Умный дом проект по технологии презентация: Презентация по технологии «Умный дом» 7 класс

Творческий проект Умный дом презентация, доклад

Слайд 1Текст слайда:

Творческий проект «Умный дом»

Баженовой Марии
Хабибрахмановой Лианы
7 «Б» класс

---

Слайд 2Текст слайда:

1. Проблемная ситуация

Проекты «умных» домов предполагают постройки жилого типа, которые оборудованы с помощью высокотехнологичных устройств и автоматизации. И мы решили узнать подробнее об этих устройствах и системах и каких видов они бывают.

---

Слайд 3Текст слайда:

2.Цель проекта

Разработать творческий проект системы «Умный дом». Рассмотреть применение элементов этой системы для нашего будущего дома.

---

Слайд 4Текст слайда:

3.Задачи

Ознакомиться с понятием «умный дом»
Ознакомиться с технологиями освещения жилого дома
Узнать о размещении картин и коллекций в интерьере
Научиться применять современные технологии и средства поддержания гигиены жилого помещения
Ознакомиться с электрическими бытовыми приборами для уборки помещения с климатическими приборами
Собрать необходимую информацию по сайтам Интернета, посвященным комплексной системе управления «Умный дом»
Проанализировать потребности в управлении нашим домом с помощью различных датчиков
Создать список (перечень) наших проблем
Найти технологии, подходящие для нашего дома.
Определить, какими средствами для их реализации располагает наши семьи.

---

Слайд 5Текст слайда:

4.Критерии и требования к нашему будущему дому

Внешний вид
Метраж
Потребление электроэнергии
Уют и комфорт
Система «Умный дом»
Экономичность
Размеры
Энергоэффективность

---

Слайд 6Текст слайда:

5.Исследования

Мы ознакомились с соответствующими сайтами Интернета, из которых подробнее узнали о том, что же входит в понятие «Умный дом». Поскольку это очень сложный, но интересный для нас вопрос, мы обратились за разъяснениями к родителям. Оказалось, что это система автоматизации домов, офисов, квартир, включая в себя следующие компоненты:
Автоматизация систем безопасности
Автоматизация электроснабжения
Автоматизация систем освещения
Автоматизация климатических систем
Автоматизация центрального блока управления
Автоматизация канализации
Автоматизация водоснабжения
Система multiroom
Управление жалюзи и рольставнями
Система «Умный дом» проектируется и собирается индивидуально для каждого потребителя. Это делают профессионалы. Самостоятельно такую систему в доме сделать практически невозможно. Некоторые из перечисленных выше систем можно не устанавливать или наоборот, добавить новые.

---

Слайд 7Текст слайда:

6. Варианты будущего дома, интерьер и ландшафт

---

Слайд 8Текст слайда:

---

Слайд 9

---

Слайд 10Текст слайда:

7. Выбор систем

Выбранные нами системы и ценообразование

---

Слайд 11Текст слайда:

8. Влияние систем умного дома на человека и экологию

Влияние на экологию:
Умный дом приятно позиционировать системой обеспечения комфорта и безопасности. Как одно из ее главных достоинств, обычно подчеркивается энергоэффективность, которая помогает пользователю минимизировать расходы на содержание жилья. Однако это далеко не все. Умный дом это не только умный, но еще и зеленый дом. Если сравнивать с традиционными жилищами, умный дом дает намного меньшую нагрузку на окружающую среду.
Влияние на здоровье человека:
Умный дом помогает поддерживать температуру, следить за качеством воздуха, следит за состоянием жильцов. Ещё в ее возможности входит контроль пульса и частоты дыхания человека. Этим доказывается, что система умный дом благоприятно влияет на здоровье человека, тоесть она не опасна.

---

Слайд 12Текст слайда:

Наш будущий дом

---

Слайд 13Текст слайда:

9. Самооценка и оценка

Мы узнали что такое система «Умный дом». Разработали проект, рассмотрели применение этой системы для нашего будущего дома. Ознакомились с компонентами умного дома. Наш проект получился классным.
Оценка наших родителей .

---

Скачать презентацию

Презентация первого цифрового ЖК Тюмени вызвала ажиотаж. Тюменцы бронируют квартиры в микрорайоне “Домашний”

Домашний

1 Февраля 2022

1 февраля в Тюмени стартовало раннее бронирование квартир в первом доме жилого микрорайона «Домашний» от ГК «Страна Девелопмент». Накануне состоялась онлайн-презентация ЖК и первого дома «Сибирский». Раннее бронирование дает возможность приобрести квартиры по стартовым ценам. Уже с самого утра в офисах застройщика ажиотаж. Менеджеры консультируют покупателей и помогают выбрать подходящие варианты.

