當用電量說話：偵測老年人日常生活的變化
阿德里安·桑切斯·米格爾 展示他的碩士期末項目，該項目在上一屆的 圖靈機獎，兩次：透過 SMACT CGI-UCLM課堂, 授予該主題中最佳 TFG 或 TFM 的 1000 歐元獎金 社交、行動、分析、雲端和物聯網，和教室 烏博蒂卡-UCLM 人工智慧和/或嵌入式系統主題的最佳 TFM 獲得 500 歐元獎金。 TFM 的標題是“透過家庭中的連網設備檢測異常行為及其與日常生活活動的關係，以此作為改善獨居老年人生活品質的一種手段」並由 Jesús Fontecha 和 Iván González 教授指導。
鑑於越來越多的獨居老年人可能需要在家護理，該計畫的動機是幫助照顧選擇自主生活的老年人。
主要目標是 檢測老年人的異常行為 透過使用智慧插頭對家庭用電量進行非侵入式監控。這使您可以識別 日常生活的基本和工具性活動 他們執行並發現日常生活中的偏差或異常，有助於提高他們的生活品質。
為了實現這一目標， 對現有技術的詳盡研究 主題包括日常生活活動、監測技術以及用於檢測活動和異常的監督和無監督學習方法。設計了一個 完善的基礎設施 其中包括透過透過 Raspberry Pi 連接的智慧插頭收集數據、處理這些數據並將其儲存在資料庫中。
由於時間有限，且缺乏自己的數據， 公共資料集 這在持續時間（大約兩年）和設備種類之間提供了良好的平衡。使用無監督學習演算法，消費實例根據相似性被分組為活動，並且 神經網絡 將新實例分類到對應的活動中。
第一個結果發表在 墨西哥國際會議，獲得有價值的回饋以改進專案。在第二階段，他們的重點是 異常檢測 在已識別的活動中，使用時間序列分析來識別通常時間段中的偏差。
作為結論，該項目證明了這是可能的 檢測活動和異常 老年人透過電力消耗。雖然被認出來了 可能缺乏需要監控的活動 以及數據的一些不確定性，所提出的目標已經實現。作為 未來的工作，建議使用所獲得的插頭創建公共數據集並與語音設備集成，以減少活動檢測的不確定性。
