El tiempo importa en la tecnología de hogares inteligentes

¿Alguna vez has pensado en cuántas cosas hacemos con dispositivos inteligentes en casa? Desde encender las luces hasta ajustar el termostato, nuestras Acciones diarias generan un montón de datos. Cada acción que tomamos muestra algo sobre cómo vivimos. Aunque muchos investigadores han mirado lo que hacemos con estos dispositivos, se han perdido una cosa clave: cuándo hacemos esas acciones.

Imagina que tienes un sistema de casa inteligente que sabe no solo lo que haces, sino cuándo lo sueles hacer. Si sabe que empiezas a preparar el desayuno a las 7:30 AM, podría precalentar el horno o preparar tu café justo a tiempo. Esto sería mucho más útil que solo esperar a que le digas qué hacer.

#Por Qué el Tiempo es Importante

El momento de nuestras acciones es super importante para mejorar nuestra experiencia con dispositivos inteligentes. Si nuestros dispositivos pueden Predecir cuándo vamos a hacer algo, pueden responder de maneras que nos facilitan la vida. Por ejemplo, si sueles ver películas a las 8 PM, tu sistema inteligente podría atenuar las luces y encender tu servicio de streaming favorito sin que tengas que mover un dedo.

Sin este tipo de predicciones, los sistemas inteligentes solo reaccionan a lo que decimos o hacemos en lugar de averiguar qué podríamos querer a continuación. Son como un camarero en un restaurante que solo toma tu pedido después de que levantas la mano, en lugar de notar que estás mirando el menú y venir a ayudarte.

#Un Nuevo Conjunto de Datos para Predecir Acciones

En nuestro estudio, reunimos un conjunto especial de datos que rastrea más de 11,000 secuencias de acciones de usuarios junto con la fecha y hora exactas. Usamos este conjunto de datos para crear un modelo que predice cuándo los usuarios realizarán acciones en casa. No se trata solo de lo que haces, sino de predecir el momento específico en que lo harás.

Con nuestro modelo, hemos conseguido resultados decentes, logrando predecir acciones con una precisión del 40% para 96 franjas horarias diferentes y del 80% para una predicción más sencilla de 8 clases.

#El Auge de los Dispositivos Inteligentes

Hoy en día, el número de dispositivos inteligentes en nuestros hogares está creciendo rápidamente. Los expertos creen que el número de estos dispositivos saltará de 15.1 mil millones en 2020 a más de 29 mil millones para 2030. ¡Eso son un montón de gadgets inteligentes trabajando potencialmente para nosotros!

Desde termostatos inteligentes hasta asistentes activados por voz, estos gadgets se han incorporado a nuestras vidas diarias, brindándonos mayor comodidad y conectividad.

#Aprendiendo de Nuestras Acciones

Los dispositivos inteligentes recopilan información sobre cómo nos comportamos y qué nos gusta en función de nuestras acciones y preferencias. Estos datos pueden utilizarse para crear tecnologías más personales y adaptadas a nosotros. Si un dispositivo sabe cuándo prefieres desayunar o cuándo sueles irte a la cama, puede hacer sugerencias o realizar acciones antes de que siquiera lo pidas.

Pero una cosa importante a menudo se pasa por alto: el momento de nuestras acciones. Mientras que muchos investigadores se centran en lo que probablemente hagamos a continuación, no muchos observan cuándo lo haremos. Entender el timing puede mejorar significativamente la rapidez y efectividad con la que nuestros sistemas inteligentes responden a nuestras necesidades.

#Aplicaciones en el Mundo Real

Imagina una casa inteligente que se prepara para tus rutinas diarias. Un sistema que reconoce tu patrón de desayuno y empieza a preparar café a la hora correcta puede transformar tu interacción con estos dispositivos. De esta manera, el sistema no solo reacciona a tus comandos, sino que está activamente haciendo que tus mañanas sean más suaves.

Si lo piensas, cuanto más pueda un dispositivo inteligente predecir el momento de nuestras acciones, más puede ayudarnos a navegar nuestras vidas diarias. Esto incluye preparar comidas, gestionar tareas del hogar e incluso asegurarse de que nunca olvidemos nuestros programas de TV favoritos.

#El Conjunto de Datos que Creamos

Para hacer nuestras predicciones, creamos un conjunto de datos que contiene secuencias detalladas de acciones tomadas con 16 tipos diferentes de dispositivos. Cada secuencia incluye marcas de tiempo exactas, lo que facilita analizar cómo el tiempo afecta nuestro comportamiento.

Nuestro conjunto de datos proporciona una perspectiva más rica que muchas otras fuentes, ya que incluye información detallada del tiempo y del dispositivo para cada acción. Esto es importante porque, al saber exactamente cuándo tuvo lugar una acción, podemos descubrir patrones que nos ayudarán a hacer mejores predicciones.

#Métodos Actuales de Predicción

La mayoría de la investigación en la predicción del comportamiento del usuario se basa en diferentes técnicas de aprendizaje, a menudo incluyendo Modelos de aprendizaje profundo. Si bien estos han tenido éxito en averiguar las acciones que los usuarios podrían tomar, todavía tienen problemas para predecir con precisión cuándo ocurrirán estas acciones.