«Домашний» — это первый проект, который строится в Тюмени с привлечением инфраструктурных облигаций. Также это первый цифровой микрорайон в городе, где будут применены технологии «умного дома» и «умной квартиры». Проект располагается в районе Московского тракта, недалеко от ТРЦ «Колумб» и будет состоять из 24 дома.

В первом доме «Сибирский» спроектировано 436 квартир. Его ввод запланирован на IV квартал 2022 года. Дом состоит из 5 секций переменной этажности 9-13 этажей. В нем представлены 57 студий, 80 однокомнатных квартир, 153 двухкомнатных квартиры (в том числе, с европланировкой) и 146 трехкомнатных евроквартир. Покупателям доступны лоты с высокими потолками от 2,7 м, с угловыми окнами или лоджиями, с балкончиками или просторными террасами, с приватными мастер-спальнями или вместительными гардеробными.

Все квартиры продаются с отделкой white box, также предлагается опция «ремонт от застройщика».

Каждая квартира будет оснащена системой «умный дом». В зависимости от выбранного пакета, новым жильцам будет доступно дистанционное управление основными функциями квартиры: от датчика протечек, который сам перекроет воду, до , голосового помощника, который закажет продукты или такси, отрегулирует температуры, включит или выключит свет, откроет утром шторы. Все устройства подключены к Wi-Fi и управляются с помощью мобильного приложения.

ЖК «Домашний» спроектирован таким образом, что внутри каждого дома располагается приватный уютный двор, в то время как сквозь весь микрорайон проходит единая зеленая артерия — пешеходный бульвар. Это благоустроенное пространство с архитектурным освещением модифицируемыми общественными зонами для отдыха всех поколений. По обеим сторонам бульвара на первых этажах жилых домов появятся торговые галереи с продуманным пулом арендаторов и видов бизнеса. Территория «Домашнего» изолирована от машин — наземная парковка вынесена за пределы дворов. В микрорайоне обеспечена безбарьерная среда, а по всему периметру расположено видеонаблюдение, что обеспечивает безопасность жителей.

Проект расположен в районе со сложившейся социально-коммерческой инфраструктурой, включающей образовательные учреждения, торговые центры, поликлиники, банки, парки, рестораны и другие объекты. В перспективе в районе появится детский сад на 560 мест и современная школа для 1 500 учеников. Благодаря удобной транспортной развязке можно за 15 минут добраться до центра города и до любой его точки.

Поделитесь в соцсетях

Другие новости

Рассылка

Подпишитесь
на рассылку блога

Получайте ежемесячную информацию об акциях, видео и фото прямо на почту

Нажимая на кнопку, вы принимаете политику конфиденциальности и даете согласие на обработку персональных данных

или

Позвонить

Звездный

Колумб

Домашний

Сердце Сибири

Семейная ипотека 0,5% и Господдержка 1,5% на квартиры в «Стране»

Колумб

Получите кухню в подарок при покупке квартиры в ЖК «Колумб»

Домашний

Домашний уют в уличном пространстве создаст «Страна Девелопмент»

Сердце Сибири

Бесплатный интернет на полгода получат новосёлы ЖК «Сердце Сибири»

ПРИНЦИП

Как прошёл «Зелёный выходной» для жильцов в ЖК «Принцип»

Телефон

Нажимая на кнопку, вы принимаете политику конфиденциальности и даете согласие на обработку персональных данных

Выбрать квартиру

PPT – Презентация PowerPoint «Технологии умного дома» | скачать бесплатно

Об этой презентации

Transcript and Presenter’s Notes

Title: Smart Home Technologies

1
Smart Home Technologies

• Data Management and Databases

2
Databases for Smart Homes

• Requirements
• Database Types
• Технологии баз данных
• Smart Home Databases
• . )
• Light (15 _at_ 8 Kbps)
• Motion (15 _at_ 8 Kbps)
• Pressure (100 _at_ 8 Kbps)
• Microphone (15 _at_ 500 Kbps)
• Camera (15 _at_ 10 Mbps)

4
Требования к хранению данных

• Пользовательские данные
• Multimedia
• Телефонные сообщения/беседы (500 KBPS 10 Мбит/с)
• Музыка (500 KBPS)
• TV/радиопередачи (500 KBP 10 MBP)
• TV/радиопередач (500 KBP 10 MBP)
• фильмы 100016
• . Мбит / с)
• Изображения
• Computer
• Программы
• Файлы данных
• Операционные системы

