dieses konzept eines multisensors mit integrierten lern-algoritmen finde ich unfassbar spannend. offenbar ist es noch im entwicklungsstadium und es gibt ihn noch nicht zu kaufen, aber sobald es diesen sensor gibt und er bezahlbar ist, möchte ich mit so einem sensor rumspielen.

das konzept habe ich in ansätzen und im kleinen bereits testweise umgesetzt. unter anderem habe ich mir, um in der terminologie des videos zu bleiben, einen virtuellen sensor zweiter ordnung gebaut, um offene fenster zu detektieren. wenn die temperatur in einem bestimmten zeitraum, bzw. zwischen einer bestimmten anzahl verschiedener messpunkte fällt, bzw. ein bestimmes delta überschreitet, gehe ich davon aus, dass ein fenster offen ist. das funktioniert einigermassen, aber hat grossen verbesserungsbedarf. vor allem müsste ich faktoren wie aussentemperatur, luftfeuchtigkeit und deren änderungen in die berechnung mit einbeziehen, um wirklich zuverlässige ergebnisse zu bekommen. das ist mit den werkzeugen, die mir bisher zur verfügung stehen, einfach noch zu kompliziert.

mustererkennung, bzw. machine-learning, würde hier wirklich helfen und mit dieser technologie wäre das, was gemeinhin „smart-home“ genannt wird, zumindest in ansätzen klug. bis jetzt fällt mir kein heimautomatisierungs-gerät oder -system ein, dass ich wirklich smart nennen würde. vernetzt: ja, automatisierungsfähig: auch. aber sonst: eher nichts.

und: hier steckt die smartness lediglich in der sensorik. die aktoren, bzw. die steuerung von systemen, die über einfache wenn-dann-regeln hinausgeht, ist noch ein sehr unterbearbeitetes gelände.

ich bin jedenfalls sehr gespannt, wie sich das projekt „synthetic sensors“ weiterentwickelt.

(via)