемых в нейросетях, разработчики почерпнули из знаний об устройстве человеческого мозга. Одни из самых частых задач для нейросетей — это задачи, связанные с работой с изображениями. Для таких задач используют специальный тип нейросетей, внутри которых есть так называемые сверточные слои.

С учётом индивидуальных пожеланий автоматизированная система безопасности с помощью ИИ не только защитит помещения и территорию от посягательств извне, но выполнит непрерывную диагностику оборудования на его работоспособность и исправность, будет контролировать целостность устройств с целью предотвращения перегрева, замыкания в электросети, распространения газа.

ИИ помогает оптимизировать потребление электроэнергии, воды, тепла. Программа анализирует данные и настраивает устройства и оборудование, чтобы снизить затраты за коммунальные услуги. Данная возможность позволяет не только экономить средства, но и учит их рационально потреблять.

Процесс обучения алгоритма во многом напоминает процесс обучения человека. Как мы совершаем ошибки и учимся на них (например, что не стоит засовывать руку в кипящую воду), так и алгоритмы, использующие машинное обучение, совершают ошибки, за что получают штраф.

Если говорить упрощенно, смысл этой сверточной нейронной сети в том, чтобы оценивать каждый элемент картинки (пиксель) не отдельно, а в группе с несколькими соседними, благодаря чему можно находить как базовые фигуры (линии, углы, и т.д.), так и объекты целиком. Примерно такой же процесс происходит и в человеческом мозге при обработке визуальной информации. После снятия всех возможных визуальных признаков в нейросети, как и в человеческом мозге, происходит анализ этих признаков, а затем принимается решение: видим мы, допустим, кошку или собаку.

Голосовое управление

Искусственный интеллект может автоматизировать рутинные задачи, например, управление температурой, освещением и безопасностью. Он способен анализировать привычки жильцов, запоминать: какую степень освещения они предпочитают, какая температура воздуха является наиболее комфортной, какие мелодии лучше включить в определенное время дня.

С математической точки зрения нейросеть — это функция с большим количеством параметров. Штрафование этой функции за неверное определения лица — это когда мы, упрощенно говоря, корректируем работу функции таким образом, чтобы в будущем она меньше ошибалась. Соответственно, поощрение нейросети — это когда мы ее просто не штрафуем.

Но это далеко не всё, в ближайшем будущем ИИ будет широко использоваться в «умных домах», он станет собеседником и помощником для владельцев квартир и домов, откроет целый ряд возможностей для удалённого управления технически сложными устройствами, поможет автоматизировать повседневные задачи, обеспечит безопасность и экономию потребляемых ресурсов. Благодаря этим возможностям искусственный интеллект позволит сделать «умный дом» по-настоящему «умным», комфортным и автоматизированным для жизни.

В настоящее время возможности «умного дома» стремительно развиваются. Люди, желая сделать свой дом максимально «умным» оборудуют его разными устройствами, которые повышают безопасность и комфорт, помогают экономить ресурсы. Система с помощью искусственного интеллекта, основываясь на анализе обстоятельств и предпочтений домовладельца, может самостоятельно контролировать освещение, температуру, управлять бытовыми приборами.

ИИ, интегрированный в систему «Умный дом» помогает предотвратить утечку информации, обеспечивает максимальную конфиденциальность персональных данных. Система постоянно проводит анализ информации, выявляет потенциальные угрозы безопасности и оперативно принимает меры по их устранению.

Искусственный интеллект позволяет обеспечить персонализированную безопасность, предоставляет домовладельцу больше данных о том, что происходит вокруг дома, быстрее и эффективнее обычных систем помогает решить проблемы. В итоге — современные камеры демонстрируют повышенную производительность, обеспечивают максимальную безопасность для жильцов. Искусственный интеллект помогает быстрее идентифицировать злоумышленника, чем стандартная камера видеонаблюдения. Например, владелец дома может получить оповещение, когда к воротам дома подъедет автомобиль, но ему не нужны данные, когда автомобиль просто проезжает по улице. Искусственный интеллект различает эти два события и минимизирует потенциально раздражающие ненужные уведомления, которые не должны волновать домовладельца.