5
Запасные проблемы

• Проблемы
• Зачатка и типа
  • Запись и тип
    • .0017
    • Скорость дискретизации/записи
    • 205 Датчиков (158 900 кбит/с)
    • Мультимедийные записи
    • Сент-
    700117 и пристрастия 7 и пристрастия 70017 Granlize 70017 DEMALE DEMAYE

    0 DEMALICE

    0 GRANGILICE . GRANCILIENTERICILICE DEMALICE

    0 GRANGILISE 16166666666666666666666666666666666666666666666666666666. по сравнению с распределенными

    6
    Какие данные хранить

    • Тип данных
    • Необработанные данные
    • Предварительно обработанные
    • Compressed
    • Frequency of Data Storage for Sensor Data
    • Tradeoff between precision and quantity

    7
    Sensor Data Example

    • 9/8/2002 201 AMA5 (Coffee Maker) ON
    • 9/8/ 2002 1659 AMA9 (кондиционер) ON
    • 08.09.2002 35852 AMA0 (стерео) ON
    • 08.09.2002 5570 AMA2 (свет для кухни) ON
    • 08.09.2002 3142 AMA5 (кофеварка)
    • 08.09.2002 783 АМА3 (Плита) ВКЛ
    • 9/8/2002 125452 PMA10 (освещение для ванной) ВКЛ.
    • 08.09.2002 4585 AMA0 (стерео) ВЫКЛ.
    • 08.09.2002 8120 AMA3 (плита) ВЫКЛ.
    • 08.09.2002 10819 AMA4 (нагреватель ванны) ВКЛ.
    • 08.09.2002 1194 AMA0 (стерео) ВКЛ. Нагреватель ванны) ВЫКЛ.
    • 08.09.2002 225 PMA10 (освещение в ванной) ВЫКЛ.
    • 08.09.2002 25237 PMA0 (стерео) ВЫКЛ.
    • 08.09.2002 420 PMA9(A/C) OFF

    8
    Пример просмотра носителя
    
    Многомедиа. Пример

    • Цифровые силуэты (прогнозирующие сети)
    • Предупреждающие поведение в веб -серфингах (). ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ ПО ПРЕДИЦЕРИИ (2002 г.
    • .
    • 140 элементов данных для каждого пользователя
    • Демография (50)
    • Подкатегории по полу, возрасту, доходу,
      образованию, профессии и расе
    • 90 Настройки контента
    • golf, music, yoga

    10
    

    Database Types / Data Models
    • Relational
    • OO
    • Hybrid (Object-Relational)
    • Temporal
    • Deductive
    • Others
    • Spatial,

    11
    Примеры представления данных

    • Реляционные
    • Все мы знаем плоские таблицы атомарных атрибутов
      с отношениями внешнего ключа
    • OO
    • Сложные представления данных
    • Многозначные, составные
    • Временная
    • Реляционная модель добавляет действительные даты начала и окончания к
      каждой таблице (версии информации и когда они действительны)
    • Включает время, события, длительность
    8

    90 Операции

    • DDL/DML (определение данных/языки манипулирования)
    • SQL
    • OQL
    • Операции обновления
    • Встроенная вставка, удаление, обновление
    • Хранимые процедуры для триггеров, активные (ECA) правила

    13
    Пример операций для временных баз данных

    • Включает
    • РАЗ СКОРОСТИ В Определенный период времени
    • Перед/Последующим временем
    • Установка
    • Союз, Intersection 2 -го периода
    • , Intersection 2 2 -е периоды
    • , Intersection of 2. 14
      Активная БД
      • Правила события-условия-действия
      • Разрешить принятие решений в базе данных
        вместо отдельного приложения
      • Relational
      • Implemented as triggers
      • Challenges
      • Rule consistency
      • (2 rules do not contradict)
      • Guaranteed termination
      • Trigger loops (T1 lt-gtT2)
      15
      Smart Home Active DB Example
      • Правила Java, Postgres, Jess
      • Классификация событий (localcomposite)
      • События манипулирования данными
      • Просматриваемая телепередача (канал, время, жанр)
      • Временные события (экземпляр, повторяющийся)
      • Установка температуры на 70 градусов в 700:00. (TCU)
        Название Событие Условие Действие
        Меню просмотра телевизора Телевизор включен Молли держит пульт дистанционного управления На дисплее отображаются соответствующие предпочтения Молли
        Освещение входа Житель входит в дом Уровень освещенности ltthreshold Отрегулируйте освещение до заданного уровня
        Ароматерапия Вечер каждой пятницы, когда Ханна сидит на диване Всегда выпускать аромат
        Ночной бездельник Джон на диване простаивает gt 15 минут, свет включен В комнате никого нет Выключите все устройства в комнате
        17
        Распределенная или централизованная
        • Централизованная база данных может стать узким местом
        • Большой объем ввода данных
        • Большая база данных
        • Большой объем запросов
        • В распределенных базах данных согласованность данных,
          Репликация, а поиск может быть более
          Проблемы
        • Согласованность схем
        • Поиск. Если местоположение данных не известно
        • СПАСИБОЕ СПОСОБИМОЙ СОВЕРКИ для обеспечения базы данных
          

