هوش مصنوعی و خانه هوشمند

درک هوش مصنوعی در خانه‌های هوشمند

خانه‌های هوشمند در طول سال‌ها تکامل یافته‌اند و هوش مصنوعی به جنبه اصلی عملکرد آن‌ها تبدیل شده است. بدون هوش مصنوعی، ما هرگز به سطحی از هوشمندی و خودکارسازی دست نمی‌یافتیم که یک خانه را واقعاً «هوشمند» کند. حتی فناوری‌های اولیه خانه هوشمند نیز دارای برخی منطق‌های پایه‌ای هوش مصنوعی بودند. برای درک بهتر فناوری‌های خانه هوشمند، ابتدا باید با مفهوم هوش مصنوعی آشنا شویم. سپس به بررسی چگونگی ادغام و ترکیب آن در خانه‌های هوشمند خواهیم پرداخت.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (AI) تکنولوژی ای است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا یاد بگیرند و هوش انسانی را شبیه‌سازی کنند. زمانی که این تکنولوژی با سایر فناوری‌ها ترکیب می‌شود، AI می‌تواند وظایف متعددی را انجام دهد، مانند آنچه در خانه‌های هوشمند مشاهده می‌شود. با این حال، هوش مصنوعی یک اصطلاح وسیع است که شامل هر ماشینی است که هوش انسانی را تقلید می‌کند.

هوش مصنوعی دارای دو زیرشاخه اصلی و مهم است:

• یادگیری ماشین
• یادگیری عمیق

(یادگیری عمیق همچنین یک زیرشاخه از یادگیری ماشین است).

هر دو یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) از مفهوم شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌کنند. شبکه‌های عصبی ساختارهای برنامه‌نویسی هستند که محققان آن‌ها را از فرآیند تصمیم‌گیری مغز مدل‌سازی کرده‌اند. شبکه‌های عصبی از گره‌های متصل به هم در چندین لایه تشکیل شده‌اند. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در نوع شبکه‌های عصبی مورد استفاده تفاوت دارند.

چگونه هوش مصنوعی در خانه‌های هوشمند ادغام می‌شود؟

هوش مصنوعی هسته اصلی سیستم‌های خانه هوشمند است. هرچه هوش مصنوعی پیشرفته‌تر شود، توانایی آن برای هوشمندتر کردن محیط‌های خانگی افزایش می‌یابد و دستگاه‌ها را به سمت پیش‌فعالی سوق می‌دهد. خانه‌های هوشمند از دستگاه‌های متعددی برای خودکارسازی و بهبود زندگی استفاده می‌کنند، به‌ویژه برای افراد دارای معلولیت یا سالمندان. به عنوان مثال، افراد نابینا می‌توانند از دوربین‌های خانگی و فرمان‌های صوتی برای تسهیل در زندگی روزمره خود استفاده کنند.

مدل‌های تعامل بین کاربر، هوش مصنوعی و دستگاه‌ها

کاربر، هوش مصنوعی و دستگاه‌های فیزیکال دارای دو مدل اصلی تعامل هستند.

کیس آ: فرمان‌های مستقیم به دستگاه‌ها

کاربر می‌تواند به‌طور مستقیم فرمان‌هایی به دستگاه‌ها بدهد و هوش مصنوعی داخل هر دستگاه به خود آن دستگاه کمک می‌کند. مهندسان معمولاً این کار را با استفاده از فناوری‌های محاسبات لبه انجام می‌دهند. این مدل برای مواردی مانند بهداشت و درمان، امنیت و مدیریت انرژی مناسب است.

کیس ب: فرمان‌های مرکزی به هوش مصنوعی

کاربر می‌تواند به هوش مصنوعی موجود در گوشی یا هاب مرکزی یا از طریق دستیارهای صوتی مانند الکسا یا دستیار گوگل و سیری اپل فرمان دهد. هوش مصنوعی سپس هر دستگاه را مطابق با این فرمان‌ها کنترل می‌کند. این رویکرد معمولاً با استفاده از فناوری‌های محاسبات ابری پیاده‌سازی می‌شود و برای تعاملات هوشمند و مدیریت دستگاه‌ها مفید است.

