AI mendukung proyek penelitian pencahayaan cerdas

Proyek penelitian Jerman OpenLicht telah berhasil mengembangkan sistem pencahayaan cerdas berdasarkan perangkat lunak sumber terbuka dan perpustakaan pembelajaran mesin, ditambah perangkat keras murah, yang dapat secara otomatis menyesuaikan pencahayaan di ruangan berdasarkan apa yang dilakukan pengguna.

Solusi pencahayaan cerdas saat ini didasarkan pada bohlam pintar seperti Philips Hue dan Osram Lightify. Meskipun mereka menawarkan beberapa fitur cerdas, mereka umumnya memerlukan kontrol manual oleh pengguna melalui aplikasi smartphone. Beberapa dapat diprogram (misalnya, untuk menghidupkan dan mematikan pada waktu tertentu), tetapi aturannya masih harus diatur secara manual, sehingga hubungan dasar antara pengguna dan sistem pencahayaan tidak diubah dengan membuatnya lebih pintar.

Sistem pencahayaan pintar saat ini masih harus diatur secara manual oleh pengguna. Proyek OpenLicht
telah mengembangkan prototipe untuk sistem pencahayaan yang lebih cerdas (Gambar:Infineon Technologies/OpenLicht)

Proyek OpenLicht, yang diluncurkan pada September 2016, berangkat untuk mengubahnya dengan menambahkan kecerdasan buatan dan teknik pembelajaran mesin ke pencahayaan cerdas. “Proyek ini memiliki dua tujuan utama:di satu sisi, memajukan penelitian dan kolaborasi sistem pencahayaan pintar berbasis AI, dan di sisi lain, membuat teknologi canggih dapat diakses oleh semua orang, termasuk startup dan pembuat. komunitas,” kata koordinator proyek Juan Mena-Carrillo, manajer R&D untuk pencahayaan cerdas di Infineon Technologies.

Proyek yang baru saja selesai didanai oleh Kementerian Pendidikan dan Penelitian Jerman (BMBF) dengan anggota tim Infineon, Bernitz Electronics, Institut Teknologi Deggendorf, dan Universitas Teknik Dresden. Infineon dan TU Dresden mengembangkan aplikasi dan algoritme pembelajaran mesin. Deggendorf mengembangkan antarmuka/aplikasi grafis untuk proyek tersebut, dan Bernitz bertanggung jawab atas gateway dan komunikasi di antara sensor dan aktuator sistem.

Prototipe pintar

Hasil utama proyek ini adalah prototipe sistem pencahayaan cerdas berbasis AI, termasuk sistem perangkat lunak adaptif dengan antarmuka grafis (aplikasi) dan gateway perangkat keras pusat berbasis Raspberry Pi yang menangani pemrosesan data dan semua tugas kontrol. Sistem prototipe secara otomatis menyesuaikan pencahayaan di dalam ruangan berdasarkan posisi dan aktivitas pengguna; ini mungkin pengaturan yang berbeda untuk menonton TV dan membaca, misalnya. Sistem mempelajari preferensi pengguna dan merespons sesuai dengan itu. Sampai tingkat tertentu, ia juga dapat menanggapi situasi yang belum pernah ditemui dan dipelajarinya.

Gerbang perangkat keras sumber terbuka didasarkan pada Raspberry Pi dengan papan ekspansi. Ada juga versi mini, berdasarkan arsitektur mikrokontroler, tetapi memerlukan koneksi ke gateway OpenLicht (Gambar:Infineon Technologies/OpenLicht)

Komponen utama prototipe adalah middleware rumah pintar open-source, berdasarkan openHAB, platform perangkat lunak otomasi rumah open-source vendor dan teknologi-agnostik. Peneliti proyek mengembangkan binding openHAB untuk berbagai sensor, termasuk sensor tekanan dan radar, yang ditempatkan di sebuah ruangan untuk mendeteksi hunian dan gerakan. Sensor mendorong data mereka ke binding yang sesuai, yang menghubungkan sensor dunia nyata dengan sistem openHAB dan mengirimkan data ke "item" — representasi virtual dari sensor dan aktuator. Saat terjadi perubahan pada item, perubahan tersebut dikirim ke kerangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka Encog.

