AI apoia projeto de pesquisa de iluminação inteligente

O projeto de pesquisa alemão OpenLicht desenvolveu com sucesso um sistema de iluminação inteligente baseado em software de código aberto e bibliotecas de aprendizado de máquina, além de hardware barato, que pode ajustar automaticamente a iluminação em uma sala com base no que o usuário está fazendo.

As soluções de iluminação inteligente de hoje são baseadas em lâmpadas inteligentes, como Philips Hue e Osram Lightify. Embora ofereçam alguns recursos inteligentes, geralmente exigem controle manual do usuário por meio de um aplicativo de smartphone. Alguns podem ser programados (por exemplo, para ligar e desligar em determinados momentos), mas as regras ainda precisam ser configuradas manualmente, para que a relação básica entre o usuário e o sistema de iluminação não seja alterada tornando-o mais inteligente.

Os sistemas de iluminação inteligente de hoje ainda devem ser configurados manualmente pelo usuário. O projeto OpenLicht
desenvolveu um protótipo para um sistema de iluminação mais inteligente (Imagem:Infineon Technologies / OpenLicht)

O projeto OpenLicht, lançado em setembro de 2016, teve como objetivo mudar isso, adicionando inteligência artificial e técnicas de aprendizado de máquina à iluminação inteligente. “O projeto tinha dois objetivos principais:por um lado, avançar ainda mais na pesquisa e colaboração de sistemas de iluminação inteligente baseados em IA e, por outro lado, tornar a tecnologia de ponta acessível para todos, incluindo startups e o criador comunidade ”, disse o coordenador do projeto Juan Mena-Carrillo, gerente de P&D para iluminação inteligente da Infineon Technologies.

O projeto recém-concluído foi financiado pelo Ministério Alemão de Educação e Pesquisa (BMBF) com os membros da equipe Infineon, Bernitz Eletrônica, Instituto de Tecnologia Deggendorf e a Universidade Técnica de Dresden. A Infineon e a TU Dresden desenvolveram o aplicativo e algoritmos de aprendizado de máquina. Deggendorf desenvolveu a interface gráfica / aplicativo para o projeto, e Bernitz foi responsável pelo gateway e pelas comunicações entre os sensores e atuadores do sistema.

Protótipo inteligente

A entrega principal do projeto foi um protótipo de um sistema de iluminação inteligente baseado em IA, incluindo um sistema de software adaptativo com uma interface gráfica (app) e um gateway de hardware central baseado em Raspberry Pi que lida com o processamento de dados e todas as tarefas de controle. O sistema de protótipo ajusta automaticamente a iluminação em uma sala com base na posição e atividade do usuário; podem ser configurações diferentes para assistir TV e ler, por exemplo. O sistema aprende as preferências do usuário e responde de acordo. Até certo ponto, ele também pode responder a situações que ainda não encontrou e sobre as quais não aprendeu.

O gateway de hardware de código aberto é baseado em um Raspberry Pi com uma placa de expansão. Também existe uma versão miniaturizada, baseada em uma arquitetura de microcontrolador, mas requer conexão a um gateway OpenLicht (Imagem:Infineon Technologies / OpenLicht)

O componente central do protótipo é seu middleware de casa inteligente de código aberto, baseado em openHAB, uma plataforma de software de automação residencial de código aberto independente de fornecedor e tecnologia. Os pesquisadores do projeto desenvolveram ligações openHAB para os vários sensores, incluindo sensores de pressão e radar, que são colocados em uma sala para detectar ocupação e movimento. Os sensores enviam seus dados para as ligações correspondentes, que conectam os sensores do mundo real com o sistema openHAB e entregam os dados para “itens” - representações virtuais de sensores e atuadores. Quando ocorrem mudanças nos itens, essas mudanças são enviadas para a estrutura de aprendizado de máquina de código aberto Encog.

Uma rede neural que foi treinada nos dados do sensor processa as mudanças e intui a atividade atual do usuário. Sua previsão é combinada com dados sobre as condições de luz natural, e as informações são fornecidas a uma segunda rede neural, que é autoaprendida e se adapta às preferências dos usuários durante o uso. Com base nos dados que são alimentados, a segunda rede neural determina a configuração apropriada para as lâmpadas da sala. Essa configuração é então transformada em comandos de lâmpada, que são enviados por meio de itens do atuador e ligações para as lâmpadas do mundo real.

A equipe montou uma sala de demonstração para avaliar o sistema de protótipo e coletar os dados do sensor necessários para treinar a rede neural (Imagem:Infineon Technologies / OpenLicht)

“Um usuário sempre pode adaptar a cor e a intensidade da luz das lâmpadas por meio de uma interface de usuário, interruptor, dimmer ou controle remoto quando não estiver satisfeito”, disse Mena-Carrillo. “O sistema reconhece a mudança e mapeia a nova configuração à luz e atividade naturais, que são reconhecidas e medidas no momento da adaptação. Esse mapeamento é então usado para treinar novamente a rede neural, combinando-a [o novo mapeamento] com os dados antigos. No entanto, os novos dados têm peso maior do que os dados antigos no processo de reciclagem. ”

Problema de privacidade

Os principais desafios do projeto incluíram as questões vinculadas de segurança e privacidade. Um módulo de plataforma confiável baseado em hardware (TPM) da Infineon foi incorporado para proteger contra ataques de hackers, criptografando e protegendo a integridade do sistema. Os TPMs são chips de segurança baseados em um padrão internacional para processadores seguros usados ​​para armazenar dados críticos, como senhas e chaves de criptografia, bem como para executar algoritmos de criptografia.

“Depois de realizar entrevistas com muitos usuários finais, identificamos que a questão da privacidade é um dos principais obstáculos para a aceitação dos sistemas de casa inteligente”, disse Mena-Carrillo. Portanto, foi decidido que o sistema OpenLicht usaria IA na borda; ou seja, os dados do usuário são processados ​​no sistema de casa inteligente, e não na nuvem. A técnica preserva a privacidade do usuário porque os dados confidenciais só serão processados ​​localmente. Geralmente, também permite tempos de resposta mais rápidos e reduz ou elimina a necessidade de uma conexão com a Internet.

Código aberto

Um dos principais objetivos do projeto OpenLicht era tornar a tecnologia acessível à indústria e à comunidade em geral. Todo o software é baseado em tecnologias de código aberto:Os resultados são implementados como extensões para openHAB, e a biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto Encog foi adaptada para uso no projeto. O uso de hardware barato também foi uma decisão deliberada de torná-lo acessível. O próprio software resultante do projeto será de código aberto em breve.

“Todos podem usar os resultados de nosso software, e a melhor coisa é que nosso sistema pode ser aprimorado com novos recursos e funções”, disse Mena-Carrillo. “Esses resultados agora permitem que os usuários adicionem novas funções e recursos de IA aos seus sistemas openHAB.”

Todo o software OpenLicht estará disponível no GitHub “muito em breve”, incluindo o software de aprendizado de máquina, base de conhecimento e ligações openHAB, acrescentou ele. Embora o projeto atendesse a ambos os objetivos principais, Mena-Carrillo admitiu que a equipe também percebeu que há muito mais trabalho a ser feito antes que esse sistema funcione de forma confiável em todas as circunstâncias. Dada a natureza de código aberto do projeto, os desenvolvedores do OpenLicht esperam que ele evolua assim que a indústria e a comunidade de criadores tenham acesso a ele.

>> Este artigo foi publicado originalmente em nosso site irmão, EE Times Europe.