वैयक्तिकृत की ओर एक कदम, स्वचालित स्मार्ट होम: सिस्टम जो स्वचालित रूप से घर के अंदर घूमने वाले लोगों की पहचान करता है, घरों को स्व-समायोजन सक्षम कर सकता है.

स्वचालित सिस्टम विकसित करना जो रहने वालों को ट्रैक करता है और उनकी प्राथमिकताओं के लिए स्वयं को अनुकूलित करता है, स्मार्ट घरों के भविष्य के लिए एक प्रमुख अगला कदम है।. जब आप एक कमरे में चलते हैं, उदाहरण के लिए, एक सिस्टम आपके पसंदीदा तापमान पर सेट हो सकता है. या जब आप सोफ़े पर बैठते हैं, एक सिस्टम तुरंत टेलीविजन को आपके पसंदीदा चैनल पर फ़्लिक कर सकता है.

लेकिन घर में घूमने वाले लोगों को घर में घूमने के दौरान पहचानने में सक्षम बनाना एक अधिक जटिल समस्या है. हाल ही में, प्रणाली ऐसे उपकरण बनाए गए हैं जो मनुष्यों के शरीर से वायरलेस सिग्नलों के प्रतिबिंबों को मापकर उनका स्थानीयकरण करते हैं. लेकिन ये प्रणालियाँ व्यक्तियों की पहचान नहीं कर सकतीं. अन्य प्रणालियाँ लोगों की पहचान कर सकती हैं, लेकिन केवल तभी जब वे हमेशा अपने मोबाइल उपकरण साथ रखते हों. दोनों प्रणालियाँ ट्रैकिंग सिग्नलों पर भी निर्भर करती हैं जो कमजोर हो सकते हैं या विभिन्न संरचनाओं द्वारा अवरुद्ध हो सकते हैं.

एमआईटी शोधकर्ताओं ने एक ऐसी प्रणाली बनाई है जो रहने वालों की पहचान करके पूरी तरह से स्वचालित स्मार्ट होम की ओर एक कदम बढ़ाती है, तब भी जब वे मोबाइल उपकरण नहीं ले जा रहे हों. एंसर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम कैंसर की खोजों की खोज में तेजी लाता है, युगल कहा जाता है, व्यक्तियों को स्थानीयकृत करने के लिए प्रतिबिंबित वायरलेस सिग्नल का उपयोग करता है. लेकिन इसमें एल्गोरिदम भी शामिल है जो व्यक्तियों की पहचान की भविष्यवाणी करने के लिए आस-पास के मोबाइल उपकरणों को पिंग करता है, इस पर आधारित है कि आखिरी बार डिवाइस का उपयोग किसने किया था और उनके अनुमानित गति प्रक्षेपवक्र. यह यह पता लगाने के लिए भी तर्क का उपयोग करता है कि कौन कौन है, यहां तक ​​कि सिग्नल-अस्वीकृत क्षेत्रों में भी.

“स्मार्ट होम अभी भी ऐप्स के स्पष्ट इनपुट या एलेक्सा को कुछ करने के लिए कहने पर आधारित हैं. आदर्श रूप में, हम चाहते हैं कि हम जो करते हैं उसके प्रति घर अधिक प्रतिक्रियाशील हों, हमारे अनुकूल बनने के लिए,” says Deepak Vasisht, एमआईटी के कंप्यूटर साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी में पीएचडी छात्र (सीएसएएल) और उस सिस्टम का वर्णन करने वाले पेपर के प्रमुख लेखक हैं जो पिछले सप्ताह के यूबीकॉम्प सम्मेलन में प्रस्तुत किया गया था. “यदि आप स्मार्ट घरों के लिए स्थान जागरूकता और पहचान जागरूकता सक्षम करते हैं, आप यह स्वचालित रूप से कर सकते हैं. आपका घर जानता है कि आप चल रहे हैं, और आप कहां चल रहे हैं, और यह खुद को अपडेट कर सकता है।”

चार लोगों वाले दो बेडरूम वाले अपार्टमेंट और नौ लोगों वाले एक कार्यालय में किए गए प्रयोग, दो सप्ताह से अधिक, दिखाया गया है कि सिस्टम व्यक्तियों की पहचान कर सकता है 96 प्रतिशत और 94 प्रतिशत सटीकता, क्रमश, इसमें तब भी शामिल है जब लोग अपने स्मार्टफोन नहीं ले जा रहे थे या अवरुद्ध क्षेत्रों में थे.

