環境センシング：スマートホームの次のステップ

数年前、スマートデバイスを支える技術は、その利便性や操作性を保証するものでしたが、現在の期待はまだ現実的ではありません。 これらの機器はスタンドアロンで、単純なデータを使用することが多く、ホームネットワークがないと苦労します。

スマートホームのコンセプトは、現在の技術の限界を超えた快適性と自律性を提供する、まだ映画の中の未来建築を彷彿とさせるものです。 現実の世界で似たようなゲームが普及しているのは、私たちの対話能力が限られていることに起因するところが大きい。

現代の知能化技術は音声命令に依存しており、その自律性は制限されている。 現行機種は音声認識が進んでいますが、まだ音声コマンドに頼っているため、自律性に限界があります。 現在の機種は音声認識が進化していますが、まだまだ使い勝手が悪く、不満があります。 スマートデバイスとのインタラクションは、私たちが求めるシームレスな体験を実現するには、直感的かつ人間的なものではありません。

しかし、スマートホームは音の改善だけでなく、もっと多くのことを解き放つことができるのです。 オーディオセンサーはスマートホームと直感的に対話するための重要な要素ですが、スマートホームは音の改善だけでなく、より多くのことを解放することができます。 音声センサーは、スマートホームと直感的に対話するための重要な要素ですが、デバイスにシーンに関するより多くの情報を提供するセンサーの一部を形成する必要があります。 家庭を真にインテリジェント化するためには、機器が家庭をより有意義に描き、個人に合わせて適切な状況判断をする必要があります。

境界を取り払う

各デバイスにはユニークなセンサーが搭載されていますが、あるメディアは他のメディアよりも際立っています。 画像そのものから多くの情報が得られるので、これを機にデバイスインテリジェンスシステムで新しい形で家庭をセンスアップしていくべきです。 音響センサー、ガスセンサー、3Dマップは、スマート環境を次の段階に進めるために必要な情報を提供します。

これらの入力を組み合わせることで、個人の好みをよりよく理解・実現し、部屋に出入りする人を感知して照明を変えたり、個人情報に基づいて照明、音響、温度、セキュリティ機能を変更したりすることができるようになるのです。 単に周囲を理解するだけでなく、直接的なインプットの有無にかかわらず、より良い方向に変えていくことが重要なのです。

明らかに、これは物理的な楽しみの領域を超えています。 安全性は自明な例です。 人感センサー、3Dマッピング、個人認証の導入により、これまで以上に安全な住まいを実現することができました。 夏の暑い日には、日射と温度センサーで調光や空調を調整し、省エネ効果も期待できます。

課題認識

スマートホームの進化における次の論理的ステップを阻むものは何でしょうか。 その実現には、技術的・倫理的な問題があることは確かです。

第一の問題は、消費者のプライバシーです。 家庭でスマートスピーカーを使うことに慣れた一方で、無数のデータハングリーな組織が、これらのデバイスと私たちの日々のやりとりを監視しています。 最近では、アマゾンのロボット「アストロ」が包括的なデータ収集を行っていると批判され、フェイスブックのスマートグラスはアイルランドのデータプライバシー委員会から批判された。

将来、よりスマートで環境に優しいテクノロジーは、消費者に今よりも多くのデータを提供することを強いるだけでしょう。 消費者はどれだけ提供してくれるのか？ ブランドはどのようにして消費者にプライバシーの重要性を納得させることができるのでしょうか。

2つ目の課題はエネルギー消費です。2021年の国連気候変動会議では、再び電子機器の高性能化と省エネルギー化の必要性が国の議論に盛り込まれるでしょう。 特に、環境センサーは強力で継続的な処理が必要だと感じていますが、どのように対処すればよいのでしょうか。

エッジでの計算

これらの問題を解決する鍵は、デバイス自体に人工知能（AI）を組み込むことです。これは、必要な知能をネットワークのエッジに注入し、クラウドネットワークや企業のデータの取得と解釈だけに頼る必要性をなくすことを意味します。 以前、AI（Internet of Things）やエッジテクノロジーが、特にスマートホームに与える潜在的な影響について書きました。

AIOTはプライバシーとエネルギー消費の問題を一挙に解決することができます。 外部通信やクラウド接続を必要としないため、消費者の個人情報をローカルで安全に保つための注文処理をデバイスで行うことができます。 また、消費者が既存のブランド嗜好から新しい高性能デバイスに移行することを促す性能向上もあります。 消費電力の面では、AIOTのローカル処理により、「聞いている状態」から「準備完了」までが可能となります。 電力需要が高止まりしないように、必要な時だけセンサーを使用します帶號碼轉儲值卡。

しかし、電子技術者は、電子機器にAIを埋め込むことの難しさを実感していることでしょう。 従来、AIチップはハイエンドのAIニーズにのみ使用されていたため、これは高価なものでした。 また、電子機器にAIを組み込むには、電子機器の大幅な新規設計が必要になることが多く、複雑です。

良いニュースとしては、スマートホーム向けに特別に設計された新しいチップセット技術がようやく市場に投入されたことです。 これらのチップは、シンプルなAI機能を提供し、あらゆるスマートホームデバイスに組み込むことができる柔軟性があり、ほぼすべてのスマートホームAIユースケースに簡単にプログラミングすることができます。

このように、エッジ環境センシング技術は、いよいよスマートデバイス産業の未来を切り開くものとなってきました。

知能の未来

スマートホームの可能性を考えれば、消費者がスマートホーム技術に不満を募らせているのは当然のことでしょう。 より速く、より正確なパーソナライゼーションと、より緊密なデバイス連携が求められています。

エッジでの環境センシングに基づくスマートホームは、この改善を促進する方法の1つで、それぞれの判断のために何千もの異なるデータ測定を考慮します。 センサーを組み合わせてスマートホームの環境を把握し、その結果を人工知能で処理・実現することが、私たちが望む体験を実現する最も現実的な方法です。 実は、この現実は私たちが思っているよりもずっと身近にあるのかもしれません。

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