        18
        SMARTHAME

      
      SMARTHACE DATABASE AHRENT

    9008
    DATABASE ARTHARICTION
  8
  DATABASE

18
. .распространяется?

Ответ Оба

Центральное хранилище постоянных данных высокого спроса

Распределенное хранилище динамических данных низкого спроса

Distributed queries

Push processing toward sensors

Adaptive, hierarchical organization

End-effector autonomy (smart sensor)

19
Database Systems

• Commercial
• DB2
• Empress
• Informix
• Oracle
• MS Access
• MS SQL
• Sybase

• Бесплатно
• Berkeley DB
• PostgreSQL
• MySQL

20
UTA MavHome DB

• Active
• Reactive proactive (e. g., to predict)
• Distributed
• Information collection agents
• Rules
• Local Agent what data they need to collect
• Распределенный координатный общий мониторинг
  собранной информации
• Непрерывный мониторинг событий
• Расширение SNOOP

21
Microsoft Easy Living DB (2002)

• Relational
• Fast Rothust, но неловко для некоторых данных
• World Model DB Описывает
• Compustering Devices
• и их личные предпочтения/Установки
• Services
• и их личные предпочтения/настройки
• Services
• .
• Служит уровнем абстракции между датчиками и приложением
  , использующим данные от датчиков
• например. новые датчики? без изменений в приложениях

22
Stanford Interactive Workspace

• Использует LORE
• Полуструктурированная система XML DB
• Все еще доступна, но работа остановлена ​​в 2000 году D-модели, специфичные для приложений
  c-модели предметной области

23
Системы баз данных датчиков

• Проект COUGAR
• www. cs.cornell.edu/database/cougar
• Обработка запросов датчиков по сети Adhoc0017
• Небольшой компонент базы данных (QueryProxy) при каждом датчике
  
• кластеры датчиков предоставляют локальные агрегации (например,
  мин, макс, среднее значение)
• . Предполагает централизованный индекс всех источников данных

24 9008 9008
SIMEMABASE

24
SIMEMEMENBASE

24 9008 9008 9008 9008 9008 9008 9008 9008
SIPERSABASE. Сеть — это база данных.

Navas and Wynblatt, ACM SIGMOD 2001

Сенсорные сети

Большое количество источников данных (105)

Изменчивые данные и организация данных

Thin data servers on scaled-down hardware

Netabase approach

Query decomposition

Characteristic routing (ala IP routing)

Local joins

Query evaluation

25
Siemens Netabase

• www. netabasesoftware .com

26
Хранилища данных

• Репозитории для интеллектуального анализа данных
• Агрегаты/сводки данных помогают повысить эффективность
• Оптимизирован для поддержки принятия решений, а не для обработки транзакций
  
• Определение (Elmasri, стр. 900)
• Предметно-ориентированный, интегрированный, энергонезависимый
  изменяющийся во времени сбор данных для поддержки
  решений руководства
• Заменить управление, с помощью агентов умного дома

27
Складская недвижимость

• Очень большой От 100 гигабайт до многих терабайт
• Обычно включает исторические данные
• Рабочая нагрузка в основном состоит из сложных запросов, которые
  обращаются к большому количеству данных и выполняют множество операций сканирования, объединения и агрегирования.
  Склонен искать «общую картину».
• Обновления закачиваются в хранилище пакетами
  (в одночасье)
• Данные могут быть сильно обобщены и/или консолидированы
  заранее (должно выполняться также пакетами
  , завершаться в одночасье).
• Проведена исследовательская работа (например, «материализовано
  просмотров») — малая часть проблемы.