लेकिन यह प्रणाली सिर्फ नवीनता नहीं है. युगल का उपयोग संभावित रूप से घुसपैठियों को पहचानने या यह सुनिश्चित करने के लिए किया जा सकता है कि आगंतुक आपके घर के निजी क्षेत्रों में प्रवेश न करें. इसके अलावा, Vasisht says, यह प्रणाली स्वास्थ्य देखभाल अनुप्रयोगों के लिए व्यवहार-विश्लेषण संबंधी अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकती है. कोई अवसाद से पीड़ित है, उदाहरण के लिए, कम या ज्यादा घूम सकता है, यह इस पर निर्भर करता है कि वे किसी दिन कैसा महसूस कर रहे हैं. ऐसी जानकारी, समय के साथ एकत्र किया गया, निगरानी और उपचार के लिए मूल्यवान हो सकता है.

“व्यवहारात्मक अध्ययन में, आप इस बात की परवाह करते हैं कि लोग समय के साथ कैसे आगे बढ़ रहे हैं और लोग कैसा व्यवहार कर रहे हैं,” Vasisht says. "लोगों के स्थानों और वे कैसे आगे बढ़ रहे हैं, इसकी जानकारी प्राप्त करके उन सभी सवालों का जवाब दिया जा सकता है।"

शोधकर्ताओं ने कल्पना की है कि उनके सिस्टम का उपयोग किसी भी व्यक्ति की स्पष्ट सहमति से किया जाएगा जिसे डुएट के साथ पहचाना और ट्रैक किया जाएगा. यदि ज़रूरत हो तो, वे उपयोगकर्ताओं के लिए किसी भी समय उनके स्थान की जानकारी तक डुएट की पहुंच प्रदान करने या रद्द करने के लिए एक ऐप भी विकसित कर सकते हैं, वशिष्ठ कहते हैं.

पेपर पर सह-लेखक हैं: दीना काटाबी, एंड्रयू और एर्ना विटर्बी इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर; former CSAIL researcher Anubhav Jain ’16; और CSAIL पीएचडी छात्र चेन-यू ह्सू और ज़ाचरी काबेलैक.

ट्रैकिंग और पहचान

डुएट एक वायरलेस सेंसर है जो लगभग डेढ़ फुट की दीवार पर लगाया जाता है. इसमें एनोटेटेड क्षेत्रों के साथ एक फर्श मानचित्र शामिल है, जैसे शयनकक्ष, रसोईघर, बिस्तर, और लिविंग रूम का सोफ़ा. यह रहने वालों के फोन से पहचान टैग भी एकत्र करता है.

सिस्टम डिवाइस-आधारित पर बनता है स्थानीयकरण प्रणाली वसिष्ठ द्वारा निर्मित, नज़दीक, और अन्य शोधकर्ता जो दसियों सेंटीमीटर के भीतर व्यक्तियों को ट्रैक करते हैं, उनके उपकरणों से वायरलेस सिग्नल प्रतिबिंबों के आधार पर. यह एक केंद्रीय नोड का उपयोग करके किसी व्यक्ति के डिवाइस को हिट करने और वापस यात्रा करने के लिए सिग्नल के समय की गणना करने के लिए ऐसा करता है. प्रयोगों में, सिस्टम यह पता लगाने में सक्षम था कि दो बेडरूम वाले अपार्टमेंट और कैफे में लोग कहां थे.

एंसर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम कैंसर की खोजों की खोज में तेजी लाता है, तथापि, मोबाइल उपकरण ले जाने वाले लोगों पर भरोसा किया. “लेकिन निर्माण में [युगल] हमने महसूस किया था, घर पर आप हमेशा अपना फ़ोन नहीं रखते,” Vasisht says. “ज्यादातर लोग उपकरण डेस्क या टेबल पर छोड़ देते हैं, और घर के चारों ओर घूमें।

शोधकर्ताओं ने अपने डिवाइस-आधारित स्थानीयकरण को डिवाइस-मुक्त ट्रैकिंग प्रणाली के साथ जोड़ा, बुलाया वाईट्रैक, काटाबी और अन्य CSAIL शोधकर्ताओं द्वारा विकसित किया गया, जो लोगों के शरीर से वायरलेस सिग्नल के प्रतिबिंबों को मापकर उनका स्थानीयकरण करता है.

डुएट एक स्मार्टफोन का पता लगाता है और उसकी गतिविधि को डिवाइस-मुक्त स्थानीयकरण द्वारा कैप्चर की गई व्यक्तिगत गतिविधि के साथ जोड़ता है. यदि दोनों कसकर सहसंबद्ध प्रक्षेप पथ में आगे बढ़ रहे हैं, सिस्टम डिवाइस को व्यक्ति के साथ जोड़ता है, इसलिए, व्यक्ति की पहचान जानता है.

