教計算機智能家居中傳感器名稱的含義

UPV / EHU的IXA小組已使用自然語言處理技術來克服與智能家居相關的主要困難之一，即為推斷一種環境中的活動而開發的系統在應用于另一種環境時無法正常工作，因為這兩種傳感器和活動是不同的。該小組提出了一個創新的想法，即用文字來表示傳感器和人類活動的激活。

智能家居的目的是使居住在其中的人們的生活更輕松。環境輔助日常生活的應用可能會產生重大的社會影響，促進積極的衰老，并使老年人能夠保持更長的獨立時間。智能家居的關鍵之一是系統推論正在發生的人類活動的能力。為此，使用了不同類型的傳感器來檢測由該環境中的居民觸發的變化(打開和關閉燈，打開和關閉門等)。

通常，由這些傳感器生成的信息是使用數據分析方法進行處理的，最成功的系統是基于監督學習技術(即知識)的，有人監督數據并且算法自動學習含義。不過，智能家居的主要問題之一是，在一個環境中訓練過的系統在另一環境中無效：“算法通常與特定的智能環境，該環境中現有的傳感器類型及其配置密切相關，以及一個人的具體習慣。該算法可以輕松學習所有這些知識，但是無法將其轉移到其他環境中。” UPV / EHU IXA小組成員Gorka Azkune解釋說。

提供傳感器名稱

迄今為止，已經使用數字標識了傳感器，這意味著“它們失去了可能具有的任何含義，” Azkune博士繼續說道，“我們建議使用傳感器名稱代替標識符，以使它們的含義，語義能夠用于確定它們鏈接到的活動。因此，即使傳感器不相同，該算法在一個環境中學習的內容也可能在另一環境中有效，因為它們的語義相似。這就是為什么我們使用自然語言處理技術。”

研究人員還解釋說，所使用的技術是完全自動化的。“歸根結底，該算法首先學習單詞，然后學習我們使用這些單詞開發的表示形式。無需人工干預。從可伸縮性的角度來看，這一點很重要，因為已證明可以克服上述困難。” 實際上，新方法已獲得與使用基于知識的方法獲得的結果相似的結果。