Dynamische Smart-Home-Szenarien durch maschinelles Lernen: Eine Blaupause für intelligente Hausautomatisierung

Dies ist eine Zusammenfassung eines Artikels aus einer fünfteiligen Serie über die Technologien, die das IoT ermöglichen. Der vollständige Artikel kann unter wevolver.com eingesehen werden.

Seit mehr als zwei Jahrzehnten haben sich Smart Homes und Hausautomatisierungsanwendungen in rasantem Tempo weiterentwickelt. Frühe Smart Homes umfassten eine begrenzte Anzahl vernetzter Geräte und boten sehr grundlegende Automatisierungsfunktionen, die sich in der Regel auf die Kontrolle des Status intelligenter Geräte beschränkten. In den letzten zehn Jahren haben sich die Funktionen der Gebäudeautomatisierung weiterentwickelt und an Intelligenz und Raffinesse gewonnen. Insbesondere Smart-Home-Plattformen wie Amazon Echo, Google Home und Home Pod von Apple ermöglichen die integrierte und intelligente Steuerung einer größeren Anzahl von Geräten. Letztere können auf viele Arten konfiguriert werden, um den Vorlieben und Bedürfnissen der Endnutzer zu entsprechen.

Einführung von Smart Home-Szenarien

Die Vielzahl von Hausautomatisierungsgeräten und -funktionen in modernen intelligenten Häusern hat das Konzept der „Szenarien“ hervorgebracht. Mit Szenarien können Smart-Home-Benutzer mehrere Geräte auf der Grundlage eines oder mehrerer Skripte mit genau definierten Aktionen steuern. Letztere werden nach den Wünschen der Endnutzer geplant und ausgeführt. In der Praxis bestehen die Szenarien aus Auslösern und Aktionen. Auslöser sind Ereignisse, die Konfigurations- und Steueraktionen einleiten. So können beispielsweise Konfigurationsaktionen ausgelöst werden, wenn der Wert eines Sensors einen Schwellenwert überschreitet oder eine Schaltfläche manuell betätigt wird. Aktionen verändern den Status eines oder mehrerer Geräte, was wiederum den Zustand des Smart Home verändert. Die Auslöser und Aktionen, aus denen sich ein Szenario zusammensetzt, werden in der Smart Home-Plattform als Konfigurationsoption gespeichert. Diese Option kann vom Endnutzer nach Belieben aktiviert oder deaktiviert werden. Smart-Home-Benutzer können daher mehrere Szenarien konfigurieren und diese zu unterschiedlichen Zeiten nutzen.

Insgesamt erleichtern die Szenarien Hausbesitzern die flexible und automatische Steuerung ihrer intelligenten Geräte. Mit Szenarien sparen Hausbesitzer wertvolle Zeit. Insbesondere müssen sie sich nicht mehr an die verschiedenen Konfigurationsoptionen ihrer Geräte erinnern, so dass sie weniger oder gar keine Zeit für die Implementierung einer Reihe von Konfigurations- und Steueraktionen aufwenden müssen, um sicherzustellen, dass ihre häusliche Umgebung ihren Wünschen entspricht. Darüber hinaus ermöglichen Szenarien Hausbesitzern, ihr Haus über die von ihnen bevorzugte Modalität zu steuern, einschließlich Fernbedienungen, Touchpanels und Smartphone-Apps.

Smart-Home-Szenarien: Technologische Voraussetzungen und Trends

Die Implementierungs- und Einsatzszenarien werden durch modernste Smart-Home-Technologien wie intelligente Sensoren, Cloud Computing und das Internet der Dinge (IoT) ermöglicht. Im Besonderen:

• Intelligente Sensoren und Stellantriebe: Szenarien nutzen intelligente Halbleiter und Mikrosysteme, die über gängige Protokolle wie Bluetooth, Wi-Fi, ZigBee und KNX fernkonfiguriert werden. Bei intelligenten Halbleitern gibt es zwei Haupttypen: Sensoren, die die Smart-Home-Umgebung wahrnehmen (z. B. das Belegungsmuster eines Raums), und Stellantriebe, die automatische Steuerfunktionen implementieren (z. B. Lichtsteuerung).

