Monella yrityksellä on tiloja tyhjillään ja vajaakäytössä, mikä ei ole ekologisesti eikä taloudellisesti järkevää. Tilojen käyttöastetta on kuitenkin mahdollista tarkkailla teknologian avulla. Tutkimme esineiden internet -aiheisessa projektissamme, millainen sensori olisi paras käyttöasteen mittaamiseen. Projekti oli osa kansainvälistä Rapid-Proto Lab -hanketta.
Käyttöastetta voi seurata tekoälyalgoritmeilla, jotka analysoivat monen sensorin syötettä. Sensori voi olla esimerkiksi mikrofoni, uv-sensori, liikkeentunnistin tai hiilidioksidisensori. Järjestelmän voi opettaa varsin tarkaksi käyttöasteen analysoijaksi. Sen etuna on, että tilassa ei enää tarvita kameraa, joka saattaa aiheuttaa yksityisyydensuoja- ja salassapito-ongelmia.
Valoa, ääntä ja kiihtyvyyttä
Valon mittaus on yksi tapa kartoittaa kiinteistön tilojen käyttöastetta. Jos tekoälyn saa koulutettua hyvin uv-sensorille, sen voi kouluttaa samalla mekanismilla muillekin sensoreille. Eri sensoreista saatavan tiedon yhdisteleminen onkin erityisen hyödyllistä. Esimerkiksi oveen kiinnitetyn kiihtyvyyssensorin avulla voidaan saada tietoa, jonka perusteella voi päätellä, onko henkilö tullut huoneeseen sisään vai ei.
Etenkin äänitiedosta voi päätellä monenlaista, jos tekoäly saadaan koulutettua prosessoimaan sitä hyvin. Äänitiedostosta pystyy algoritmien avulla selvittämään esimerkiksi sen, mitä kodinkoneita keittiössä käytetään: keitetäänkö kahvia, onko astianpesukone tai vedenkeitin päällä? Laitteisiin ei näin ollen tarvitse asentaa erillisiä sensoreita, jotka sähköasennuksen perusteella välittäisivät tiedon siitä, mitkä laitteet ovat käytössä.
Mittauslaitteet ovat tällaisenaan tarkoitetut sisätiloihin ja paikkoihin, jotka ovat suhteellisen kuivia. Tiloissa, jotka ovat enemmän luonnon armoilla, sensorit vaativat huolellisen kosteussuojauksen ja koteloinnin, jotta ne olisivat suojassa iskuilta.
Rapid-Proto Lab teki yhteistyötä Accenturen kanssa
Projektimme tutkimuskohde pyydettiin Accenturelta Esineiden internet -teemasta, koska Accenturella on Suomessa suhteellisen laaja IoT-laboratorio nimeltään Liquid Studio. Opiskelijaryhmän kanssa olemme olleet kolme kertaa studiolla työskentelemässä. Saimme varsin kattavan esittelykierroksen kaikkien laitteiden toimintaan – se oli aika ainutkertainen mahdollisuus! Aiheeksi valikoitui sensorien testaaminen. Projekti oli Proof of Concept -tyyppinen eli siinä ei pyritty valmiiseen tuotantosovellukseen.
On mielenkiintoista nähdä, kuinka IoT-laitteiston saa asetettua alusta lähtien toimimaan ja millaista dataa laitteeseen on luettavissa ympäristöstä. Kun kehittää järjestelmiä, on tärkeää säilyttää käytännönläheinen, testaileva lähestymistapa. Pelkkä teorian katseleminen verkossa ei tuo taitoa soveltaa tietoa. Tekoälyalgoritmien soveltaminen ja parhaiten sopivan algoritmin löytäminen ei aina ole kovin helppoa. Voikin sanoa, että projekti oli vaativampi kuin alun perin ajateltiin.
Manuaalisesta automaattiseen
Järjestelmä vaatii tässä vaiheessa manuaalista ohjelmistojen käynnistämistä ja tietojen keräystä. Se ei toimi vielä automaattisesti itsekseen. Jos järjestelmää haluaa kehittää liike-elämän tarkoituksiin, yksi keskeinen tavoite olisi se, että ympäristöstä tulevan mittausdatan analyysi olisi automatisoitua. Erilaisia business caseja olisi myös syytä kehittää, sillä ympäristöä havainnoivien sensoreiden soveltamismahdollisuudet ovat lähes rajattomat.
Rapid-Proto Lab on Euroopan unionin rahoittama hanke, jota Haaga-Helia koordinoi. Mukana on yhteistyökumppaneita Italiasta, Hollannista ja Saksasta. Opiskelijat ovat tietojenkäsittelyn, muotoilun ja insinööritieteiden opiskelijoita.
Projektin sisältö rakentuu esineiden internetin (Internet of Things, IoT) ympärille. Tarkoituksena on, että opiskelijat kehittävät ja testaavat uudenlaisia IoT-ratkaisuja pienille ja keskisuurille yrityksille sekä start up -yrityksille.