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I sensori di IoT migliorano l'efficienza della casa intelligente

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Il consorzio industriale di Internet (IIC) ha annunciato i risultati per il banco di prova d'apprendimento profondo della funzione. i partecipanti Dell contabilità elettromagnetica e Toshiba del IIC-membro hanno sviluppato un'applicazione per esplorare l'apprendimento profondo attraverso le reti neurali all'interno di una piattaforma di IoT ottimizzare l'utilizzazione di bene in un edificio per uffici.

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Il banco di prova d'apprendimento profondo della funzione analizza 35.000 punti di informazioni misurati al minuto, lavorante per ottimizzare la manutenzione dei beni controllati della costruzione. Con questa quantità di dati raccolti, il banco di prova conta su intelligenza artificiale individuare le anomalie per migliorare l'esperienza dell'ospite con le cose come scheduler prioritario a dell'elevatore e comandi automatizzati di illuminazione e della temperatura.

La struttura delle costruzioni varia ed è molto costosa progettare un sistema di rilevamento di anomalia per misura la costruzione. L'applicazione del banco di prova impara che cosa uno stato normale stava usando i dati aggregati da molti sensori installati nella funzione. Il gruppo ha potuto usare i dati per determinare uno stato insolito, individuare il dispositivo sospettato ed ha lasciato il controllo del personale se l'illazione è corretta. Per esempio, il banco di prova ha individuato lo stato insolito dell'impianto di condizionamento d'aria nella cucina ed il personale del facility management della costruzione ha scoperto che la presa d'aria canalizza nella cucina era stata chiusa per evitare l'odore dal personale della cucina.

Secondo le case intelligenti della ricerca di Navigant e le città astute Q3, il rapporto 2017, le case intelligenti globali per il mercato astuto delle città si pensa che si sviluppi da $3,6 miliardo nel 2017 a $10,2 miliardo da ora al 2026.