Elektrik tüketimi konuşulduğunda: yaşlıların rutinlerindeki değişiklikleri tespit etmek
Adrián Sánchez-Miguel Yarışmanın son baskısında ödüllendirilen Yüksek Lisans Final Projesini sunuyor. Turing Makinesi Ödülleri, iki kez: aracılığıyla SMACT CGI-UCLM sınıfı, Konunun en iyi TFG veya TFM'sine 1000 € ödül Sosyal, Mobil, Analitik, Bulut ve Nesnelerve sınıf Ubotica-UCLM Yapay Zeka ve/veya Gömülü Sistemler konularında en iyi TFM için 500 € Ödül ile. TFM’nin başlığı “Yalnız yaşayan yaşlıların yaşam kalitesini iyileştirmenin bir yolu olarak evdeki bağlantılı cihazlar aracılığıyla anormal davranışların tespiti ve bunun günlük yaşam aktiviteleriyle ilişkisi”ve profesörler Jesús Fontecha ve Iván González tarafından yönetildi.
Projenin motivasyonu, yalnız yaşayan ve evde bakıma ihtiyaç duyan yaşlı yetişkinlerin sayısının giderek arttığı göz önüne alındığında, bağımsız yaşamayı seçen yaşlı insanların bakımına yardımcı olmaktır.
Ana amaç yaşlı insanlarda anormal davranışları tespit etmek Akıllı prizler kullanılarak evdeki elektrik tüketiminin müdahaleci olmayan bir şekilde izlenmesi yoluyla. Bu, tanımlamanızı sağlar günlük yaşamın temel ve enstrümantal aktiviteleri rutinlerindeki sapmaları veya anormallikleri gerçekleştirip tespit ederler, böylece yaşam kalitelerinin artmasına katkıda bulunurlar.
Bunu başarmak için bir son teknolojiye ilişkin kapsamlı bir çalışma günlük yaşam aktiviteleri, izleme teknikleri, aktivite ve anormalliklerin tespitine yönelik denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemleri gibi konularda eğitim verilmektedir. Bir tasarlandı komple altyapı Raspberry Pi üzerinden bağlanan akıllı prizler aracılığıyla veri toplanması, bu verilerin işlenmesi ve veritabanlarında saklanması da buna dahildir.
Zaman sınırlaması ve kendi verilerinin bulunmaması nedeniyle, halka açık veri seti süre (yaklaşık iki yıl) ve cihaz çeşitliliği arasında iyi bir denge sunuyordu. Denetimsiz öğrenme algoritmaları kullanılarak tüketim örnekleri benzerliklere dayalı olarak etkinlikler halinde gruplandırıldı ve sinir ağı yeni örnekleri ilgili faaliyetlere göre sınıflandırmak.
İlk sonuçlar bir sunumda sunuldu. Meksika'daki uluslararası kongre, projeyi geliştirmek için değerli geri bildirimler elde etmek. İkinci aşamada şu konulara odaklandılar: anomali tespiti belirlenen faaliyetler içerisinde, olağan zaman aralıklarındaki sapmaları belirlemek için zaman serisi analizini kullanarak.
Sonuç olarak, proje bunun mümkün olduğunu gösterdi faaliyetleri ve anormallikleri tespit etmek Yaşlı insanlarda elektrik tüketimi nedeniyle. Tanınmış olmasına rağmen izlenecek faaliyetlerin olası eksikliği verilerdeki bazı belirsizlikler nedeniyle önerilen hedeflere ulaşıldı. Gibi gelecekteki çalışmaFaaliyetlerin tespitindeki belirsizliğin azaltılması için edinilen fişlerle halka açık bir veri seti oluşturulması ve ses cihazlarıyla entegrasyonu öneriliyor.
