Construindo Sistemas de Reconhecimento de Atividades Adaptativos para Casas Inteligentes

Criar sistemas que reconhecem atividades humanas em casas inteligentes não é fácil. Cada casa tem seu próprio layout e as pessoas que moram lá têm hábitos únicos. Por causa disso, sistemas prontos costumam funcionar só até certo ponto. Normalmente, novos sistemas precisam ser criados do zero, o que pode levar muito tempo e esforço, além de ser uma chatice para os moradores.

Antes, alguns trabalhos focaram em dar os primeiros passos para esses sistemas. Uma vez que esses primeiros passos são completados, a gente identifica pontos chave para melhorias. Ao construir em cima dos sistemas iniciais, introduzimos uma forma eficaz de atualizar e estender esses sistemas para um desempenho melhor. Isso é importante porque as atividades e rotinas das pessoas mudam com o tempo, e nossos sistemas precisam se adaptar a essas mudanças.

#Importância dos Sistemas de Reconhecimento de Atividades

Sistemas de reconhecimento de atividades confiáveis são vitais. Eles ajudam a automatizar a assistência para as pessoas que moram em casas inteligentes e também podem rastrear hábitos diários para avaliações de saúde. Com o envelhecimento da população, usar esses sistemas pode ajudar a monitorar mudanças no comportamento ao longo de períodos mais longos, o que é benéfico para o cuidado de idosos.

Com as preocupações de privacidade em relação à monitorização por câmeras, o uso de sensores ambientais se tornou mais popular. Esses sensores são acessíveis e podem coletar informações sobre atividades cotidianas nas casas. No entanto, embora esses avanços tenham simplificado a coleta de dados, ainda existem desafios para desenvolver e aplicar esses sistemas em casas reais.

#Desafios com Sistemas de Reconhecimento Prontos

A maioria dos sistemas disponíveis para reconhecimento de atividades humanas não é adequada para casas com layouts únicos ou estilos de vida pessoais. Portanto, é necessário um sistema sob medida para cada casa, considerando as atividades e layouts específicos dos moradores. Construir esses sistemas requer uma quantidade significativa de dados e rótulos detalhados para garantir que os modelos sejam precisos e personalizados.

Na vida real, é irrealista esperar que os moradores aguardem longos períodos ou forneçam rótulos extensos antes que um sistema funcional esteja em funcionamento. Além disso, preocupações com privacidade e questões práticas tornam improvável que terceiros consigam coletar os dados rotulados necessários enquanto os moradores vivem em suas casas.

Assim, muitos esforços se concentram em desenvolver um modelo inicial que possa oferecer algumas capacidades de reconhecimento rapidamente. Esses modelos iniciais visam capturar atividades comuns que ocorrem frequentemente em casa.

#Mecanismo de Atualização para Modelos de Atividades

As previsões iniciais feitas pela versão inicial do sistema servem como pontos de partida para melhorias. Usamos uma abordagem auto-supervisionada para treinar um módulo usando dados não rotulados. Esse módulo é então utilizado para fazer previsões em áreas onde as atividades antes não eram detectadas.

Os modelos atualizados aprendem com dados adicionais que chegam, permitindo uma melhoria contínua. As previsões tanto do modelo inicial quanto do modelo atualizado ajudam a aprimorar o reconhecimento da maioria das atividades diárias em casa.

Esse método de manutenção e extensão de um sistema de reconhecimento de atividades garante sua precisão enquanto se adapta aos estilos de vida em evolução dos moradores.

#Implantação a Longo Prazo para Sistemas de Reconhecimento de Atividades Humanas

O objetivo de atualizar os modelos de reconhecimento de atividades é acompanhar as rotinas que mudam dos moradores. À medida que eles adotam novas tarefas ou modificam seus hábitos existentes, o sistema deve se adaptar de acordo. Um modelo inicial não é suficiente para capturar todas as variações nas atividades realizadas pelos moradores.

Mudanças na vida, como troca de emprego ou alteração na forma como as pessoas mantêm a saúde, podem causar mudanças significativas nas rotinas diárias. Portanto, o desenvolvimento contínuo é essencial para garantir que o sistema continue útil no rastreamento de comportamentos.