• IoT-Steuergeräte: Die meisten Szenarien werden von IoT-Steuergeräten konfiguriert, gespeichert, bereitgestellt und ausgeführt, d. h. von Gateway-Geräten, die Sensoren und Stellantriebe von einem einzigen Ausgangspunkt aus steuern. IoT-Steuergeräte unterstützen ein oder mehrere Netzwerkprotokolle, die ihre nahtlose Kommunikation mit Sensoren und Stellantrieben erleichtern.

• Cloud Computing: Moderne Smart-Home-Plattformen und ihre IoT-Steuergeräte sind in Cloud-Computing-Infrastrukturen integriert. Durch die Cloud-Integration können Smart-Home-Anwendungen von der Skalierbarkeit, Kapazität, Elastizität und Servicequalität des Cloud Computing profitieren. So erleichtert die Cloud beispielsweise die Erfassung, Verwaltung und Analyse großer Datenmengen über die Aktivitäten der Bewohner. Ebenso ermöglicht Cloud Computing Smart-Home-Anwendungen den flexiblen, skalierbaren und kostengünstigen Zugriff auf Speicher- und Rechenressourcen.

• Edge Computing: In den letzten Jahren ist eine Dezentralisierung der Smart-Home-Daten aus der Cloud an Endpunkte des Netzes, d. h. in die Nähe der Endnutzer, festzustellen. Viele Datenverarbeitungs- und Datenanalyseanwendungen werden in der Nähe der Endnutzer ausgeführt. Das verringert die Latenzzeit der Anwendung, da die Verarbeitung im lokalen Netz stattfindet. Außerdem spart es Netzwerkbandbreite und verbessert den Datenschutz, da die meisten Daten nicht in die Cloud übertragen werden müssen. In den meisten Fällen wird Edge Computing mit Cloud Computing kombiniert, d. h. Echtzeitfunktionen werden vor Ort ausgeführt, während Funktionen, die viele Datenpunkte und eine umfangreichere Verarbeitung erfordern, in der Cloud implementiert werden.

Diese Technologien sind die wichtigsten technologischen Voraussetzungen für Smart-Home-Anwendungen und -Szenarien. Ihre Entwicklung treibt Verbesserungen in den Bereichen Automatisierung, Intelligenz und Nachhaltigkeit voran. Einige der wichtigsten Trends sind:

• Winzige Sensoren

• Energieeffizienz

• Cyber-physische Systeme und Robotik-Innovationen

• Hohe Cybersicherheit und Zuverlässigkeit

• Verstärkte Automatisierung und Echtzeitbetrieb

Intelligentere Szenarien mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz

Die Einbindung von ML-Funktionen in Smart-Home-Szenarien ist der nächste Evolutionsschritt in der Hausautomatisierung. Die meisten hochmodernen Szenarien basieren auf einfachen Wenn-dann-nicht-Regeln über Auslöser und Aktionen. Diese deterministische Logik fördert die Automatisierung, bietet aber nur sehr begrenzte Intelligenz. Einfache Regeln berücksichtigen beispielsweise nicht die Entwicklung der Gewohnheiten und Verhaltensweisen der Benutzer. ML mildert diese Einschränkungen, indem es Szenarien ermöglicht, die Verhaltensmuster der Bewohner zu erlernen und diese zur Optimierung des Smart-Home-Betriebs zu nutzen. In dieser Richtung können ML-Algorithmen mit früheren Daten über die Aktivitäten der Benutzer in ihrer häuslichen Umgebung trainiert werden. Durch den Einsatz solcher Algorithmen können Szenarien in Bezug auf Dynamik und Intelligenz verbessert werden. Anstatt immer dieselben Konfigurationsaktionen während eines bestimmten Zeitintervalls anzuwenden, können ML-fähige Szenarien die Maßnahmen dynamisch entsprechend der Entwicklung des Verhaltens der Bewohner ändern. Darüber hinaus kann der Einsatz von ML die Beschränkungen aufheben, die mit der Auswahl zwischen einigen wenigen vorkonfigurierten Szenarien für verschiedene Tageszeiten (z. B. morgens, nachmittags, abends) verbunden sind. Denn ML-basierte Szenarien können sich kontinuierlich und dynamisch an die Gewohnheiten und das Verhalten der Benutzer anpassen, auch wenn sich diese mehrmals am Tag ändern.

