Semantic Building Labor: Neue Geräte, Konnektoren und technische Entwicklungen
In ForeSight sind nahezu alle Geräte, Sensoren, Aktoren, Systemwelten und Middleware-Systeme vertreten, die derzeit in Gebäuden und der Gebäudehülle zum Einsatz kommen. In den meisten Fällen verfügen diese Systeme über eine Web-Schnittstelle, so dass sich daraus Daten gewinnen lassen, die im ForeSight DataSpace vorgehalten werden. Damit aus Daten wiederum Informationen werden, mit denen Künstliche Intelligenz in Gebäuden erforscht und trainiert werden kann, bedarf es bestimmter Voraussetzungen: Eine einheitliche semantische Beschreibung, die technische Interoperabilität jenseits von lokalen Protokollen sowie die Einbeziehung von Kontextinformationen wurden im Vorgänger-Projekt SENSE mit dem W3C Web of Things (WoT) Ansatz entwickelt und nun durch die ForeSight-Toolbox ergänzt.
Semantic Building Labor: Schmelztiegel für umfangreiches KI-Wissen, existierende Systeme und Gateways
Die Erprobung der KI-gestützten Services in der ForeSight-Plattform erfolgt in aufeinander aufbauenden Testszenarien. Bevor intelligente Services in Musterwohnungen oder real bewohnten Umgebungen getestet werden, erstellen die ForeSight-Forscherinnen und Forscher Prototypen im Semantic Building Labor, die die grundlegende Zusammenarbeit beteiligter Geräte und Sensoren sicherstellt. Hier können Hersteller und Serviceanbieter, aber auch freie Entwickler in einer offenen und gleichzeitig vertrauensvollen Diskussions- und Testumgebung Anforderungen an Künstliche Intelligenz erörtern und neue Technologien testen.
Einige erfolgreich durchgeführte Beispiele sind die auf semantisch beschriebenen Daten aufsetzenden Interaktionen zwischen bisher abgeschotteten Bereichen, sogenannte „Silos“, z.B.:
- Energiemanagement und Home Security wurden zueinander daten-kompatibel und können neuen, relevanten Input für die jeweils anderen Systeme darstellen, ohne dass die teilweise regulierten oder zertifizierten Systeme angepasst werden mussten. Im Implementierungsbeispiel wurden Feuer-Alarmierungen aus der Home Security-Anwendung genutzt, um gezielt die Informationen heranzuziehen, um im EMS Verbraucher (E-Ladesäule) abzuschalten.
- Unabhängig voneinander installierte Einzelgeräte wurden kombiniert zu virtuellen Geräten mit vielfältigen Funktionen. Beispielsweise werden Kamera, Türschloss, Klingel, Abstellbox, Bewegungsmelder und Messenger-Dienste zu Türöffnern für praktische Delivery-Services.
- Web-Service und Smart Home und City Equipment wurden kombiniert für Mobility-Angebote, z.B. automatische Fahrrad- oder Car-Sharing- Reservierung im morgendlichen „Aufsteh-Prozess“ und in Abhängigkeit des Wetters.
- Die Corona-bedingte Fokussierung auf gute Raumluftqualität und Kombination von Sensoren und Aktoren wurde im Semantic Building Labor aufgegriffen und nach dem SENSE-Projektende in konkrete Verwertungsarbeiten überführt.
- Die Implementierung der Notfallerkennung im Use Case „Intelligenter Gebäudepförtner“ wurde im Semantic Building Labor vorgenommen.
Wir verstehen und Leben das Lab als Ort der Inspiration und des Ausprobierens, denn auf die besten Ideen kommt man im Miteinander und beim Kombinieren von Denken und Machen. Das gilt ganz besonders auch bei der Frage, wo lassen sich KI-Anwendungen sinnvoll in Smart Living Abläufe einbinden.
Erweiterung des Web of Things Datenmodells
Bisher steht die bestehende und zur Weiterentwicklung implementierte WoT-Schnittstelle Developern in einer stabilen Beta-Version zur Verfügung. Die Verwertung als parallele Developer-API ist für das Jahr 2022 vorgesehen und soll mit Ende des ForeSight Projekts implementiert werden. Nach den ersten Projekterfahrungen zu KI-Services aufbauend auf den semantisch annotierten Daten werden diese Services als Bestandteile der Plattform-Funktionalität „Function-as-a-Service“ zur Verfügung gestellt.
Wichtiger Baustein für Nachhaltigkeits- und Verwertungsansätze in ForeSight
Die vorwettbewerbliche Laborumgebung des Semantic Building Labor ist ein Baustein für die ökonomische Verwertung in ForeSight. Aus Sicht der Plattformteilnehmer stellt es einen wichtigen Aspekt bei der potentiellen Ausgründung neuer Startups dar, denn KI-basierte Anwendungen leben von domänenübergreifenden Szenarien. Diese lassen sich im betrieblichen Umfeld kaum umsetzen und somit auch nicht sinnvoll erproben. Das dritte Projektjahr in ForeSight hat demnach alle Möglichkeiten, die Laborumgebung für Tests an existierenden Systemen und Gateways zu nutzen, um die Ergebnisse dann in Praxisinstallationen zu überführen und durch Vernetzung der Partner am Ökosystem Smart Living mitzuwirken.
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