ForeSight - Zwischenbilanz 02/2021

Die Entwicklung der vier Use Cases Smarte Gebäudebewirtschaftung, Smartes Energiemanagement, Intelligenter Gebäudepförtner und Smarte Assistenz mit klar definierten Smart Living Services schreitet voran. Im letzten Quartal wurden real bewohnte Testwohnungen mit entsprechender Sensorik ausgestattet und die ersten, bereits vollständig entwickelten KI-Methoden erfolgreich integriert.
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ForeSight verfolgt das Ziel, KI-Methoden für den Einsatz von Smart Living-Anwendungen zu evaluieren und prototypisch in Form von Basisservices und nutzbaren Diensten in einer geschützten Compute-Umgebung bereitzustellen. Dafür werden verschiedene KI-Ansätze entwickelt, die vor allem die Aspekte Datenschutz und -Recht, Ethische Kriterien, Technische und Soziale Robustheit, Transparenz und Erklärbarkeit, sowie das gesellschaftliche und ökologische Wohlergehen berücksichtigen. Um die Praxistauglichkeit zu jedem Zeitpunkt sicherzustellen, werden derzeit die bereits vollständig entwickelten KI-Methoden in die vier alltagsnahen Use Cases aus den Bereichen Gebäudebewirtschaftung, Smartes Energiemanagement, Intelligenter Türpförtner und Smarte Assistenz überführt. Mit Hilfe dieser Anwendungsfälle lässt sich zielgruppengenau erarbeiten, welche KI-Methoden sich für welche Einsatzzwecke und Daten eignen. Die Verzahnung der einzelnen Use Cases unterstreicht, wie das Zusammenspiel verschiedenster KI-Anwendungen in einer Wohnung aussehen könnte. Die daraus resultierenden Projektergebnisse werden dann wiederum in die sichere und universelle ForeSight-Plattform integriert.

Was zunächst für den Leser abstrakt klingen mag, lässt sich anhand des UseCases „Smarte Assistenz“ etwas näher erläutern. Aufgrund der Vielschichtigkeit des Themas werden in ForeSight aktuell zwei Beispiele einer „Notfallassistenz“ und einer „Küchenassistenz“ abgebildet. Im Rahmen der „Lebensbegleitenden Assistenz“ geht es darum, wie mit Hilfe des Einsatzes von neuronalen und regelbasierten KI-Methoden ein selbständiges und sicheres Leben in einem Haus oder einer Wohnung auch bei einem erhöhten Assistenzbedarf ermöglicht werden kann. Im Mittelpunkt steht also die Erkennung von grundlegenden Einzel- oder ganzen Tagesabläufen, typischen Verhaltensmustern auf der Basis gängiger und preiswerter Smart Home Sensorik sowie Smart Meter Daten. Konkret geht es um die Frage, wie KI-basierte Services aufgebaut und strukturiert sein müssen, damit sie sinnvoll in verschiedenen Wohnungen eingesetzt werden können. Um diese Fragen hinreichend zu beantworten, wurde im letzten Quartal eine real bewohnte Testwohnung mit der entsprechenden Sensorik ausgestattet und eine Bedienoberfläche für die Steuerung des Gesamtsystems entwickelt. Das hinterlegte System gleicht nun permanent die Abläufe in der Wohnung ab und dokumentiert das alltägliche Verhalten der Bewohnenden. Sollte es im gewohnten Tagesablauf zu Abweichungen kommen und die Haustüre beispielsweise ungewöhnlich lange offenstehen, erzeugen die integrierten Services ein Alarm-Event und senden diese an die hinterlegte Plattform. Die reguläre und von den Nutzenden ausdrücklich freigegebene Betrachtung von Bewegung und Aktivitäten in der Wohnung ergeben in Verbindung mit einem entwickelten ForeSight-Werkzeug wertvolle Hinweise, ob es im Alarmfall eine „passende Vorgeschichte“ gab oder ob es sich ggfs. um einen Fehlalarm handeln könnte und die Haustüre einfach nicht richtig zugezogen war. Im Zuge diese Szenarios wurden auch die zugrundeliegenden Plattformfunktionalitäten untersucht und das Zusammenspiel von Plattformkomponenten mit externen Fremdplattformen getestet. Dies wurde beispielhaft anhand der hakisa-Plattform des assoziierten Partners Hakisa umgesetzt.

Im Bereich „Küchenassistenz“ wurde der „smarte Ernähungsassistenz“ näher durchleuchtet. Im konkreten Fall geht es um einen smarten Ernährungsassistenten, der Rezepte vorschlägt, welcher nicht nur den Geschmack der Nutzenden trifft, sondern gleichzeitig auf eine gesunde Ernährung achtet. Bei der Entwicklung sind viele Aspekte zu beachten. Zum Beispiel, ob Krankheiten wie Diabetes, Cholesterin oder irgendwelche Allergien vorliegen oder ob sich die Nutzer*innen vegan oder vegetarisch ernähren. Aber auch religiöse Hintergründe sind zu hinterfragen, um beispielsweise Rezepte mit Schweinefleisch auszuschließen. Eine besondere Rolle spielt der smarte Kühlschrank. Er soll bei der Rezeptempfehlung die bereits vorhandenen Lebensmittel beachten und in den Menü-Vorschlag einbinden. Auch soll das Küchengerät in die Lage versetzt werden, erst die Lebensmittel zu verwenden, die sich dem Verfallsdatum nähern. Zudem soll der integrierte Einkaufsassistenzdienst Informationen darüber liefern, welche Lebensmittel möglicherweise noch besorgt werden müssen. In ForeSight wurde dafür ein KI-basiertes Konzept erarbeitet, welches die nötigen Sensorikdaten aufbereitet und daraus die verbrauchten und vorhandenen Lebensmittel im Kühlschrank erkennt. 

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Zudem konnte eine erste prototypische technische Anbindung der Sensorikdaten an die ForeSight-Plattform erfolgreich vorgenommen werden. Weiterhin wurden erste Überlegungen zur Generierung eines hierarchischen Kriterienkatalogs für den technisch-orientierten Einkaufsassistenzdienst getroffen. Wo KI zum Einsatz kommt, darf die Frage nach den ethischen, sozialen und kulturellen Fragestellungen nicht fehlen. Im Rahmen des smarten Küchenassistenten rückte deshalb das Thema „Wahlfreiheit“ in den Fokus der Betrachtung.

Auch die erfolgreiche Zusammenarbeit mit den assoziierten Partnern konnte im letzten Quartal weiter vertieft werden. Es wurde ein mehrstufiges Konzept entwickelt, welches über eine lose Teilnahme an eigens dafür eingerichteten Workshop-Programmen bis hin zur tieferen Integration in den Datenfluss und zu entwickelnden KI-Methoden reicht. Im nächsten Quartal soll dann mit der praktischen Einbindung der Datenflüsse der assoziierten Partnern in das ForeSight-Projekt gestartet werden.

 

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