यह सुनिश्चित करने के लिए कि जब कोई व्यक्ति अपने डिवाइस से दूर हो तो डुएट को उसकी पहचान पता हो, शोधकर्ताओं ने फोन का उपयोग करते समय उससे प्राप्त सिग्नल की पावर प्रोफाइल को कैप्चर करने के लिए सिस्टम को डिज़ाइन किया है. वह प्रोफ़ाइल बदल जाती है, सिग्नल के ओरिएंटेशन पर निर्भर करता है, और उस परिवर्तन को किसी व्यक्ति की पहचान करने के लिए उसके प्रक्षेप पथ पर मैप किया जाएगा. उदाहरण के लिए, जब फ़ोन इस्तेमाल किया जाता है और फिर रख दिया जाता है, सिस्टम प्रारंभिक पावर प्रोफाइल को कैप्चर करेगा. फिर यह अनुमान लगाएगा कि पावर प्रोफ़ाइल कैसी दिखेगी यदि इसे अभी भी पास में चलने वाले व्यक्ति द्वारा पथ पर ले जाया जा रहा हो. बदलती शक्ति प्रोफ़ाइल का संबंध गतिशील व्यक्ति के पथ से उतना ही अधिक होता है, इस बात की अधिक संभावना है कि फ़ोन उसी व्यक्ति का है.

तर्कसम्मत सोच

एक अंतिम मुद्दा यह है कि बाथरूम टाइल्स जैसी संरचनाएँ, टेलीविजन स्क्रीन, दर्पण, और विभिन्न धातु उपकरण सिग्नलों को अवरुद्ध कर सकते हैं.

उसकी भरपाई के लिए, शोधकर्ताओं ने स्थानीयकरण में तार्किक तर्क लागू करने के लिए संभाव्य एल्गोरिदम को शामिल किया. ऐसा करने के लिए, उन्होंने घर में विशिष्ट स्थानों की प्रवेश और निकास सीमाओं को पहचानने के लिए सिस्टम डिज़ाइन किया, जैसे कि प्रत्येक कमरे के दरवाजे, बिस्तर के किनारे, और एक सोफ़े का किनारा. किसी भी समय, सिस्टम प्रत्येक सीमा में प्रत्येक व्यक्ति के लिए सबसे संभावित पहचान को पहचानेगा. इसके बाद उन्मूलन की प्रक्रिया से यह अनुमान लगाया जाता है कि कौन कौन है.

मान लीजिए कि एक अपार्टमेंट में दो लोग रहते हैं: अलीशा और बेट्सी. युगल अलीशा और बेट्सी को लिविंग रूम में चलते हुए देखता है, उनके स्मार्टफोन की गति को उनके प्रक्षेप पथ के साथ जोड़कर. फिर दोनों अपने फोन को चार्ज करने के लिए पास की कॉफी टेबल पर छोड़ देते हैं - बेट्सी झपकी लेने के लिए बेडरूम में चली जाती है; अलीशा टीवी देखने के लिए सोफे पर बैठी रहती है. युगल ने अनुमान लगाया कि बेट्सी बिस्तर की सीमा में प्रवेश कर चुकी है और बाहर नहीं निकली है, तो बिस्तर पर होना चाहिए. कुछ समय बाद, अलीशा और बेट्सी अंदर चले जाते हैं, कहो, रसोई - और सिग्नल गिर जाता है. युगल का कारण है कि रसोई में दो लोग हैं, लेकिन यह उनकी पहचान नहीं जानता. जब बेट्सी लिविंग रूम में लौटती है और अपना फोन उठाती है, तथापि, सिस्टम स्वचालित रूप से व्यक्ति को बेट्सी के रूप में पुनः टैग करता है. उन्मूलन की प्रक्रिया द्वारा, रसोई में अभी भी दूसरा व्यक्ति अलीशा है.

“घरों में अंधे स्थान होते हैं जहां सिस्टम काम नहीं करेंगे. परंतु, क्योंकि आपके पास तार्किक ढांचा है, आप ये अनुमान लगा सकते हैं,” Vasisht says.

“डुएट विभिन्न उपकरणों के स्थान को संयोजित करने और इसे मनुष्यों से जोड़ने का एक स्मार्ट तरीका अपनाता है, और मनुष्यों को स्थानीयकृत करने के लिए उपकरण-मुक्त स्थानीयकरण तकनीकों का लाभ उठाता है,”रणवीर चंद्रा कहते हैं, माइक्रोसॉफ्ट में एक प्रमुख शोधकर्ता, जो इस काम में शामिल नहीं था. “एक घर में सभी निवासियों के स्थान का सटीक निर्धारण करने से उपयोगकर्ताओं के घर के अनुभव को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने की क्षमता है. ... गृह सहायक अपने आस-पास कौन लोग हैं, इसके आधार पर प्रतिक्रियाओं को वैयक्तिकृत कर सकता है; व्यक्तिगत प्राथमिकताओं के आधार पर तापमान को स्वचालित रूप से नियंत्रित किया जा सकता है, जिससे ऊर्जा की बचत होती है. घर में भविष्य के रोबोट अधिक बुद्धिमान हो सकते हैं यदि उन्हें पता हो कि घर में कौन कहाँ है. क्षमता अनंत है।"

स्रोत:

एचटीटीपी://news.mit.edu, रॉब मैथेसन द्वारा