Jaringan saraf yang telah dilatih pada data sensor memproses perubahan dan mengintuisi aktivitas pengguna saat ini. Prediksinya digabungkan dengan data tentang kondisi cahaya alami, dan informasi tersebut diumpankan ke jaringan saraf kedua, yang belajar mandiri dan menyesuaikan dengan preferensi pengguna saat digunakan. Berdasarkan data yang diumpankan ke sana, jaringan saraf kedua menentukan konfigurasi yang sesuai untuk lampu di dalam ruangan. Konfigurasi tersebut kemudian diubah menjadi perintah lampu, yang dikirim melalui item aktuator dan binding ke lampu dunia nyata.

Tim menyiapkan ruang demo untuk mengevaluasi sistem prototipe dan mengumpulkan data sensor yang diperlukan untuk melatih jaringan saraf (Gambar:Infineon Technologies/OpenLicht)

“Pengguna selalu dapat menyesuaikan warna dan intensitas cahaya lampu melalui antarmuka pengguna, sakelar, peredup, atau remote control ketika dia tidak puas,” kata Mena-Carrillo. “Sistem mengenali perubahan dan memetakan konfigurasi baru ke cahaya alami dan aktivitas, yang dikenali dan diukur pada saat adaptasi. Pemetaan ini kemudian digunakan untuk melatih kembali jaringan saraf dengan menggabungkannya [pemetaan baru] dengan data lama. Namun, data baru mendapatkan bobot yang lebih tinggi daripada data lama dalam proses pelatihan ulang.”

Masalah privasi

Tantangan utama untuk proyek ini termasuk masalah keamanan dan privasi yang terkait. Modul platform tepercaya (TPM) berbasis perangkat keras dari Infineon dimasukkan untuk menjaga dari serangan peretas dengan mengenkripsi dan melindungi integritas sistem. TPM adalah chip keamanan berdasarkan standar internasional untuk prosesor aman yang digunakan untuk menyimpan data penting seperti sandi dan kunci enkripsi, serta untuk menjalankan algoritme enkripsi.

“Setelah melakukan wawancara dengan banyak pengguna akhir, kami mengidentifikasi bahwa pertanyaan tentang privasi adalah salah satu rintangan utama untuk penerimaan sistem rumah pintar,” kata Mena-Carrillo. Oleh karena itu diputuskan bahwa sistem OpenLicht akan menggunakan AI di edge; yaitu, data pengguna diproses di dalam sistem rumah pintar, bukan di cloud. Teknik ini menjaga privasi pengguna karena data sensitif hanya akan diproses secara lokal. Ini juga secara umum memungkinkan waktu respons yang lebih cepat dan mengurangi atau menghilangkan kebutuhan akan koneksi internet.

Sumber terbuka

Salah satu tujuan utama proyek OpenLicht adalah membuat teknologi dapat diakses oleh industri dan masyarakat luas. Semua perangkat lunak didasarkan pada teknologi sumber terbuka:Hasilnya diimplementasikan sebagai ekstensi untuk openHAB, dan perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka Encog diadaptasi untuk digunakan dalam proyek. Penggunaan perangkat keras yang murah juga merupakan keputusan yang disengaja untuk membuatnya dapat diakses. Perangkat lunak yang dihasilkan proyek itu sendiri akan segera menjadi sumber terbuka.

“Semua orang dapat menggunakan hasil perangkat lunak kami, dan hal yang hebat adalah sistem kami dapat ditingkatkan dengan fitur dan fungsi baru,” kata Mena-Carrillo. “Hasil ini sekarang memungkinkan pengguna untuk menambahkan fungsi dan fitur AI baru ke sistem openHAB mereka.”

Semua perangkat lunak OpenLicht akan segera tersedia di GitHub, termasuk perangkat lunak pembelajaran mesin, basis pengetahuan, dan binding openHAB, tambahnya. Sementara proyek memenuhi kedua tujuan utamanya, Mena-Carrillo mengakui bahwa tim juga menyadari bahwa masih banyak pekerjaan yang harus dilakukan sebelum sistem seperti itu bekerja dengan andal dalam setiap keadaan. Mengingat sifat proyek sumber terbuka, pengembang OpenLicht berharap proyek ini akan berkembang begitu industri dan komunitas pembuat mendapatkan akses ke dalamnya.

>> Artikel ini awalnya diterbitkan pada situs saudara kami, EE Times Europe.