O tempo é importante na tecnologia de casa inteligente

Você já parou pra pensar em quantas coisas fazemos com dispositivos inteligentes em casa? Desde acender as luzes até ajustar o termostato, nossas Ações diárias geram uma porção de dados. Cada coisa que fazemos revela algo sobre nosso jeito de viver. Embora muitos pesquisadores tenham analisado o que fazemos com esses dispositivos, a maioria acabou esquecendo de um detalhe importante: quando fazemos essas ações.

Imagina que você tem um sistema de casa inteligente que sabe não só o que você faz, mas quando, geralmente, faz isso. Se ele souber que você começa a fazer o café da manhã às 7:30 da manhã, ele pode pré-aquecer o forno ou preparar o café na hora certa. Isso ajuda muito mais do que ficar esperando você dizer o que fazer.

#Por que o Tempo é Importante

O timing das nossas ações importa muito pra melhorar nossa experiência com dispositivos inteligentes. Se nossos aparelhos conseguem Prever quando vamos fazer algo, eles podem responder de um jeito que facilita a nossa vida. Por exemplo, se você costuma ver filmes às 8 da noite, seu sistema inteligente poderia apagar as luzes e ligar seu serviço de streaming favorito sem você precisar fazer nada.

Sem essas previsões, os sistemas inteligentes apenas reagem ao que dizemos ou fazemos, em vez de tentar entender o que podemos querer em seguida. Eles são como um garçom que só atende seu pedido depois que você levanta a mão, em vez de perceber que você está olhando o cardápio e vir ajudar.

#Um Novo Conjunto de Dados para Previsão de Ações

No nosso estudo, juntamos um conjunto especial de dados que acompanha mais de 11.000 sequências de ações de usuários, além da data e hora exatas. Usamos esses dados para criar um modelo que prevê quando os usuários vão realizar ações em casa. Não é só sobre o que você faz, mas sobre prever a hora exata que você vai fazer.

Com nosso modelo, conseguimos resultados legais, prevendo ações com uma precisão de 40% para 96 horários diferentes e 80% pra uma previsão mais simples de 8 categorias.

#A Crescente Popularidade dos Dispositivos Inteligentes

Hoje em dia, a quantidade de dispositivos inteligentes nas nossas casas tá crescendo rápido. Especialistas acreditam que o número desses dispositivos vai saltar de 15,1 bilhões em 2020 pra mais de 29 bilhões até 2030. É uma pancada de gadgets inteligentes trabalhando a nosso favor!

De termostatos inteligentes a assistentes ativados por voz, esses gadgets estão se enfiando no nosso dia a dia, oferecendo mais comodidade e conectividade.

#Aprendendo com Nossas Ações

Os dispositivos inteligentes coletam informações sobre como nos comportamos e o que gostamos com base nas nossas ações e preferências. Esses dados podem ser usados pra criar tecnologias mais pessoais e adaptadas a gente. Se um dispositivo sabe quando você prefere tomar café da manhã ou quando geralmente vai pra cama, ele pode fazer sugestões ou realizar ações antes mesmo de você pedir.

Mas uma coisa importante frequentemente é deixada de lado: o timing das nossas ações. Enquanto muitos pesquisadores focam no que provavelmente faremos a seguir, poucos prestam atenção em quando faremos isso. Entender o timing pode melhorar muito a rapidez e a eficácia com que nossos sistemas inteligentes respondem às nossas necessidades.

#Aplicações no Mundo Real

Imagina uma casa inteligente que se prepara pra suas rotinas diárias. Um sistema que reconhece seu padrão de café da manhã e começa a preparar o café na hora certa pode transformar a forma como você interage com esses dispositivos. Assim, o sistema não tá apenas reagindo aos seus comandos, mas tá ativamente deixando suas manhãs mais tranquilas.

Se você pensar bem, quanto mais um dispositivo inteligente consegue prever o horário das nossas ações, mais ele pode nos ajudar a navegar pela vida diária. Isso inclui preparar refeições, gerenciar tarefas e até garantir que nunca esqueçamos nossos programas de TV favoritos.

#O Conjunto de Dados que Criamos

Pra fazer nossas previsões, criamos um conjunto de dados com sequências detalhadas de ações realizadas com 16 tipos diferentes de dispositivos. Cada sequência tem timestamps exatos, o que facilita analisar como o timing afeta nossos comportamentos.

Nosso conjunto de dados oferece uma perspectiva mais rica do que muitas outras fontes, já que inclui informações detalhadas de tempo e dispositivo pra cada ação. Isso é importante porque, ao saber exatamente quando uma ação aconteceu, conseguimos identificar padrões que ajudam a fazer previsões mais precisas.

#Métodos Atuais de Previsão

A maioria das pesquisas sobre previsão de comportamento do usuário depende de diferentes técnicas de aprendizado, muitas vezes envolvendo Modelos de aprendizado profundo. Embora esses métodos tenham tido sucesso em identificar ações que os usuários podem tomar, eles ainda têm dificuldades em prever com precisão quando essas ações ocorrerão.