ارتباط دستگاه‌های هوشمند

دستگاه‌های هوشمند مانند سنسورها، دوربین‌ها و لوازم خانگی از طریق اینترنت اشیا (IoT) به یکدیگر متصل هستند. این دستگاه‌ها به‌طور مداوم داده‌هایی مانند دما، مصرف انرژی، تشخیص حرکت و فرمان‌های صوتی را جمع‌آوری می‌کنند. با استفاده از این اطلاعات، هوش مصنوعی می‌تواند تصمیم‌گیری کند و خودکارسازی را انجام دهد.

در محاسبات لبه، تولیدکنندگان می‌توانند مدل هوش مصنوعی را در خود دستگاه جاسازی کنند، که این امکان را به آن می‌دهد تا داده‌ها را بدون نیاز به ارتباط با سرور ابری پردازش کند. این کار تأخیر را کاهش می‌دهد و حریم خصوصی را افزایش می‌دهد، اما ممکن است عملکرد را بسته به منابع محاسباتی محدود کند. از سوی دیگر، محاسبات ابری به سرورهای قدرتمند اجازه می‌دهد تا پردازش‌ها را انجام دهند.

خانه‌های هوشمند معمولاً از یک رویکرد ترکیبی برای تعامل و مدل‌های محاسباتی استفاده می‌کنند و همچنین از چندین مدل هوش مصنوعی برای مدیریت فرآیندها در پس‌زمینه بهره می‌برند.

فناوری‌های کلیدی هوش مصنوعی در خانه‌های هوشمند

خانه‌های هوشمند از مجموعه‌ای از مدل‌های هوش مصنوعی برای انجام وظایف مختلف استفاده می‌کنند که می‌تواند عملکرد خانه‌ها و راحتی کاربران را بهبود بخشد و حتی مصرف انرژی را کاهش دهد. مهندسان حوزه‌هایی مانند بینایی کامپیوتری (CV)، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، یادگیری تقویتی (RL) و سایر فناوری‌ها را در خانه‌ها ادغام می‌کنند. در ادامه به بررسی این حوزه‌ها و نحوه ادغام آن‌ها در اکوسیستم خانه‌های هوشمند می‌پردازیم.

بینایی کامپیوتری (CV)

دوربین‌ها، سنسورهای حرکتی، سیستم‌های نظارتی و غیره می‌توانند از بینایی کامپیوتری برای کنترل از راه دور، نظارت بر لوازم خانگی، سیستم‌های امنیتی منزل و موارد دیگر استفاده کنند. فناوری‌های بینایی کامپیوتری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی داده‌های تصویری و ویدیویی حتی در زمان واقعی استفاده می‌کنند.

استفاده از مدل‌های بینایی کامپیوتری

دستگاه‌های هوشمند می‌توانند از مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص، شناسایی و تقسیم‌بندی اشیاء در وظایف مختلف استفاده کنند. ما می‌توانیم مدل‌ها و فریم‌ورک‌هایی مانند YOLOv10 و OpenCV را برای وظایف تشخیص در زمان واقعی مانند سرقت، سقوط، عدم فعالیت و فعالیت تنظیم کنیم. دو فناوری اساسی که در مدل‌های بینایی کامپیوتری استفاده می‌شوند، تکنیک‌های یادگیری عمیق و انواع شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) یا شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای جریان‌های ویدیویی در برنامه‌هایی مانند خانه‌های هوشمند هستند.

موارد استفاده از مدل‌های بینایی کامپیوتری

• قفل و دستگیره هوشمند: قفل‌های هوشمند می‌توانند بر روی درب ورودی نصب شوند و با یک زنگ درب ویدیویی ترکیب شوند که از ورود، تشخیص و گزارش‌دهی به متجاوزان جلوگیری می‌کند.

• دوربین‌های هوشمند: افراد می‌توانند از دوربین‌های داخل خانه برای وظایف مختلفی مانند تشخیص سقوط و گزارش‌دهی، و همچنین تشخیص فعالیت یا حرکت استفاده کنند تا چراغ‌ها، تلویزیون‌ها یا سایر محصولات خانگی هوشمند را خاموش یا روشن کنند و همچنین نقش طبیعی امنیتی خود را هم ایفا کنند.
• لوازم خانگی هوشمند: حتی برای لوازمی مانند یخچال‌ها، این مدل‌ها به تشخیص و شناسایی اقلام غذایی که کمبود دارند یا باید دوباره خریداری شوند کمک می‌کنند.

