Недавнее внедрение электричества, развитие электроники и других технологий привело к значительным изменениям в домах, и возникла концепция "умного дома". Концепция "умного дома" впервые была использована Американской ассоциацией домостроителей в 1984 году. Однако история "умных домов" уходит корнями в более длинную историю. С начала 1960-х годов энтузиасты стали разрабатывать "проводные дома", первые прототипы "умных домов". Такие термины, как домашняя автоматика, интеллектуальное здание, система автоматизации зданий и интегрированные домашние системы использовались в различных исследованиях в качестве альтернативы "умному дому".
Lutolf в свое время определил умный дом как "интеграцию различных услуг в дом экономичным, безопасным и удобным способом через общую коммуникационную сеть".
В последнее время различные исследователи одинаково подходят к определению термина "умный дом".
В работе Mennicken "Умный дом" был определен как "Дом, в котором компьютерные технологии используются для выполнения работ, которые ранее были недоступны, или облегчают выполнение повседневных задач по повышению уровня комфорта в домашнем хозяйстве".
В настоящее время дома с системами удаленного доступа для включения и выключения устройств помечены как "умные". Однако в таких домах нет интеллектуального процесса автоматизации. Хотя такие дома считаются умными, это только потому, что в качестве маркетингового термина используется слово "умный". Например, в Концепции Riverside Concept Houses было заявлено, что для того, чтобы дом был определен как "умный", он должен иметь систему управления электроприборами, такими как освещение, жалюзи, телевизоры, кондиционеры, звуковые системы и т.д. с помощью одного пульта дистанционного управления и/или через Интернет. Исследователи описали дома, которые чувствительны к людям и предлагают им комплексные решения, например, изучение поведения человека с помощью алгоритмов обучения и автоматическое управление системой отопления и освещения как "умные".
В последние годы алгоритмы искусственного интеллекта стали применяться в "умных домах", разработанных в научных и коммерческих исследованиях. С помощью алгоритмов искусственного интеллекта исследователи отслеживают и фиксируют поведение пользователя дома, затем изучают его повседневное поведение на основе этих записей и со временем разрабатывают автономные системы домашней автоматизации. Таким образом, могут быть разработаны системы, которые могут повысить комфорт в доме, а также сэкономить энергию.
В настоящее время в "умных домах" используются термостаты (Google Nest), способные учиться, камеры наблюдения (Tend Secure Lynx), распознающие людей, датчики (Halo + Smart Smoke & Carbon Monoxide Alarm), обеспечивающие безопасность и комфорт благодаря мониторингу уровня газа и влажности в доме, и приемники голосовых команд (Amazon Echo), позволяющие управлять всем домом при помощи голосовых команд с использованием методов искусственного интеллекта.
Алгоритмы искусственного интеллекта, используемые в умных домах, могут быть рассмотрены под двумя категориями. Первая - это автономные транзакции по заданным правилам. Например, при выполнении определенных условий раздается звуковой сигнал или гаснет лампа. Вторая - изучить ситуацию в доме, проследив за жизнью жителей и их способами использования "умного дома", и таким образом адаптироваться к новым ситуациям и автономным процессам.
Для того чтобы умный дом мог выполнять задачи, обычно выполняемые жителями, автономно с течением времени с помощью алгоритмов искусственного интеллекта; в первую очередь, живущие в нем люди должны использовать умный дом в течение определенного периода времени. Полученные в результате этого данные должны быть записаны и обработаны с помощью алгоритмов искусственного интеллекта для изучения системы. Однако в ходе всех этих операций возникает множество проблем. Прежде всего, для того, чтобы освоить алгоритмы, пользователь или пользователи должны достаточно долго находиться под контролем, а наборы данных должны быть созданы путем записи пользовательских данных. Однако любые проблемы, которые могут возникнуть во время записи (любое событие, которое может нарушить работу, например, болезнь, чрезвычайные ситуации и т.д.), вызовут помехи внутри наборов данных и помешают нормальной работе алгоритмов искусственного интеллекта. Кроме того, реальные данные могут содержать информацию о частной жизни семьи, что может привести к различным проблемам безопасности. В этих случаях в качестве решения могут быть использованы наборы данных, полученные из различных исследований. Однако набор данных, относящихся к разрабатываемому алгоритму искусственного интеллекта, возможно, не будет найден или никогда не будет создан.
Для создания наборов данных и проведения тестовых операций необходима полнофункциональная система домашней автоматизации. Такая система может быть разработана, но разработка полнофункциональной системы "умный дом" для различных домашних условий (разное количество комнат, разные комбинации компонентов "умный дом" и т.д.) может быть достаточно дорогостоящей и трудоемкой. Кроме того, неправильные операции, выполняемые в реальных условиях во время испытания, могут ухудшить комфорт жителей, а не увеличить его. Неисправности системы отопления и освещения, в особенности, приводят к ненужному потреблению энергии, могут вызвать трудности при выполнении испытаний, а также затруднить или даже сделать невозможным проведение испытаний в других условиях. Для преодоления этих и схожих проблем можно использовать моделирование, как в различных областях. В литературе моделирование было разработано различными способами для умных домов или компонентов, используемых в умных домах.
