OpenLicht: AI-gestuurd slimme-verlichtingsprototype transformeert ruimteverlichting

Het Duitse onderzoeksinitiatief OpenLicht heeft een innovatieve slimme-verlichtingsoplossing geleverd die open-source software, machine-learning bibliotheken en betaalbare hardware gebruikt om autonom de ruimteverlichting af te stemmen op de activiteiten van de bewoner.

Huidige slimme-verlichtingsproducten zoals Philips Hue en Osram Lightify bieden beperkte automatisering, meestal vereisend dat gebruikers handmatig schema’s instellen of de lampen via een smartphone-app besturen. Hoewel programmeerbaar, zijn deze systemen nog steeds afhankelijk van vooraf geconfigureerde regels en passen zich niet in realtime aan het gedrag van de gebruiker aan.

Het OpenLicht-project, gelanceerd in september 2016, stelde zich ten doel om die paradigmas te veranderen door kunstmatige intelligentie en machine learning in slimme verlichting te integreren. “Onze twee doelstellingen waren om AI-gebaseerd slimme-verlichtingsonderzoek te bevorderen en de cutting-edge technologie te democratiseren voor startups en makers,” zei projectcoördinator Juan Mena‑Carrillo, R&D-manager slimme verlichting bij Infineon Technologies.

Het recentelijk afgeronde project werd gefinancierd door het Duitse Ministerie van Onderwijs en Onderzoek (BMBF) met teamleden Infineon, Bernitz Electronics, Deggendorf Institute of Technology en de Technische Universiteit Dresden. Infineon en TU Dresden ontwikkelden de machine-learning-applicatie en algoritmes. Deggendorf ontwikkelde de grafische interface/app voor het project, en Bernitz was verantwoordelijk voor de gateway en de communicatie tussen de sensoren en actuatoren van het systeem.

Slim prototype

De vlaggenschip-uitkomst van het project is een volledig functioneel prototype bestaande uit een AI-gestuurde adaptieve software-stack, een gebruiksvriendelijke grafische interface en een Raspberry Pi-gebaseerde centrale gateway die dataverwerking en controle taken orkestreert. Het prototype moduleert verlichting automatisch op basis van bewonerspositie en activiteit – bijv. afwijkende instellingen voor televisiekijken versus lezen – en leert individuele preferenties in de loop van de tijd. Het kan ook generaliseren naar nieuwe scenario’s die het nog niet tegenkwam.

De kern van het prototype is een open-source slimme-huismiddleware gebouwd op openHAB, een vendor-agnostisch platform. Onderzoekers schreven custom openHAB bindings voor een suite sensoren – inclusief druk- en radarmodules – die bezetting en beweging detecteren. Sensordata stromen door deze bindings in virtuele “items”, die vervolgens worden doorgestuurd naar het Encog machine-learning framework.

Een eerste neuraal netwerk, getraind op sensorstreams, inferreert de huidige activiteit van de bewoner. De uitvoer wordt gefuseerd met real-world verlichtingsdata en in een tweede, zelf-lerend neuraal netwerk gevoerd dat continu aanpast aan de voorkeuren van de gebruiker. De resulterende lampconfiguratie wordt vertaald naar actuator-commando’s via openHAB bindings.

“Gebruikers kunnen nog steeds handmatig lampkleur en intensiteit aanpassen via een UI, schakelaar, dimmer of afstandsbediening. Wanneer een handmatige override optreedt, registreert het systeem de nieuwe instelling, koppelt het aan de gedetecteerde activiteit en omgevingslicht, en hertraint het neuraal netwerk – met prioriteit voor de verse data – om toekomstige voorspellingen te verfijnen,” zei Mena‑Carrillo.

Privacy-probleem

Beveiliging en privacy waren cruciale uitdagingen. Het team incorporeerde een door Infineon afgeleide Trusted Platform Module (TPM) om kritieke data te beveiligen en te beschermen tegen manipulatie. Na uitgebreide gebruikersinterviews identificeerde het team privacybezorgdheden als een grote barrière voor smart-home-adoptie. Daarom gebruikt OpenLicht edge AI, waarmee alle gevoelige data lokaal verwerkt wordt, waardoor privacy gewaarborgd blijft, responstijden versnellen en afhankelijkheid van internetconnectiviteit afneemt.

Open Source

OpenLicht’s ambitie om technologie te democratiseren weerspiegelt zich in de betrouwbaarheid op open-source componenten. De software breidt openHAB uit, integreert de open-source Encog-bibliotheek en is gebouwd op kosteneffectieve hardware. De volledige codebase – inclusief machine-learning-modules, kennisbank en openHAB bindings – zal binnenkort beschikbaar zijn op GitHub, wat de industrie en maker-community in staat stelt het platform uit te breiden en te verrijken.

“Onze open-source release zal gebruikers in staat stellen nieuwe AI-mogelijkheden toe te voegen aan hun openHAB-installaties,” zei Mena‑Carrillo. “Deze resultaten stellen gebruikers nu in staat om dergelijke nieuwe AI-functies en features toe te voegen aan hun openHAB-systemen.”

Hoewel het project de primaire doelen haalde, erkent het team dat verdere verfijning nodig is voor betrouwbare operatie in alle scenario’s. De open-source aard van OpenLicht nodigt continue samenwerking en evolutie uit de bredere community uit.

>> Dit artikel werd oorspronkelijk gepubliceerd op onze zustersite, EE Times Europe.