این‌ها تنها چند مورد استفاده از این فناوری در خانه‌های هوشمند هستند. با این حال، بینایی کامپیوتری به تنهایی نمی‌تواند یک خانه را هوشمند کند، بنابراین بیایید به بررسی سایر فناوری‌های هوش مصنوعی که مهندسان در دستگاه‌های خانه‌های هوشمند استفاده می‌کنند، بپردازیم.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی (NLP) یک حوزه از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد متن و گفتار را شناسایی، درک و تولید کنند. در سال‌های اخیر، NLP پیشرفت‌های چشمگیری داشته است با ظهور هوش مصنوعی تولیدی که مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) قدرتمندی را ایجاد کرده است. مدل‌هایی همچون CHAT GPT از OPEN AI و GROK از xAI و GEMENI از گوگل و مدل های دیگری همچون DEEPSEEK و xiAO ai از شیائومی در اپلیکیشن های روزمره ما گوشی های ما و دستیاران صوتی همچون الکسا و گوگل اسیستنت و سیری، جا خوش کرده اند.

نقش LLMs در خانه‌های هوشمند

در خانه‌های هوشمند، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) کلید اتوماسیون خانگی هستند. در یک خانه هوشمند، می‌توان LLM را به عنوان یک مدل اقدام بزرگ (LAM) در نظر گرفت، زیرا نه تنها متن و گفتار را درک و تولید می‌کند، بلکه بر اساس ورودی‌ها نیز اقداماتی انجام می‌دهد. این ورودی‌ها می‌توانند مستقیماً از کاربر از طریق فرمان‌های صوتی یا داده‌ها و تنظیمات جمع‌آوری‌شده خانه بیایند.

ترکیب LLMs با دیگر دستگاه‌های هوشمند

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به همراه سایر دستگاه‌های هوشمند و مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند وظایف مختلفی را برای اتوماسیون خانگی انجام دهند. LLMs می‌توانند به عنوان محرک اقدام یا به عنوان پاسخ عمل کنند. این مدل‌ها می‌توانند هر دستگاه دیگری را به صورت صوتی کنترل شوند، مانند نورپردازی هوشمند یا قفل درب. همچنین می‌توانند بازخوردهایی از ترموستات هوشمند برای دما و سایر اندازه‌گیری‌ها یا از پریزهای هوشمند برای سطح مصرف انرژی ارائه دهند.

۱. کنترل یکپارچه

با استفاده از دستگاه‌هایی مانند Amazon Echo (Alexa) می‌توان دستگاه‌های هوشمند را از طریق یک اپلیکیشن و Wi-Fi کنترل کرد. این مدل می‌تواند در داخل خانه ادغام شود و از طریق بلندگوهای مختلف در خانه با آن صحبت کرد.

۲. یادگیری و بهبود

حالا اگر بخواهیم مدل‌ها در خانه ما با گذشت زمان یاد بگیرند؟ یا شاید بخواهیم رباتیک را نیز شامل کنیم؟ در بخش بعدی، به یادگیری تقویتی و کاربرد آن در خانه‌های هوشمند خواهیم پرداخت.

یادگیری تقویتی در خانه‌های هوشمند

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که از تجربیات خود یاد بگیرند و تصمیمات بهتری بگیرند. این فناوری می‌تواند به بهبود عملکرد دستگاه‌های هوشمند کمک کند و آنها را قادر سازد تا با محیط و رفتار کاربران سازگار شوند.

ترکیب LLM ها با دیگر دستگاه‌های هوشمند

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به همراه سایر دستگاه‌های هوشمند و مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند وظایف مختلفی را برای اتوماسیون خانگی انجام دهند. LLMs می‌توانند به عنوان تریگر یا به عنوان پاسخ عمل کنند. این مدل‌ها می‌توانند هر دستگاه دیگری را به صورت صوتی کنترل شوند، مانند نورپردازی هوشمند یا قفل درب. همچنین می‌توانند بازخوردهایی از ترموستات هوشمند برای دما و سایر اندازه‌گیری‌ها یا از پریزهای هوشمند برای سطح مصرف انرژی ارائه دهند.

با استفاده از دستگاه‌هایی مانند Amazon Echo (Alexa) می‌توان دستگاه‌های هوشمند را از طریق یک اپلیکیشن و Wi-Fi کنترل کرد. این مدل می‌تواند در داخل خانه ادغام شود و از طریق بلندگوهای مختلف در خانه با آن صحبت کرد.