#Abordagem de Aprendizado Contínuo

Para abordar a necessidade de aprendizado contínuo, focamos em atualizar os modelos de reconhecimento à medida que novos dados se tornam disponíveis. Precisamos garantir que os sistemas permaneçam relevantes em vista das mudanças nos padrões de atividade e acomodem essas mudanças sem perder informações aprendidas anteriormente.

Aplicando técnicas auto-supervisionadas, conseguimos treinar modelos usando dados não rotulados para aprender representações úteis. Dessa forma, evitamos a tarefa demorada de rotular dados para cada segmento observado na casa.

#Técnicas em Aprendizado Auto-Supervisionado

O aprendizado auto-supervisionado ajuda a extrair representações de características de grandes conjuntos de dados sem rótulos. Ele envolve duas etapas principais: primeiro, estabelecer tarefas preliminares para aprender representações de características robustas e, em seguida, ajustar essas características aprendidas para tarefas específicas downstream.

Diferentes abordagens são usadas no aprendizado auto-supervisionado. O aprendizado contrastivo distingue entre pontos de dados semelhantes e diferentes, enquanto o aprendizado não-contrastivo envolve aprender apenas com exemplos positivos.

Um método eficaz para aprendizado contrastivo é o SimCLR, que utiliza aumentações de dados apropriadas, uma cabeça de projeção para transformações não lineares e otimiza em tamanhos de lote maiores para treinamento.

#Aprendizado Ativo em Casas Inteligentes

Criar sistemas de reconhecimento em larga escala geralmente requer uma quantidade significativa de dados rotulados. Para diminuir a dependência de anotações, o aprendizado ativo incorpora a entrada humana no processo. Ao permitir que os moradores rotulem um conjunto limitado de dados significativos, conseguimos reduzir a necessidade de anotações extensivas enquanto alcançamos um desempenho comparável aos modelos totalmente supervisionados.

Duas estratégias em aprendizado ativo incluem aprendizado ativo baseado em pool, onde um classificador identifica pontos de dados para consultar anotações, e aprendizado baseado em fluxo, que é útil em cenários em tempo real.

No processo de bootstrapping, rótulos básicos são coletados dos moradores usando uma abordagem de aprendizado ativo. Essa participação mínima mantém o ônus sobre os moradores baixo.

#Expandindo Padrões Reconhecidos Através de Métodos Baseados em Motivos

Motivos referem-se a padrões recorrentes encontrados em dados de séries temporais. Descobrir motivos envolve encontrar subsequências repetidas em dados enquanto se leva em conta ruídos e se impõem restrições de tempo e espaço.

Para este trabalho, os motivos são usados para identificar atividades ocorrendo em uma casa inteligente. Usando motivos, conseguimos criar sistemas de reconhecimento mais precisos que entendem melhor as atividades diárias.

#Avaliação de Sistemas de Reconhecimento de Atividades

Para avaliar o desempenho dos nossos sistemas de reconhecimento, introduzimos diferentes protocolos de avaliação. É vital avaliar quão bem os sistemas capturam atividades além de apenas rotulá-las. Criamos uma estrutura para medir o desempenho dos sistemas à medida que as atualizações ocorrem, o que ajuda a refinar continuamente os modelos.

#Conclusão e Direções Futuras

Nosso trabalho destaca a necessidade de sistemas de reconhecimento de atividades adaptativos em casas inteligentes. Ao desenvolver métodos que rapidamente criam sistemas funcionais com mínima entrada dos moradores, nos aproximamos de oferecer soluções abrangentes de monitoramento de atividades.

Os próximos passos envolvem capturar atividades menores, mas importantes, e avaliar rotinas diárias. Identificar padrões de atividade regulares irá aprimorar as capacidades de reconhecimento do sistema.

À medida que a tecnologia para casas inteligentes avança, estamos bem posicionados para continuar refinando esses sistemas de reconhecimento para melhorar a responsividade às atividades dos moradores, garantindo uma melhor qualidade de vida para aqueles que vivem em casas inteligentes.