Modelos tradicionales como los Modelos Ocultos de Markov (HMMs) se centran en detectar patrones de usuario, pero pierden las sutilezas del tiempo. Otros enfoques, como las Redes Neuronales de Memoria a Largo Corto Plazo (LSTMs), han avanzado en modelar comportamientos a largo plazo, pero a menudo no pueden captar los patrones complejos y recurrentes de nuestras vidas diarias.

Nuestro enfoque busca cerrar esta brecha al tener en cuenta el momento de cada acción y mejorar cómo predecimos el comportamiento del usuario.

#Entendiendo la Predicción del Comportamiento del Usuario

En términos simples, la predicción del comportamiento del usuario se trata de entender cómo las personas interactúan con sus dispositivos. ¿Revisas a menudo el termostato en una noche fría? ¿O siempre bajas las luces cuando es hora de una película? Estas acciones representan patrones en nuestras vidas diarias, y conocer estos hábitos puede ayudar a crear un hogar más inteligente.

El principal desafío es que las investigaciones pasadas no han reflexionado lo suficiente sobre el momento de estas acciones. Entender el "cuándo" puede ser tan importante como saber el "qué".

#Prediciendo el Momento de la Acción

Nuestro proyecto se centra específicamente en predecir a qué hora ocurrirá la siguiente acción, dado el historial de acciones pasadas. Esto implica observar todos los factores posibles, como el tipo de dispositivo que se usa, el contexto de ese día e incluso la hora del día.

Por ejemplo, si sueles encender tus luces inteligentes a las 6 PM en días laborales pero a las 7 PM los fines de semana, queremos construir un sistema que reconozca estos patrones y pueda reaccionar en consecuencia.

#Métodos de Representación del Tiempo

Para hacer predicciones precisas, utilizamos dos métodos diferentes de representar el tiempo. Uno se llama Time2Vec, que ayuda a capturar los patrones cíclicos del tiempo. Piensa en ello como descomponer una canción en sus notas; este método nos ayuda a entender el ritmo de nuestras acciones diarias.

El otro es la Embedding de Funciones de Base Radial, que mide cuán cerca está una acción de ciertos puntos de referencia en el tiempo. Esto ayuda a nuestro modelo a determinar si una acción está alineada con tus rutinas habituales.

Al combinar estos dos métodos, creamos una imagen más clara de la temporalidad de tus acciones, mejorando significativamente nuestras habilidades predictivas.

#Construyendo Nuestro Modelo

Nuestro modelo se basa en estas incrustaciones de tiempo, junto con las acciones específicas que se realizan, para producir predicciones sobre cuándo es probable que los usuarios realicen sus próximas acciones. Usamos técnicas avanzadas de aprendizaje automático para analizar datos y generar información.

La estructura general de nuestro modelo implica varios pasos, comenzando con la recopilación de datos de entrada y su transformación en formatos utilizables. Luego procesamos esta información utilizando técnicas que nos permiten entender mejor las relaciones y correlaciones entre acciones.

Nuestro modelo toma toda la información, incluidos los tipos de dispositivos y los tiempos, y la procesa para predecir la próxima vez que realizarás una acción específica.

#Evaluando el Rendimiento del Modelo

Para comprobar qué tan bien funciona nuestro modelo, comparamos su rendimiento con algunos métodos comúnmente utilizados. Nuestro conjunto de datos incluye datos del mundo real de configuraciones de casas inteligentes para asegurar que nuestros hallazgos sean prácticos y aplicables.

Al usar la precisión como nuestra medida principal, podemos ver qué tan bien se desempeña nuestro modelo en comparación con otros. Nuestros hallazgos muestran que nuestro modelo generalmente supera a la competencia, brindándonos confianza en su efectividad.

#¿Qué Sigue?

Mirando hacia el futuro, planeamos mejorar aún más nuestro modelo. Podemos incluir factores externos como las condiciones climáticas o eventos especiales, como las festividades, para hacer predicciones aún más precisas.

Además, buscamos desarrollar sistemas que puedan aprender y adaptarse en tiempo real. Si tus hábitos cambian, el sistema inteligente debería ajustarse en consecuencia para mantener su poder predictivo.

Al enfocarnos en el tiempo y tipo de acciones de los usuarios, los sistemas de casas inteligentes podrían volverse mucho más intuitivos, mejorando significativamente las experiencias del usuario.

#Conclusión

En resumen, predecir cuándo los usuarios tomarán acción en sus casas inteligentes es un área crucial de investigación. Al comprender tanto el momento como el tipo de acciones, podemos crear sistemas que anticipen necesidades y mejoren la calidad de vida.

Nuestra metodología ha mostrado resultados prometedores, y creemos que con un desarrollo continuo, podemos crear experiencias en casas inteligentes que se sientan más personalizadas y amigables para el usuario. Nuestro trabajo es solo el comienzo, preparando el camino para hogares más inteligentes que no solo reaccionen, sino que participen activamente en facilitar nuestras vidas.

Así que la próxima vez que entres a tu casa y encuentres las luces atenuadas a la perfección o el café ya listo, puedes agradecer la magia del tiempo en la tecnología inteligente.