Bağlantılı bir ev kurmak istiyorsanız iki seçeneğiniz vardır. Diğer akıllı araçlarla iletişim kurabilecek veya iletişim kuramayacak bir grup akıllı araç satın alabilirsiniz. Veya tüm cihazlarınızı sensör etiketleriyle güçlendirerek hızlı bir ağ oluşturabilirsiniz. İlki pahalıdır. İkincisi bir güçlüktür. Ancak çok geçmeden üçüncü bir seçeneğiniz olabilir: Elektrik prizine takılan ve odadaki her şeyi birbirine bağlayan basit bir cihaz.
Bir Carnegie Mellon olan Sentetik Sensörlerin arkasındaki fikir budur. Akıllı, bağlama duyarlı bir ev yaratmayı bir çırpıda yapmayı vaat eden üniversite projesi. Bu hafta büyük ACM CHI bilgisayar etkileşimi konferansında tanıtılan küçük cihaz, çok çeşitli sıradan ev eşyalarını akıllı cihazlara dönüştürmek için gereken tüm çevresel verileri yakalayabilir. Şimdilik bir prototip, ancak bir kavram kanıtı olarak çok etkileyici.
{ 1}Modülü bir elektrik prizine taktığınızda odanın gözleri ve kulakları haline gelir; ses, nem, elektromanyetik gürültü, hareket ve ışık gibi bilgileri günlüğe kaydeden 10 yerleşik sensörü vardır (araştırmacılar gizlilik nedeniyle bir kamerayı hariç tutmuştur). Makine öğrenimi algoritmaları, bu verileri odada olup bitenler hakkında bağlama özgü bilgilere çevirir. Sentetik Sensörler, örneğin fırını kapatmayı unuttuysanız, sızdıran musluğunuzun ne kadar suyu boşa harcadığını veya oda arkadaşınızın atıştırmalıklarınızı alıp almadığını söyleyebilir.
Gierad
Araştırmacılar her yerde algılama kavramını uzun süredir araştırıyorlar, ancak bu Nest, Sen.se ve Notion ürünleriyle evlere yeni girmeye başladı. Bu şirketler gibi, CMU araştırmacıları da normalde bağlantısı olmayan cihazları birbirine bağlamayı umuyor, ancak birkaç algılama işlevini tek bir cihazda toplayarak bunun bir adım ötesine geçiyor. Bağlantılı evler için evrensel bir uzaktan kumanda gibi. “İlk sorumuz, tüm bunları gerçekten tek bir noktadan hissedebiliyor musunuz?” diyor baş araştırmacı Gierad Laput.
Evet, yapabilirler. Aslında, sensörler o kadar küçük ve karmaşık hale geldi ki, verileri toplamak zor olmadı. Zorluk, onunla bir şeyler yapmaktı. Laput, bunu insanların çevreleriyle ilgili sorularını yanıtlamak (Her ay ne kadar su kullanıyorum?) veya ev güvenliklerini izlemek gibi şeyler yapmak için kullanabileceğini düşündü. Ancak önce bu verileri alakalı bilgilere çevirmesi gerekiyordu. “Ortalama bir kullanıcı, kahve makinesinden çıkan EMI emisyonlarının spektrogramını umursamıyor” diyor. “Kahvelerinin ne zaman demlendiğini bilmek istiyorlar.”
{10 }
Gierad
Araştırmacılar, sensör modülü tarafından toplanan verileri kullanarak her nesneye veya eyleme benzersiz bir imza atar. Örneğin, buzdolabını açmak zengin bir veri üretir: Gıcırtıyı duyar, ışığı görür ve hareketi hissedersiniz. Bir sensör grubu için, kendi verilerini üreten çalışan bir musluktan çok farklı görünür ve ses çıkarır. Laput ve ekibi, algılanabilir nesneler ve eylemlerden oluşan geniş bir kitaplık oluşturarak bu imzaları tanımak için makine öğrenimi algoritmalarını eğitti. Sensör çeşitliliği çok önemlidir. Georgia Tech’in Disiplinlerarası Makine Öğrenimi Araştırma Merkezi yöneticisi Irfan Essa, “Bunların tümü verilerden elde edilen çıkarımlardır” diyor. “Tek bir sensörünüz olsaydı, ayırt etmek çok daha zor olurdu.”
Laput, teknolojinin farklı etkinlikleri ve cihazları aynı anda tanımlayabildiğini, ancak sorunsuz olmadığını söylüyor. Sensör teknolojisinde çalışan bir CMU araştırmacısı olan Anthony Rowe, “Bir grup farklı sensör beslemesinde bu tür bir makine öğrenimi yapmak ve bunu bir dizi farklı koşul altında gerçekten güvenilir hale getirmek oldukça zor bir sorundur” diyor. Bununla, insan ortamlarının karmaşık olduğunu kastediyor. Gerçekten kullanışlı bir evrensel sensör, sürekli değişen girdilerin nüanslarını tanımalı ve anlamalıdır. Örneğin, cihazı bir tezgahtan diğerine taşısanız bile kahve makinenizi blenderinizden ayırt edebilmelidir. Aynı şekilde, mutfağınıza yeni bir cihaz eklemek tüm sistemi raydan çıkaramaz. Bu sağlamlık düzeyinin sağlanması, sistemin son kullanıcısına düşebilecek makine öğrenimini iyileştirme meselesidir. Rowe, “Kısa vadede kolay çözüm, kullanıcıların sorunlara dikkat çekmesini ve sistemi yeniden eğitmesini kolaylaştıran bir arayüz bulmaktır” diyor.
Gierad
CMU’nun mevcut prototipiyle bunu yapmak zor. Teknoloji sağlam olsa da arayüz pratik olarak mevcut değildir. Laput, sonunda sistemi kontrol etmek için bir uygulama geliştirebileceğini söylüyor, ancak daha büyük fikir, bir kameraya ihtiyaç duymadan (öksürük, Alexa) daha ayrıntılı verileri yakalamanın bir yolu olarak Sentetik Sensör teknolojisini akıllı ev merkezlerine dahil etmek. Amazon’un dijital asistanına atıfta bulunarak “Alexa’ya daha fazla sensör yerleştirirseniz potansiyel olarak daha bilgili bir Alexa’ya sahip olursunuz” diyor. Laput’a göre akıllı bir evin nihai hedefi de bu: kendisi hakkında sizden daha fazlasını bilen bir ortam oluşturmak.