15.02.04 с http//redbook.cs.berkeley.edu/lec28
.html
28
Хранилища данных

• Очистка данных
• Правила простого преобразования миграции данных
  (заменить «пол» на «пол»)
• Очистка данных использовать знания домена
  (почтовый код 90.13) данные. Попробуйте синтаксический анализ и нечеткое сопоставление
  из нескольких источников.
• Аудит данных обнаруживает правила и взаимосвязи
  (или сигнализирует об их нарушениях). Мало чем отличается от майнинга данных
  .
• Загрузка данных
• может занять очень много времени! (Сортировка, индексирование, суммирование
  , проверка ограничения целостности,
  и т. д.) Параллелизм обязателен.
• Полная загрузка, как одно большое точное изменение старых данных
  на новые, является атомарным.
• Добавочная загрузка («обновление») имеет смысл для
  больших складов, но модель транзакций более
  сложна, приходится разбивать нагрузку на партии по
  транзакций и периодически фиксировать их в
  , избегая блокировки всего. Нужно быть осторожным
  поддерживают согласованность индексов метаданных.

15.02.04 из http//redbook.cs.berkeley.edu/lec28
.html
29
Хранилища данных 30
Определение интеллектуального анализа данных

• Обнаружение новой информации с точки зрения шаблонов
  или правил из огромных объемов данных
• Извлечение шаблонов, которые не могут быть легко найдены с помощью
  , задающего правильные вопросы (запросы)
• Слишком много данных для людей
• , появившиеся из
• Обучение искусственным интеллектукемачину, Neural
  NET, генетические алгоритмы
• Статистические данные
• Операции. требуется
• Очистка данных
• Исправление неверных данных (например, орфографии, почтовых индексов)
• Трудно справиться с отсутствующими, ошибочными,
  конфликтующими, избыточными данными
• Обогащение
• Добавить данные (например, возраст, пол, доход)
• Трансформация данных
• Агрегат (например, почтовые индексы? Район)
• . Результаты
  • Правила ассоциации
  • Купить подгузники ? купить много пива
  • Последовательные узоры
  • Купить дом ? купить мебель в течение нескольких месяцев
  • Деревья классификации
  • Типы покупателей (высококлассные,торг-на совесть, )
  • Зачем это делать?
  • Сделайте больше денег
  • Science Medicine

  33
  Цели по сбору данных

  • Найти шаблоны для предсказания будущих событий
  • .
  • кредитоспособность

  34
  Результаты интеллектуального анализа данных

  • Association rules
  • Classification hierarchies
  • Clustering
  • Sequential patterns
  • Patterns within time series
  • Type of result, inputs algorithms vary
  • Often interested in some combination of these
    types of Knowledge

  35
  Кластеризация

  • Методы обучения без учителя
  • Обучающие выборки неклассифицированы
  • Против. контролируемое обучение (классификация)
  • Категории лекарств от депрессии
  • Категории телезрителей
  • Категории покупателей (вероятно, маловероятно)
  • Категории домохозяйств?
  • Одинокий мужчина, мать/дети, обычный
    (M/D/дети), DINKs.

  36
  Последовательные модели

  • Обнаружение связей между событиями с определенными
    временными отношениями0016 и в течение 18 месяцев, высокая мочевина Blood MUREA
  • , затем почечная недостаточность, вероятно, в следующие 18 месяцев
  • Особенно важно в Smart Homes

  37
  Последовательный паттер (3 набора)

• соевое молоко, хлеб, шоколад, бананы,
  шоколад, листья салата, помидоры, шоколад
• 2 Подпоследовательности
• соевое молоко, хлеб, шоколад, бананы,
  шоколад,
• бананы, шоколад, салат, помидор,
  шоколад

38
Обнаружение последовательного паттерна

• Носителем последовательности S является набор из
  заданного набора U последовательностей 90, из которых S1 представляет собой 90 S1 подпоследовательность.
• Сколько раз появляется S?
• Найти все подпоследовательности из заданных наборов последовательностей
  , которые имеют заданную пользователем минимальную поддержку.
• Последовательность S1, S2, Sn является предиктором
  тот факт, что покупатель, купивший набор S1, с
  вероятностью купит набор S2, а затем S3,
• Поддержка прогнозирования на основе частоты этой последовательности
  в прошлом
• Многие вопросы исследования для создания хороших алгоритмов Модели во временном ряду
  • Обнаружение 2 моделей, которые проявляются во времени
  • Цены акций Choice Homes и Home Depot в 2003 г.
  • 2 продукта показывают одинаковую модель продаж летом, но
    другую зимой
  • Паттерны солнечного магнитного ветра могут предсказывать земные
    атмосферные изменения

  40
  Обнаружение закономерностей временных рядов

  • Временные ряды представляют собой последовательности событий последовательностей за n дней или
  • Самый длинный период, в течение которого изменение не превышает
    1
  • Сравнение
  • Необходимо определить меры подобия

