Qua quá trình chạy thực nghiệm cĩ được một số kết quả:
- Sử dụng máy tính, smart phone cĩ kết nối internet truy cập vào trang web
giám sát và điều khiển, đồng thời đã thực hiện được thao tác điều khiển thiết bị.
- Hệ thống chạy tương đối ổn định, nhưng thời gian đáp ứng của trang web
khơng ổn định. Nguyên nhân là do khả năng xử lí của khối vi điều khiển, hệ thống mạng internet khơng ổn định hoặc cĩ thể là do mức độ chính xác của các cảm biến chưa cao.
46
CHƯƠNG 6.NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN MƠ HÌNH NHÀ THƠNG
MINH DỰA TRÊN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO 6.1 Giới thiệu chung
Khi dân số thế giới già đi, số lượng người cao tuổi sống một mình sẽ tăng lên rất nhiều. Cùng với sự lão hĩa, các vấn đề liên quan đến sức khỏe cũng tăng lên. Do đĩ, số người cao tuổi cần được trợ giúp để cĩ cuộc sống đàng hồng sẽ tăng lên nhanh chĩng. Do đĩ, những ngơi nhà thơng minh với tính năng giám sát và điều khiển thiết bị cơ bản đã khơng cịn đáp ứng đủ nhu cầu của người dùng. Vì thế, cơng nghệ nhà thơng minh với khả năng giả nhận thức đã được phát triển để giúp những người bị suy giảm nhận thức cĩ thể sống độc lập trong ngơi nhà của họ trong thời gian dài hơn, bên cạnh đĩ cũng tăng tính tiện nghi tối đa cho ngơi nhà và gĩp phần vào việc tiết kiệm năng lượng. Hơn nữa, các đánh giá sức khỏe nhận thức được thực hiện trong các cơ sở lâm sàng khơng phải lúc nào cũng cung cấp đại diện đầy đủ về hành vi của bệnh nhân. Đánh giá thực tế về Hoạt động sinh hoạt hàng ngày (ADL) cĩ thể cung cấp hiểu biết tốt hơn về đối tượng so với đánh giá được thực hiện trong bối cảnh lâm sàng.
Tình trạng mơi trường nhà thơng minh ngày càng trở nên phổ biến là kết quả của sự hội tụ của các cơng nghệ trong máy học (Machine Learning) và tính phổ biến cũng như khả năng tiếp cận ngày càng tăng của các cảm biến và thiết bị trong nhà. Cách tiếp cận là xem nhà thơng minh như một tác nhân thơng minh nhận biết mơi trường của nĩ thơng qua việc sử dụng các cảm biến và cĩ thể hoạt động dựa trên mơi trường thơng qua việc điều khiển các thiết bị truyền động. Mục tiêu chung của nhà thơng minh là cải thiện và nâng cao chất lượng cuộc sống, kéo dài thời gian ở nhà của người suy giảm nhận thức với sự hỗ trợ của cơng nghệ, giảm thiểu chi phí bảo trì ngơi nhà và tối đa hĩa sự thoải mái cho người ở. Để đáp ứng những mục tiêu này, ngơi nhà thơng minh phải cĩ khả năng suy luận và thích ứng để cung cấp thơng tin.
Mơi trường nhà thơng minh cĩ thể hỗ trợ người ở bằng cách hoạt động như một bộ phận giả nhận thức, bằng cách nhận biết và xử lý các thiết bị khác. Một trong những bước quan trọng nhất để theo dõi sức khỏe, tình trạng của cư dân trong mơi trường nhà thơng minh là nhận biết hoạt động hằng ngày của cư dân. Vì vậy cần cĩ một thuật tốn ghi nhận hoạt động của con người. Trong những năm qua, đã cĩ nhiều phương pháp tiếp cận mơ hình và nhận biết hoạt động như mơ hình Markov, mơ hình Markov ẩn, mơ hình Nạve Bayes,… Tuy nhiên, các thuật tốn này cũng cĩ những mặt hạn chế. Đối với một số hoạt động, độ chính xác khơng cao lắm. Do đĩ, các thuật tốn sử dụng mạng nơ ron nhân tạo ngày càng phát triển trong việc nhận dạng hoạt động hằng ngày.