AIがスマート照明研究プロジェクトを支援

ドイツの研究プロジェクトOpenLichtは、オープンソースソフトウェアと機械学習ライブラリに加えて、ユーザーの行動に基づいて部屋の照明を自動的に調整できる安価なハードウェアに基づくスマート照明システムの開発に成功しました。

今日のスマートライティングソリューションは、PhilipsHueやOsramLightifyなどのスマート電球に基づいています。それらはいくつかのスマートな機能を提供しますが、通常、スマートフォンアプリを介してユーザーが手動で制御する必要があります。プログラムできるものもありますが（たとえば、特定の時間にオンとオフを切り替えるように）、ルールを手動で設定する必要があるため、ユーザーと照明システムの基本的な関係は、スマートにすることで変更されません。

今日のスマート照明システムは、ユーザーが手動で設定する必要があります。 OpenLichtプロジェクトは、
よりインテリジェントな照明システムのプロトタイプを開発しました（画像：Infineon Technologies / OpenLicht）

2016年9月に開始されたOpenLichtプロジェクトは、人工知能と機械学習技術をスマート照明に追加することで、それを変えることに着手しました。 「このプロジェクトの主な目的は2つありました。1つはAIベースのスマート照明システムの研究とコラボレーションをさらに進めること、もう1つはスタートアップやメーカーを含むすべての人が最先端のテクノロジーにアクセスできるようにすることです。インフィニオンテクノロジーズのスマート照明のR＆DマネージャーであるプロジェクトコーディネーターのJuanMena-Carrillo氏は次のように述べています。

最近締結されたプロジェクトは、ドイツ教育研究省（BMBF）によって資金提供され、チームメンバーはインフィニオン、バーニッツエレクトロニクス、デッゲンドルフ工科大学、ドレスデン工科大学です。インフィニオンとドレスデン工科大学は、機械学習アプリケーションとアルゴリズムを開発しました。デッゲンドルフはプロジェクト用のグラフィカルインターフェイス/アプリを開発し、バーニッツはゲートウェイとシステムのセンサーとアクチュエーター間の通信を担当しました。

スマートプロトタイプ

プロジェクトの主な成果物は、AIに基づくスマート照明システムのプロトタイプでした。これには、グラフィカルインターフェイス（アプリ）を備えた適応型ソフトウェアシステムと、データ処理とすべての制御タスクを処理するRaspberryPiベースの中央ハードウェアゲートウェイが含まれます。プロトタイプシステムは、ユーザーの位置とアクティビティに基づいて部屋の照明を自動的に調整します。これは、たとえば、テレビを見たり読んだりするための異なる設定である可能性があります。システムはユーザーの好みを学習し、それに応じて応答します。ある程度、まだ遭遇して学んでいない状況にも対応できます。

オープンソースハードウェアゲートウェイは、拡張ボードを備えたRaspberryPiに基づいています。マイクロコントローラーアーキテクチャに基づく小型バージョンもありますが、OpenLichtゲートウェイへの接続が必要です（画像：Infineon Technologies / OpenLicht）

プロトタイプの中心的なコンポーネントは、ベンダーやテクノロジーに依存しないオープンソースのホームオートメーションソフトウェアプラットフォームであるopenHABに基づく、オープンソースのスマートホームミドルウェアです。プロジェクトの研究者は、占有と動きを検出するために部屋に配置される、圧力センサーやレーダーセンサーなどのさまざまなセンサー用のopenHABバインディングを開発しました。センサーは、データを対応するバインディングにプッシュします。これにより、実際のセンサーがopenHABシステムに接続され、データが「アイテム」（センサーとアクチュエーターの仮想表現）に配信されます。アイテムに変更が発生すると、それらの変更はオープンソースの機械学習フレームワークEncogに送信されます。

センサーデータでトレーニングされたニューラルネットワークは、変更を処理し、ユーザーの現在のアクティビティを直感的に理解します。その予測は自然光の状態に関するデータと組み合わされ、情報は2番目のニューラルネットワークに送られます。このネットワークは自己学習型であり、使用中にユーザーの好みに適応します。そこに供給されるデータに基づいて、2番目のニューラルネットは部屋のランプの適切な構成を決定します。次に、その構成はランプコマンドに変換され、アクチュエータアイテムとバインディングを介して実際のランプに送信されます。

チームは、プロトタイプシステムを評価し、ニューラルネットワークのトレーニングに必要なセンサーデータを収集するためのデモルームを設置しました（画像：Infineon Technologies / OpenLicht）

「ユーザーは、ユーザーインターフェース、スイッチ、調光器、またはリモコンを介して、満足できないときにいつでもランプの色と光の強さを調整できます」とMena-Carrillo氏は述べています。 「システムは変化を認識し、新しい構成を自然光と活動にマッピングします。これらは、適応の瞬間に認識および測定されます。次に、このマッピングを使用して、[新しいマッピング]を古いデータと組み合わせることにより、ニューラルネットワークを再トレーニングします。ただし、再トレーニングプロセスでは、新しいデータの重みが古いデータよりも高くなります。」

プライバシーの問題

プロジェクトの主な課題には、セキュリティとプライバシーの関連する問題が含まれていました。インフィニオンのハードウェアベースのトラステッドプラットフォームモジュール（TPM）は、システムの整合性を暗号化して保護することにより、ハッカーからの攻撃を防ぐために組み込まれました。 TPMは、パスワードや暗号化キーなどの重要なデータを保存したり、暗号化アルゴリズムを実行したりするために使用される、安全なプロセッサの国際標準に基づくセキュリティチップです。

「多くのエンドユーザーにインタビューを行った結果、プライバシーの問題がスマートホームシステムを受け入れるための主要なハードルの1つであることがわかりました」とMena-Carrillo氏は述べています。したがって、OpenLichtシステムはエッジでAIを使用することが決定されました。つまり、ユーザーデータはクラウドではなくスマートホームシステム内で処理されます。機密データはローカルでのみ処理されるため、この手法はユーザーのプライバシーを保護します。また、通常、応答時間が短縮され、インターネット接続の必要性が減少または排除されます。

オープンソース

OpenLichtプロジェクトの主な目的の1つは、テクノロジーを業界やより広いコミュニティが利用できるようにすることでした。すべてのソフトウェアはオープンソーステクノロジーに基づいています。結果はopenHABの拡張機能として実装され、オープンソースの機械学習ライブラリEncogがプロジェクトでの使用に適合しました。安価なハードウェアの使用も、アクセス可能にするための意図的な決定でした。プロジェクトの結果として得られるソフトウェア自体は、間もなくオープンソースになります。

「誰もが私たちのソフトウェアの結果を使用できます。素晴らしいことは、私たちのシステムが新しい機能で強化できることです」とMena-Carrillo氏は述べています。 「これらの結果により、ユーザーはそのような新しいAI機能をopenHABシステムに追加できるようになりました。」

機械学習ソフトウェア、ナレッジベース、openHABバインディングなど、すべてのOpenLichtソフトウェアがGitHubで「すぐに」利用できるようになると彼は付け加えました。プロジェクトは両方の主要な目的を達成しましたが、Mena-Carrilloは、このようなシステムがあらゆる状況で確実に機能する前に、やるべきことがもっとたくさんあることもチームが認識したことを認めました。プロジェクトのオープンソースの性質を考えると、OpenLichtの開発者は、業界やメーカーのコミュニティがプロジェクトにアクセスできるようになると、プロジェクトが進化することを望んでいます。

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