С помощью моделирования "умного дома", разработанной Alshammari, можно создавать проект с использованием "умного дома" и его компонентов в формате 3D. Затем можно будет выполнять задания в этом доме в 3D-окружении. В этом исследовании ведется учет деятельности человека, и при желании могут быть созданы более объемные наборы данных по сравнению с деятельностью человека. Эти данные затем могут быть использованы в машинном обучении.
В моделировании, разработанном для поддержки пожилых людей, живущих в собственных домах, было рассмотрено поведение человека, живущего в доме, и выявлены действия, направленные на решение проблем. С помощью моделирования, разработанного в 3D, можно создавать сценарии, объекты, людей и датчики и моделировать их в виртуальной среде. Кроме того, за счет создания реалистичных сценариев допускается переход от виртуальной среды к реальной с результатами тестирования, что позволяет сократить время и средства, затрачиваемые на этот процесс.
В другом имитационном исследовании, которое позволяет людям создавать и тестировать конфигурацию "умного дома", наиболее подходящую для них, было определено 5 основных потребностей человека. К ним относятся: питание, чистота, развлечения, энергия и потребности в туалете. Компоненты "умного дома" могут быть размещены в доме для удовлетворения этих потребностей. Затем имитационное моделирование рассчитывает, насколько эти требования будут выполнены с помощью имеющихся компонентов в требуемое время.
В другом симуляторе, разработанном с использованием агентского моделирования, были разработаны интеллектуальные осветительные приборы с датчиками энергосбережения и движения для моделирования системы домашнего мониторинга. В этом моделировании светильники можно расположить в нужных местах, нарисовав дом. Затем имитация используется для определения того, могут ли датчики видеть людей в нужном положении.
В другом имитационном исследовании, которое проектировало дом в 3D, устройства могут быть добавлены в спроектированный дом для взаимодействия с людьми. Наконец, реальные пользователи могут использовать этот умный дом, управляя персонажами в этом виртуальном доме через веб-меню. В аналогичном исследовании, в отличие от других, 3D "умный дом" и его компоненты были спроектированы в компьютерной среде. Затем была разработана симуляция, в которой пользователи могут использовать этот дом с очками виртуальной реальности.
В исследовании, посвященном более эффективному использованию солнечной энергии в домашних условиях и электроэнергии из городской сети, был разработан алгоритм под названием HEM, который был протестирован путем моделирования в среде MATLAB/Simulink. В аналогичном исследовании можно определить общее количество электроэнергии, потребляемой домом из городской сети, и количество электроэнергии, потребляемой отдельными компонентами в доме. После этого была разработана система моделирования и оценки для расчета того, как можно наиболее эффективно использовать энергию, отдавая приоритет электроприборам, работающим в домашних условиях.
В дополнение к исследованиям, непосредственно имитирующим умные дома, в литературе имеется множество различных исследований по вопросам безопасности компонентов, используемых в умных домах, повышения качества обслуживания в домах и более быстрого завершения моделирования.
Если рассматривать имитационные исследования в литературе в целом, то существуют различные исследования в различных областях. Тем не менее, в рассмотренных исследованиях моделированием умного дома управляют реальные пользователи, либо повторяется поведение реальных людей. Кроме того, только один пользователь может управлять домом в одно и то же время. Также не было обнаружено исследования, которое позволяло бы тестировать алгоритмы искусственного интеллекта в режиме реального времени. Вдобавок, моделирование может не полностью имитировать реальную среду "умного дома". Например, в реальной жизни могут возникнуть внезапные аппаратные проблемы, поведенческие изменения, которые могут произойти при перемене настроения людей, или иногда могут возникнуть особые ситуации.
В литературе представлено множество компонентов "умного дома", искусственного интеллекта и имитационных исследований для "умных домов". Однако не было найдено никакой концепции, в которой можно было бы создать различные домашние условия, в которых разные пользователи дома могли бы использовать дом, и различные алгоритмы искусственного интеллекта, разработанные в этой среде, которые можно было бы тестировать в режиме реального времени. В данном исследовании ученые разработали гибридную систему, которая позволяет протестировать алгоритмы искусственного интеллекта, используемые в интеллектуальных домах, как в реальной, так и в имитационной среде в режиме реального времени, и при необходимости осуществлять наблюдение и управление "умным домом".
Об этапах разработки "истинного" умного дома читайте здесь