  41
  Другие подходы в интеллектуальном анализе 9003

  • НЕРОРНЫЕ СЕТЫ
  • Вывод функции из набора примеров
  • Непараметрические.
  .
  • прогнозирование временных рядов
  • Недостатки
  • невозможность увидеть, чему он научился (не декларативный)

  42
  Другие подходы к интеллектуальному анализу данных

  • Генетические алгоритмы
  • Настройка
  • Представление (строки над алфавитом)
  • Функция оценки (приспособленности)
  • Параметры поколений, частота кроссинговера,
    частота мутаций и др.
  • Рандомизированные операторы (вероятностные) параллельный
    поиск в пространстве поиска
  • Используется для решения проблем и кластеризации

  О PowerShow.com

  Home Умный дом IoT: внедрение IoT в домашних условиях

  Прошло несколько лет с тех пор, как мы начали слышать слухи о новом типе бытовой техники. Умные зеркала, роботы-пылесосы, беспроводная кухонная техника — интерактивные, подключенные к Интернету устройства, которые изменят нашу жизнь. В 2019 году, объем продаж IoT-устройств для умного дома достигнет 13 миллиардов долларов, а к 2022 году, по прогнозам, превысит 53 миллиарда долларов. , моторизованные жалюзи и автоматические окна и двери, кажется, мало кто обсуждает , почему потребителей однозначно не купились на ажиотаж вокруг дома IoT, или действительно ли домашняя жизнь улучшилась в результате этого.

  Учитывая, насколько индивидуальны наши дома, не должно ли нас беспокоить то, что компании, рекламирующие эти продукты, склонны обсуждать «удобство, связь и безопасность» больше, чем потенциальное улучшение качества жизни? Является ли внедрение Интернета вещей (IoT) в наших домах неизбежным? Это уже здесь?

  Где-то в ближайшем будущем

  Усталый деловой человек возвращается в свой сертифицированный умный дом IoT после долгой рабочей недели. Интеллектуальная система безопасности определяет, что они одни, и запускает последовательность «Пятничный вечер». Интерком с задумчивым, успокаивающим голосом намекает, что они, возможно, захотят сделать заказ сегодня вечером. Деловой человек разгружает свои вещи на кухне, где умная плита отображает выбор блюд на вынос, а не руководство по рецептам по умолчанию.

  После того, как принесли еду, они уходят в гостиную, чтобы посмотреть телевизор. Smart TV готовит подборку марафонов Netflix, классифицированных по настроению. Они выбирают: «Хочешь взбодриться? Комедийный плейлист».

  Перед запуском программы они просматривают набор графиков, отображающих данные об их активности и питании в течение дня. Создан список советов по разумной жизни, один из которых гласит, что в зависимости от количества ночей подряд, проведенных в одиночестве, они могут подумать о том, чтобы изучить выбор популярных сайтов знакомств вместо просмотра телевизора.

  По непреднамеренному движению большого пальца запрос принимается, и сразу же отображается набор профилей, каждый из которых выбран из сгенерированного списка их отслеживаемых предпочтений. Шквал пингов и сообщений от других претендентов на дом заполняет экран. Умный домофон восклицает: «Вам письмо!» Сбитый с толку и запутавшийся деловой человек нащупывает пульт, и… о-о, телевизор делает селфи в ответ на поток пингов.

  Их изображение, сидящего в нижнем белье и поедающего лапшу, ненадолго появляется на экране, а затем исчезает в эфире. Поток сообщений удваивается, система зависает, умный дом перезагружается. В доме становится темно.

  Home Умный дом IoT

  При всех заголовках и дебатах, касающихся Интернета вещей и приложений IoT, количества подключенных устройств и рыночных оценок, кто-нибудь задается вопросом, что произойдет с домом, когда умные дома возьмут верх? Означает ли умный дом конец «дома», каким мы его знаем?

  Дом — это первое место, где мы формируем нашу индивидуальность и отмечаем наше место в мире — наш изначальный профиль. Поколения строятся на поколениях, и мы можем заглянуть в эти прошлые дома как окна в жизнь этих поколений, их ценности и амбиции. Что наши умные дома говорят нам о нас самих? Или, может быть, то, что открывается всем остальным?

  Краткая история автоматизированного дома

  Движение к автоматизированному дому началось почти два века назад. С появлением электричества, когда мы впервые «подключили» наши дома, лампочка подарила нам ночь. Хотя это и не считается самым здоровым или «лучшим» явлением, факт остается фактом: технология освободила нас от ограничения естественного света.

  Позже приборы заменили инструменты, и все, что двигалось или могло двигаться, стало питаться от батареек. Первое поколение автоматизированного дома рекламировало более высокую производительность и больше свободного времени. Больше времени для семьи, больше возможностей для карьеры некогда связанной домохозяйки, автоматизированный дом освободил нас от необходимости поддерживать его.

