Ми багато чули про штучний інтелект, розгорнутий в різних комерційних секторах. А як щодо будинків та квартир?

Раніше штучний інтелект в домашньому просторі не залучав великої уваги. Однак це почало змінюватися, і ясно, що ШІ в домашніх умовах стане основною тенденцією в майбутньому. Хоча більшість продуктів для розумного будинку як і раніше вимагають ручного програмування, все більша кількість пристроїв може адаптуватися до потреб користувачів на основі демонстрованих тенденцій та шаблонів.

Хоча штучний інтелект вважається кінцевою метою виробників розумних будинків та постачальників послуг, більшості рішень як і раніше потрібні аналогові пристрої, такі як датчики руху та інші девайси, для запуску автоматизації. Але деякі продукти, такі як термостати, камери відеоспостереження та побутова техніка, використовують ШІ з мінімальним втручанням людини.

Деякі варіанти використання ШІ в домашніх умовах

З точки зору безпеки варіанти використання штучного інтелекту в домашніх умовах включають в себе IP камери відеоспостереження, деякі з яких тепер мають розширені опції виявлення та оптимізації смуги пропускання на основі інтелектуальних опцій.

Що стосується споживчих камер відеоспостереження, таких як Nest або EZVIZ, — ці пристрої здатні ідентифікувати людей, тварин, автомобілі та інші об'єкти, щоб зменшити кількість небажаних повідомлень та помилкових спрацьовувань охоронної сигналізації. Незабаром відеокамери також зможуть розпізнавати різні звуки в будинку, що допоможе підтвердити сигнал тривоги. Крім того, камери відеоспостереження зможуть працювати з більш низькою частотою кадрів та дивовижною роздільною здатністю за допомогою ШІ, зберігаючи при цьому високий стандарт відеоаналітики. Наприклад, незабаром камери зможуть визначати, що є найбільш важливим в зображенні, та фокусувати пікселі на цих частинах зображення, таких як обличчя або номерний знак, продуктивно знижуючи чіткість навколишнього простору. В інших випадках відеокамери, які ведуть запис цілодобово, зможуть використовувати більш низьку частоту кадрів при потоковій передачі в хмару, коли в кадрі не відбувається нічого важливого, але зможуть негайно перейти до більш високої роздільної здатності та вимог до пропускної спроможності, якщо щось станеться (наприклад, до території наближається людина або транспортний засіб).

Інші приклади включають домашню охоронну сигналізацію, в якій використовується штучний інтелект для зменшення кількості помилкових спрацьовувань; а також відеодомофони, які можуть вести базові розмови з відвідувачами для визначення мети візиту та автоматично реагувати на обставини.

Крім безпеки, передбачено багато випадків використання штучного інтелекту в домашніх умовах, не пов'язаних з безпекою, які допомагають зробити будинок більш продуманим та комфортним. Наприклад, холодильники преміум-класу від таких брендів, як Samsung та Bosch, можуть автоматично виявляти продукти харчування, які поміщаються всередину — а потім запропонувати відповідне розміщення для тривалого терміну зберігання.

Рух до периферії

Сьогодні домашній штучний інтелект зазвичай розгортається в середовищі хмарних обчислень виробника пристрою або постачальника послуг. Хмара обробляє дані, що генеруються датчиками розумного будинку. Дані можуть варіюватися від того, як часто спрацьовують датчики відкриття, до стану датчиків руху. Проте, проглядається чітка тенденція до того, що ця обробка буде все більше і більше наближатися до периферії. Це особливо характерно для споживчих камер відеоспостереження, обробка яких виконується локально, а відеозаписи також зберігаються локально, а не в хмарі. Голосові помічники також мають тенденцію в цьому напрямку: вони краще обробляють природну мову без хмари.

Вирішення проблеми конфіденційності

Зайве говорити, що по мірі того, як будинок стає більш розумним за допомогою штучного інтелекту та розширеної відеоаналітики, такої як розпізнавання облич, — конфіденційність стає проблемою. І виробники повинні вирішити цю проблему, щоб завоювати довіру користувачів. В цілому, розпізнавання облич може призвести до проблем з конфіденційністю та параної в конкретних районах, якщо ШІ почне відправляти повідомлення користувачам про людей, яких він не дізнається. Аналогічно розпізнавання транспортних засобів може призвести до непотрібної профілізації транспорту, тому брендам, які впроваджують дану розширену технологію, необхідно буде діяти обережно.