Prominente Beispiele für benutzerorientierte ML-basierte Szenarien sind:

• Personalisiertes automatisiertes Wohnambiente – Erlernen von Benutzerpräferenzen: In diesem Fall erlernen die Szenarien automatisch die Präferenzen des Benutzers in Bezug auf die Umgebung, d. h. auf das Beleuchtungssystem, den Betrieb der Klimaanlage, die Konfiguration des Musikplayers, die persönlichen Assistenzdienste, die Jalousien, die Türen und mehr. Dementsprechend passen sie die Umgebung dynamisch an die Präferenzen der Benutzer an.

• Nutzungsüberwachung zur Reduzierung von Kosten und CO2-Bilanz: Diese Art von Szenario nutzt maschinelles Lernen und Bildverarbeitungssysteme, um Nutzungsmuster der verschiedenen Räumen des Wohnumfelds zu extrahieren. Auf der Grundlage der ermittelten Muster konfigurieren die Szenarien den Betrieb des Hauses (z. B. Beleuchtung, Klimaanlage) so, dass die Energiekosten minimiert und die CO2-Emissionen optimiert werden.

• Intelligente Empfehlungen für „optimale“ Szenarien – Dynamisch lernende Szenarien: Auf der Grundlage früherer Daten über das Verhalten der Benutzer im Haus und den Betrieb der verschiedenen Geräte ist es möglich, Szenarien (d. h. Smart-Home-Konfigurationen) zu erstellen, die Kosten einsparen und die Umweltverträglichkeit optimieren. Diese Konfigurationen können den Endnutzern empfohlen werden. Nach der Genehmigung durch die Endnutzer können sie gespeichert und im intelligenten Haus eingesetzt werden. In diesem Fall ermöglicht ML die dynamische Konstruktion „optimaler“ Szenarien, anstatt auf vorkonfigurierte Szenarien zurückzugreifen.  

Zusammenfassung

Die Implementierung von ML-basierten Szenarien hängt von der Sammlung und Verarbeitung großer Datenmengen über Vorgänge, Auslöser und Aktionen ab, einschließlich der Aktivitäten und des Verhaltens der Benutzer in einem Haus. Diese Daten können das Training verschiedener Arten von ML-Algorithmen ermöglichen, einschließlich traditioneller ML-Techniken (z. B. Entscheidungsbäume, Zufallswälder und SVM (Support Vector Machines)) und Deep Learning-Algorithmen (z. B. künstliche neuronale Netze (Artificial Neural Networks, ANN) und rekurrente neuronale Netze (RNN)). In Fällen, in denen sehr große Mengen an Daten aus der Vergangenheit zur Verfügung stehen, bieten ML-Techniken eine bessere Leistung und Genauigkeit beim Verstehen von Verhaltensmustern und der entsprechenden Anpassung der Konfiguration verschiedener Szenarien.

Szenarien sind heutzutage ein integraler Bestandteil der Smart-Home-Intelligenz. Sie fördern die Heimautomatisierung auf eine Weise, die den Endnutzern Komfort bietet und ihnen hilft, die gewünschten Konfigurationsaktionen schneller durchzuführen. Dennoch sind moderne Szenarien recht einfach und statisch. In diesem Zusammenhang wird die aufkommende Welle von ML-fähigen Szenarien die Landschaft der Smart-Home-Anwendungen verändern, indem sie die Entwicklung dynamischerer und intelligenterer Szenarien ermöglicht. ML ist die nächste Evolutionsstufe bei Smart-Home-Szenarien. Sie wird als Katalysator für den Übergang von bestehenden regelbasierten Szenarien (Szenarien 1.0) zur nächsten Generation dynamischer und hochgradig personalisierter Szenarien (Szenarien 2.0) dienen. Smart-Home-Anbieter müssen daher die Integration von ML-Funktionen in ihre Lösungen einplanen, um den Verbrauchern ein neues Maß an Komfort und Personalisierung zu bieten.

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