  Изменения неизбежны, и развивается технологическая тенденция к новому поколению внутренней свободы. Но какой ценой? Приглашая мир внутрь, не становимся ли мы слишком открытыми? Внедряя умный дом, теряем ли мы безопасность, которую наш дом, наше самое личное пространство давало нам на протяжении тысячелетий?

  Учитывая общепринятое во всем мире мнение о том, что конфиденциальность мертва, эти мысли могут остаться незамеченными разработчиками и дизайнерами. Суть, однако, в том, чтобы задаться вопросом, что предлагает умный дом в обмен на то, от чего мы должны отказаться. Стоит ли торговать? Улучшится ли домашняя жизнь, как это было во время первых поколений автоматизации? Как дизайнеры, учредители сообщества, играющие большую и важную роль в этих изменениях, как мы можем гарантировать сохранение достойной домашней обстановки?

  Интернет вещей (IoT) — один из тех горячих терминов, когда мы слышим его, мы понимаем его значение, но мало знаем о его ощутимых последствиях. И мы слышим фантастические цифры, такие как «75 миллиардов подключенных к Интернету вещей устройств по всему миру к 2025 году».

  Но эти числа имеют то же значение, что и знание того, что Земля находится на расстоянии 92,2 миллиона миль от Солнца. Это очень важные цифры, но подавляющее большинство из нас не понимает их специфики и, конечно же, не обращается к ним каждый день. Все, что большинство из нас хочет знать, это то, как это улучшит нашу жизнь.

  Что подпитывает сопротивление технологии «умного дома» Интернета вещей, которая внедряется с такой же повсеместностью, как сегодня смартфоны? Рассмотрим ранние этапы технологии смартфонов. Что заставило их сделать скачок от нишевого устройства к тому, чтобы быть прикрепленным к уху почти каждого человека на планете?

  Смартфоны существовали около десяти лет, прежде чем рынок значительно вырос. Выпуск iPhone в 2007 году привел к серьезным изменениям, поскольку Apple первой разработала и выпустила на рынок устройство для повседневного использования. Элементы, введенные (или улучшенные) в iPhone, казались незначительными изменениями интерфейса, но тем не менее они могли стать катализатором серьезных изменений. Каким может быть критический переломный момент для умных домов IoT?

  Проблема с нишей, продукты Интернета вещей

  Кажется, что каждый день выпускается все больше продуктов для умного дома, которыми можно оборудовать свой дом. Тем не менее, с каждой новой системой появляется новое устройство IoT с новым пультом, который подключается к новому приложению на вашем смартфоне. И какими бы потенциально полезными ни были эти устройства, какими бы инновационными и уникальными они ни были, похоже, они не связаны с какой-либо более важной целью.

  Несколько лет назад Ив Беар опубликовал проекты подключенной системы слежения за садом под названием Edyn. Система содержит два продукта: один для мониторинга почвы, а другой для реагирования на отслеживаемые данные и полива сада по мере необходимости. С помощью данных приложение может порекомендовать, какие растения легче всего выращивать и что им может понадобиться для процветания.

  Кажется, это очень удобно, но достаточно ли оно необходимо, чтобы получить широкое распространение или действительно изменить то, как мы обслуживаем наши дворы? Этот инструмент является представителем большинства технологий умного дома. Возможно, приятно иметь, но действительно ли оно того стоит?

  Вот история о человеке из Англии, который провел 11 часов, пытаясь заварить чашку чая с помощью своего чайника WiFi. Похоже, что базовая станция не смогла связаться с самим чайником. История из 2016 года, но здесь кроется загадка — взаимодействие между устройствами. Чайник не поставлялся с программным обеспечением, которое позволяло бы легко интегрировать его с другими устройствами в доме.

  Что будет дальше в домашней автоматизации IoT

  Проблема с неуклюжим взаимодействием между несколькими приложениями стала очевидной, и есть определенный толчок к разработке превосходного «хаба» домашней интеграции для всех умных домашних устройств Интернета вещей. Некоторые из ключевых игроков: SmartThings, Wink, Amazon Echo, а Apple набирает обороты с помощью HomeKit.

  Пока нет настоящего лидера. Чего, кажется, не хватает, так это надлежащего интерфейса, который может облегчить некоторые головные боли, мешающие удобству.

  Один продукт, Josh.ai, осознал необходимость согласованности между устройствами и, используя свою запатентованную технологию обработки естественного языка (NLP), сосредоточил свой манифест на взаимодействии. Они предвидели необходимость разработки и создания программ вместе с пользователем с течением времени.

