Construyendo Sistemas de Reconocimiento de Actividades Adaptativos para Hogares Inteligentes

Crear sistemas que reconozcan actividades humanas en casas inteligentes no es fácil. Cada hogar tiene su propia distribución y las personas que viven allí tienen hábitos únicos. Por eso, los sistemas listos para usar a menudo solo funcionan hasta cierto punto. Generalmente, se necesita crear nuevos sistemas desde cero, lo que puede llevar mucho tiempo y esfuerzo, y puede ser un lío para los residentes.

Antes, algunos trabajos se centraron en iniciar estos sistemas. Una vez que se completan estos primeros pasos, identificamos puntos clave para mejorar. Al construir sobre los sistemas iniciales, introducimos una manera efectiva de actualizar y extender estos sistemas para un mejor rendimiento. Esto es importante porque las actividades y rutinas de las personas cambian con el tiempo, y nuestros sistemas necesitan adaptarse a esos cambios.

#Importancia de los Sistemas de Reconocimiento de Actividades

Los sistemas de reconocimiento de actividades confiables son vitales. Pueden ayudar a automatizar la asistencia para las personas que viven en casas inteligentes y también pueden rastrear hábitos diarios para evaluaciones de salud. A medida que las poblaciones envejecen, usar estos sistemas puede ayudar a monitorear cambios en el comportamiento durante períodos más largos, lo que es beneficioso para el cuidado de los ancianos.

Con las preocupaciones de privacidad sobre la supervisión por cámaras, el uso de sensores ambientales se ha vuelto más popular. Estos sensores son asequibles y pueden recopilar información sobre actividades cotidianas en los hogares. Sin embargo, aunque estos avances han simplificado la recolección de datos, todavía existen desafíos al desarrollar y aplicar estos sistemas en hogares reales.

#Desafíos con Sistemas de Reconocimiento de Pronta Entrega

La mayoría de los sistemas disponibles para el reconocimiento de actividades humanas no son adecuados para hogares con distribuciones únicas o estilos de vida personales. Por lo tanto, se requiere un sistema a medida para cada hogar individual, considerando las actividades específicas y las distribuciones de los residentes. Construir estos sistemas requiere muchos datos y etiquetas detalladas para asegurar que los modelos sean precisos y personalizados.

En situaciones de la vida real, no es realista esperar que los residentes esperen mucho tiempo o que proporcionen etiquetas extensas antes de que un sistema funcional esté en su lugar. Además, las preocupaciones de privacidad y prácticas hacen poco probable que terceros puedan recolectar los datos etiquetados necesarios mientras los residentes viven en sus hogares.

Así que muchos esfuerzos se centran en desarrollar un modelo inicial que pueda proporcionar algunas capacidades de reconocimiento rápidamente. Estos modelos iniciales están destinados a capturar actividades comunes que ocurren frecuentemente en el hogar.

#Mecanismo de actualización para Modelos de Actividad

Las predicciones iniciales hechas por la versión temprana del sistema sirven como puntos de partida para la mejora. Utilizamos un enfoque auto-supervisado para entrenar un módulo utilizando datos sin etiquetar. Este módulo se utiliza luego para hacer predicciones en áreas donde anteriormente no se detectaron actividades.

Los modelos actualizados aprenden de datos adicionales entrantes, permitiendo una mejora continua. Las predicciones tanto del modelo inicial como del modelo actualizado ayudan a afinar el reconocimiento de la mayoría de las actividades diarias en el hogar.

Este método de mantener y extender un sistema de reconocimiento de actividades asegura su precisión mientras se adapta a los estilos de vida en evolución de los residentes.

#Implementación a Largo Plazo de Sistemas de Reconocimiento de Actividades Humanas

El objetivo de actualizar los modelos de reconocimiento de actividades es mantener el ritmo con las rutinas cambiantes de los residentes. A medida que adoptan nuevas tareas o modifican sus hábitos existentes, el sistema debe adaptarse en consecuencia. Un modelo inicial no es suficiente para capturar todas las variaciones en las actividades realizadas por los residentes.

Los cambios en la vida, como cambiar de trabajo o alterar cómo las personas se mantienen saludables, pueden causar cambios significativos en las rutinas diarias. Por lo tanto, el desarrollo continuo es esencial para asegurar que el sistema siga siendo útil para rastrear comportamientos.