حالا اگر بخواهیم تجهیزات هوشمند در خانه ما با گذشت زمان عملکرد و استفاده ما از آنها را یاد بگیرند چه؟ یا شاید بخواهیم فناوری های رباتیک و ربات های هوشمند را نیز در خانه اضافه کنیم. در بخش بعدی، به یادگیری تقویتی و کاربرد آن در خانه‌های هوشمند خواهیم پرداخت.

یادگیری تقویتی در خانه‌های هوشمند

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که از تجربیات خود یاد بگیرند و تصمیمات بهتری بگیرند. این فناوری می‌تواند به بهبود عملکرد دستگاه‌های هوشمند کمک کند و آنها را قادر سازد تا با محیط و رفتار کاربران سازگار شوند.

مزایای خانه‌های هوشمند مجهز به هوش مصنوعی

کنترل بدون دخالت دست

دستیار مجازی هوش مصنوعی می‌تواند برای کارهایی مانند روشن و خاموش کردن ترموستات‌ها، لوازم آشپزخانه، سیستم‌های امنیتی و دستگاه‌ها استفاده شود. کافیست یک دستور با صدای خود بدهید و هوش مصنوعی بقیه کارها را انجام می‌دهد.

با مدیریت بدون دست بر روی هر دستگاه خانگی، دستیار صوتی راحتی را به خانه شما اضافه می‌کند. بنابراین، نیازی به حرکت نیست و می‌توانید همه چیز را با صدای خود کنترل کنید.

اتوماسیون هوشمند

هوش مصنوعی می‌تواند فعالیت‌های روزانه شما را ردیابی کرده و عادات و سلیقه‌های شما را درک کند. این فناوری وظایف و تنظیمات لوازم خانگی هوشمند را بر اساس سلیقه و ترجیحات شما اتوماتیک می‌کند.

هوش مصنوعی می‌تواند با پخش موسیقی مورد علاقه‌تان حال و هوای شما را تازه کند، دمای اتاق را به طور خودکار بر اساس راحتی شما تنظیم کند و همچنین تاریخ‌ها و رویدادهای مهم را به خاطر بسپارد و به شما یادآوری کند.

دسترس‌پذیری بهتر

هوش مصنوعی صدای کاربران را به خاطر میسپارد و مالک خانه را شناسایی می‌کند. این فناوری با شناسایی صداهای کاربران، دسترسی آنها را به نتایج مورد نظرشان افزایش می‌دهد.

راحتی در دسترسی: با دستیار صوتی، می‌توانید به راحتی به هر عملکردی از خانه دسترسی پیدا کنید. این دستیار به شما کمک می‌کند تا به راحتی دستگاه‌ها و لوازم خانگی مختلف را تنها با صدای خود کنترل کنید، بنابراین می‌توانید همه دستگاه‌ها و لوازم خانگی را به راحتی از روی مبل خود مدیریت کنید.

چالش‌های هوش مصنوعی در خانه‌های هوشمند

مصرف انرژی و پایداری

دستیارهای مجازی و دستگاه‌های هوش مصنوعی برای کارکرد ۲۴ ساعته به انرژی نیاز دارند. این امر نیازمند تولید دستگاه‌های دوستدار محیط زیست است. پایداری بزرگ‌ترین چالش در ساخت و استفاده از دستگاه‌های هوش مصنوعی است.

راه‌حل: استخدام توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی برای ساخت دستگاه‌های هوشمند کارآمد که مصرف انرژی کمتری داشته باشند و به‌طور مؤثری کار کنند.

قابلیت اطمینان و خرابی سیستم

دستگاه‌های الکترونیکی در معرض خطر خرابی سیستم هستند. دستگاه‌های هوش مصنوعی ممکن است به دلیل خطاها و اشکالات در کدنویسی دچار شکست شوند. خرابی سیستم می‌تواند برای کاربران بسیار ناخوشایند باشد و اعتماد آنها به فناوری هوش مصنوعی را خدشه‌دار کند.

راه‌حل: توسعه‌دهندگان خبره هوش مصنوعی می‌توانند دستگاه‌های دقیق‌تری با آزمایش و تضمین کیفیت مناسب بسازند. این امر به شما این امکان را می‌دهد که از خانه هوشمند مجهز به هوش مصنوعی و دستیار مجازی کارآمد لذت ببرید.