  Впоследствии определенные команды запоминаются, поэтому Josh.ai знает, что каждое утро он должен медленно зажигать свет, включать утренние новости и готовить чашку кофе. Интерфейс избавляет от необходимости выбирать между приложениями и отвечает на голосовые команды для управления всеми подключенными устройствами. Josh.ai рекламируется как средство, позволяющее «разговаривать со своим домом так же естественно, как с членом семьи или другом».

  Josh.ai основывает свой продукт на использовании голоса, а не любого другого интерфейса, что является важным шагом для технологии умного дома. Их платформа, по сути, спрашивает, как люди могут запрограммировать свой дом с минимальными усилиями. Стремление заключалось в том, чтобы даже такие сложные процессы, как утренние дела, можно было запрограммировать голосом и запомнить на будущее. «Эй, Джош, когда я приду домой, ты можешь включить свет, поставить духовку на 300 и поставить что-нибудь вроде Фрэнка Синатры? Я приведу домой друга».

  Если Josh.ai является одним из наиболее многообещающих центров домашней интеграции для продвижения умного дома на следующий этап, что говорится в его манифесте о том, что мы можем ожидать от этой технологии в ближайшем будущем?

  Фраза «сделайте свою жизнь проще и продуктивнее» часто повторяется в манифестах этих продуктов. Большая часть того, что они предлагают, — это автономное управление такими вещами, как свет и музыка. В наши дни мы живем в другом мире, это правда, но разве это вообще сравнимо с переходом от веников к пылесосам?

  Три основных аспекта Josh.ai — это простое энергосбережение, постоянная осведомленность об устройствах и более сетевая система. Как эти ценности соотносятся с прошлыми технологиями, которые значительно освободили среднего человека?

  Хотя преимущества некоторых продуктов IoT могут показаться неутешительными, реальная проблема заключается в том, что они потенциально представляют значительный риск. Возьмем, к примеру, Nest; что может быть безвреднее термостата? Тем не менее, за свою относительно недолгую жизнь Nest уже подвергалась осуждению за продажу истории домашних пожаров страховым компаниям.

  Если бы «умный дом» стал вашим «лучшим другом», хотели бы вы, чтобы он знал все о ваших предпочтениях? Как много мы действительно хотим, чтобы наша семья или самые близкие друзья знали о нас самих? Говорим ли мы им, что мы одиноки? Даже если они очень хорошо умеют хранить секреты, делимся ли мы с ними своими сокровенными мыслями?

  Когда кто-то увещевает против неизбежного, он может показаться луддитом или капризным мыльным боксером. Но не кажется ли немного странным, что не так давно мы маршировали за уединение, и вот мы с готовностью возвращаем его обратно?

  • • •

  Дополнительная информация в блоге Toptal Design:

  • Принципы дизайна и их важность
  • 10 результатов UX, которые используют лучшие дизайнеры
  • Дизайн приборной панели — рекомендации и рекомендации
  • Карты пути клиента — что это такое и как их составить
  • Темные интерфейсы. Хорошее и плохое. Что можно и чего нельзя делать

  Понимание основ

  Американская ассоциация домостроителей приняла термин «умный дом» в 1984, но умные дома IoT, или домашняя автоматизация IoT, всерьез зародились в начале 2000-х годов. Начали появляться различные типы более дешевых технологий умного дома, и поэтому умные дома внезапно стали более доступным вариантом для потребителей.

  Echo IV, первая система домашней автоматизации IoT, была разработана в 1966 году. Она позволяла потребителям создавать списки покупок, контролировать температуру дома и включать и выключать бытовые приборы. Созданный в конце 60-х годов кухонный компьютер мог также создавать рецепты, но он так и не стал успешным из-за своей высокой цены.

  Echo IV была первой в мире системой домашней автоматизации, хотя она так и не поступила в продажу. Изобретенный Джимом Сазерлендом в 1966 году «электронный домашний оператор» (ECHO) мог хранить рецепты, отправлять сообщения, контролировать температуру в доме, составлять список продуктов и включать или выключать приборы.

  Умный дом IoT обычно работает через подключенный к Интернету центральный концентратор, который управляет всеми различными устройствами. Мобильное приложение, в свою очередь, управляет центральным узлом умного дома. Настройка умного дома IoT может быть сложной задачей: существует множество различных аксессуаров, которые работают только с определенными продуктами.

  Добавить комментарий Отменить ответ

  Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

  Комментарий *

  Имя *

  Email *

  Сайт