#Enfoque para el Aprendizaje Continuo

Para abordar la necesidad de aprendizaje continuo, nos enfocamos en actualizar los modelos de reconocimiento a medida que se dispone de nuevos datos. Necesitamos asegurar que los sistemas sigan siendo relevantes a la luz de los patrones de actividad cambiantes y acomodar estos cambios sin perder la información previamente aprendida.

Al aplicar técnicas auto-supervisadas, podemos entrenar modelos utilizando datos sin etiquetar para aprender representaciones útiles. De esta manera, evitamos la tarea que consume tiempo de etiquetar datos para cada segmento observado en el hogar.

#Técnicas en Aprendizaje Auto-Supervisado

El aprendizaje auto-supervisado ayuda a extraer representaciones de características de grandes conjuntos de datos sin etiquetas. Incluye dos etapas principales: primero, establecer tareas preliminares para aprender representaciones de características robustas y luego ajustar esas características aprendidas para tareas específicas posteriores.

Se utilizan diferentes enfoques en el aprendizaje auto-supervisado. El aprendizaje contrastivo distingue entre puntos de datos similares y diferentes, mientras que el aprendizaje no contrastivo implica aprender solo de ejemplos positivos.

Un método efectivo para el aprendizaje contrastivo es SimCLR, que emplea aumentaciones de datos apropiadas, un cabezal de proyección para transformaciones no lineales y optimiza sobre tamaños de lote más grandes para el entrenamiento.

#Aprendizaje Activo en Casas Inteligentes

Crear sistemas de reconocimiento a gran escala normalmente requiere una cantidad significativa de datos etiquetados. Para disminuir la dependencia de anotaciones, el aprendizaje activo incorpora la entrada humana en el proceso. Al permitir que los residentes etiqueten un conjunto limitado de datos significativos, podemos reducir la necesidad de extensas anotaciones mientras logramos un rendimiento comparable a modelos totalmente supervisados.

Dos estrategias en el aprendizaje activo incluyen el aprendizaje activo basado en el conjunto, donde un clasificador identifica puntos de datos para consultar por anotaciones, y el aprendizaje basado en flujo, que es útil en escenarios en tiempo real.

En el proceso de arranque, se recolectan etiquetas básicas de los residentes utilizando un enfoque de aprendizaje activo. Esta participación mínima mantiene la carga baja para los residentes.

#Expansión de Patrones Reconocidos a Través de Métodos Basados en Motivos

Los motivos se refieren a patrones recurrentes encontrados en datos de series temporales. Descubrir motivos implica encontrar sub-secuencias que se repiten en los datos, considerando el ruido y restringiendo el tiempo y el espacio.

Para este trabajo, se aprovechan los motivos para identificar actividades que suceden en una casa inteligente. Al usar motivos, podemos crear sistemas de reconocimiento más precisos que entienden mejor las actividades de la vida cotidiana.

#Evaluación de Sistemas de Reconocimiento de Actividades

Para evaluar el rendimiento de nuestros sistemas de reconocimiento, introducimos diferentes protocolos de evaluación. Es vital evaluar qué tan bien los sistemas capturan actividades más allá de solo etiquetar. Creamos un marco para medir el rendimiento de los sistemas a medida que ocurren actualizaciones, lo que ayuda a refinar los modelos continuamente.

#Conclusión y Direcciones Futuras

Nuestro trabajo destaca la necesidad de sistemas de reconocimiento de actividades adaptativos en casas inteligentes. Al desarrollar métodos que creen rápidamente sistemas funcionales con mínima entrada de los residentes, nos acercamos a ofrecer soluciones completas de monitoreo de actividades.

Los próximos pasos involucran capturar actividades menores pero importantes y evaluar las rutinas diarias. Identificar patrones de actividad regulares mejorará las capacidades de reconocimiento del sistema.

A medida que la tecnología para casas inteligentes avanza, estamos bien posicionados para continuar refinando estos sistemas de reconocimiento para mejorar la respuesta a las actividades de los residentes, asegurando una mejor calidad de vida para quienes viven en casas inteligentes.