حریم خصوصی و امنیت داده‌ها

هوش مصنوعی تمام فعالیت‌های روزانه شما را ردیابی کرده و امنیت خانه شما را کنترل می‌کند. در این شرایط، کاربران ممکن است نگران امنیت داده‌های خصوصی خود باشند. حریم خصوصی داده‌ها بزرگ‌ترین چالش است زیرا همه کاربران از سپردن کنترل لوازم خانگی و امنیت خود به هوش مصنوعی راحت نیستند.

چالش: پردازش داده‌های حساس با هوش مصنوعی نیازمند ایجاد تدابیر امنیتی قوی برای محافظت از حریم خصوصی کاربران و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز است.

چالش‌ها و نگرانی‌ها

با این حال، با ادامه تکامل فناوری خانه‌های هوشمند، باید بدانیم که این پیشرفت‌ها با چالش‌هایی همراه است.

حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: این موضوع یکی از نگرانی‌های بزرگ است. ما به سیستم‌هایی نیاز داریم که اطلاعات شخصی ما را محافظت کنند و اطمینان حاصل کنند که به طور اخلاقی و مسئولانه استفاده می‌شوند.

با توجه به روند کنونی، می‌دانیم که آینده‌ای خواهیم داشت که خانه‌ها به نیازهای ما سازگار می‌شوند. با پذیرش هوش مصنوعی به شیوه‌ای متفکرانه و متوازن، می‌توانیم فضاهای زندگی ایجاد کنیم که هوشمند، امن، پایدار و واقعاً کیفیت زندگی ما را افزایش دهند. امکانات بی‌نهایت است و فضای بزرگی برای نوآوری در این حوزه وجود دارد.

آینده خانه‌های هوشمند با هوش مصنوعی چگونه است؟

پاسخ این سوال در دستان مهندسان، پژوهشگران و کاربران است که با هم کار می‌کنند. می‌توانیم آینده‌ای بسازیم که فناوری به طور یکپارچه در زندگی ما ادغام شود و به ما این امکان را بدهد که هوشمندتر زندگی کنیم.

آینده خانه‌های هوشمند

همان‌طور که مشاهده کردیم، خانه‌های هوشمند مجهز به هوش مصنوعی دیگر یک داستان علمی تخیلی نیستند. فناوری‌های هوش مصنوعی مانند بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی و یادگیری تقویتی در حال حاضر در حال تغییر نحوه زندگی ما هستند. این فناوری‌ها خانه‌ها را پاسخگوتر، راحت‌تر و کارآمدتر می‌کنند. در آینده، انتظار می‌رود که این فناوری‌ها به سطحی برسند که خانه‌ها بتوانند به‌طور خودکار به نیازها و ترجیحات ساکنان پاسخ دهند و تجربه‌ای شخصی‌سازی شده و یکپارچه ارائه دهند.

یکی از جنبه‌های کلیدی آینده خانه‌های هوشمند، یکپارچگی و همکاری بین دستگاه‌ها است. با پیشرفت در استانداردهای ارتباطی و پروتکل‌های امنیتی، دستگاه‌های مختلف قادر خواهند بود بدون مشکل با یکدیگر ارتباط برقرار کنند و اطلاعات را به اشتراک بگذارند. این یکپارچگی نه تنها کارایی سیستم‌های هوشمند را افزایش می‌دهد بلکه به ساکنان این امکان را می‌دهد که از طریق یک پلتفرم واحد، تمامی دستگاه‌های خود را مدیریت کنند. به عنوان مثال، یک سیستم هوشمند می‌تواند دما، نور، و امنیت خانه را به‌طور همزمان تنظیم کند تا بهترین شرایط را برای ساکنان فراهم آورد.

علاوه بر این، تحلیل داده‌های بزرگ و یادگیری ماشین نقش مهمی در بهبود عملکرد خانه‌های هوشمند خواهند داشت. با جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مربوط به رفتار کاربران، این سیستم‌ها می‌توانند روندها و الگوهای جدید را شناسایی کرده و به طور مداوم بهینه‌سازی شوند. به این ترتیب، خانه‌های هوشمند قادر خواهند بود نیازهای ساکنان را پیش‌بینی کنند و به‌طور خودکار تنظیمات لازم را انجام دهند. این روند نه تنها راحتی بیشتری را به ارمغان می‌آورد، بلکه می‌تواند به صرفه‌جویی در هزینه‌ها و کاهش مصرف انرژی نیز منجر شود. در نهایت، آینده خانه‌های هوشمند نویدبخش زندگی راحت‌تر، ایمن‌تر و پایدارتر برای همه ما است.