Modelos tradicionais, como Modelos Ocultos de Markov (HMMs), focam em detectar padrões de usuário, mas perdem as nuances de tempo. Outras abordagens, como Redes Neurais de Memória de Longo e Curto Prazo (LSTMs), avançaram em modelar comportamentos de longo prazo, mas muitas vezes não conseguem captar os padrões complexos e recorrentes da nossa vida diária.

Nossa abordagem busca fechar essa lacuna levando em conta o timing de cada ação e melhorando a forma como prevemos o comportamento do usuário.

#Entendendo a Previsão de Comportamento do Usuário

Em termos simples, a previsão de comportamento do usuário é totalmente sobre entender como as pessoas interagem com seus dispositivos. Você costuma checar o termostato numa noite fria? Ou sempre baixa as luzes quando é hora de filme? Essas ações representam padrões em nossas vidas diárias, e conhecer esses hábitos pode ajudar a criar uma casa mais inteligente.

O maior desafio é que pesquisas passadas não deram atenção suficiente ao timing dessas ações. Entender o "quando" pode ser tão importante quanto saber o "o que".

#Prevendo o Timing das Ações

Nosso projeto visa especificamente prever a que horas a próxima ação vai acontecer, dado o histórico de ações passadas. Envolve olhar pra todos os fatores possíveis, como o tipo de dispositivo usado, o contexto do dia e até a hora do dia.

Por exemplo, se você geralmente liga suas luzes inteligentes às 18h nos dias de semana, mas às 19h nos finais de semana, queremos construir um sistema que reconheça esses padrões e possa reagir de acordo.

#Métodos de Representação de Tempo

Pra fazer previsões precisas, usamos dois métodos diferentes de representar o tempo. Um se chama Time2Vec, que ajuda a capturar os padrões cíclicos do tempo. Pense nisso como desmontar uma música em suas notas; esse método ajuda a entender o ritmo das nossas ações diárias.

O outro é a Embedding Funcional de Base Radial, que mede quão próxima uma ação está de certos pontos de referência no tempo. Isso ajuda nosso modelo a descobrir se uma ação tá alinhada com suas rotinas habituais.

Ao combinar esses dois métodos, criamos um quadro mais claro sobre a pontualidade das suas ações, melhorando significativamente nossa capacidade preditiva.

#Construindo Nosso Modelo

Nosso modelo depende dessas representações de tempo, junto com as ações sendo realizadas, pra fazer previsões sobre quando os usuários provavelmente vão realizar suas próximas ações. Usamos técnicas avançadas de aprendizado de máquina para analisar os dados e gerar insights.

A estrutura geral do nosso modelo envolve várias etapas, começando com a coleta de dados de entrada e transformando-os em formatos utilizáveis. Em seguida, processamos essas informações com técnicas que nos permitem entender melhor as relações e correlações entre as ações.

Nosso modelo pega todas as informações - incluindo tipos de dispositivos e horários - e processa pra prever a próxima vez que você vai realizar uma ação específica.

#Avaliando o Desempenho do Modelo

Pra checar quão bem nosso modelo funciona, comparamos seu desempenho com alguns métodos comumente usados. Nosso conjunto de dados inclui dados do mundo real de configurações de casas inteligentes pra garantir que nossas descobertas sejam práticas e aplicáveis.

Usando a precisão como nossa principal métrica, conseguimos ver como nosso modelo se sai em comparação com outros. Nossas descobertas mostram que nosso modelo, geralmente, supera a concorrência, nos dando confiança em sua eficácia.

#E Agora?

Olhando pra frente, planejamos aprimorar nosso modelo ainda mais. Podemos incluir fatores externos como condições climáticas ou eventos especiais, tipo feriados, pra tornar as previsões ainda mais precisas.

Além disso, pretendemos desenvolver sistemas que possam aprender e se adaptar em tempo real. Se seus hábitos mudarem, o sistema inteligente deve se ajustar pra manter seu poder preditivo.

Focando no timing e no tipo de ações dos usuários, os sistemas de casa inteligente poderiam se tornar muito mais intuitivos, melhorando significativamente as experiências dos usuários.

#Conclusão

Resumindo, prever quando os usuários vão agir em suas casas inteligentes é uma área crucial de pesquisa. Ao entender tanto o timing quanto o tipo de ações, podemos criar sistemas que antecipam necessidades e melhoram a qualidade de vida.

Nossa metodologia mostrou resultados promissores, e acreditamos que, com desenvolvimento contínuo, podemos criar experiências de casas inteligentes que parecem mais personalizadas e amigáveis. Nosso trabalho é só o começo, abrindo caminho pra lares mais inteligentes que não só reagem, mas que participam ativamente de facilitar nossas vidas.

Então, da próxima vez que você entrar em casa e encontrar as luzes na penumbra ou o café já sendo preparado, você pode agradecer a mágica do timing na tecnologia inteligente.