Ambient Intelligence

Ambient Intelligence

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Was ist Ambient Intelligence?

Definition

Ambient Intelligence, auf Deutsch Umgebungsintelligenz, ist ein multidisziplin├Ąrer Ansatz, der darauf abzielt, die Interaktion zwischen Mensch und Umwelt zu verbessern. Das Ziel ist es, die Orte, an denen Menschen leben und arbeiten, f├╝r sie n├╝tzlicher zu machen.

Smart Home ist ein Beispiel f├╝r solche Systeme, aber Ambient Intelligence (AmI) kann auch in Bezug auf Krankenh├Ąuser, ├Âffentliche Verkehrsmittel, Fabriken und andere Umgebungen verwendet werden. Das Erreichen von Ambient Intelligence h├Ąngt weitgehend ab von der eingesetzten Technologie sowie von der Intelligenz der Software, die f├╝r die Entscheidungsfindung verwendet wird.

Ambient Intelligence umfasst viele verschiedene Disziplinen. Dazu z├Ąhlen die Automatisierung mittels Sensoren, Steuerung und Aktoren, Mensch-Maschine-Interaktion und Computergrafik, Kommunikation, Ubiquitous Computing, eingebettete Systeme und k├╝nstliche Intelligenz. Ambient Intelligence ist ohne k├╝nstliche Intelligenz (KI) nicht m├Âglich. Ziel von KI ist, mehr Intelligenz in die AmI-Umgebungen zu integrieren, wodurch eine bessere Unterst├╝tzung f├╝r den Menschen und der Zugang zu wesentlichem Wissen erm├Âglicht werden. Dadurch sollen bessere Entscheidungen bei der Interaktion mit diesen Umgebungen erreicht werden.

Das Konzept der Ambient Intelligence wurde von der ISTAG Beratergruppe der Europ├Ąischen Kommission entwickelt. ISTAG fordert, eine ganzheitliche Sicht auf Ambient Intelligence zu entwickeln. Es soll nicht nur die Technologie, sondern die gesamte Innovationskette von der Wissenschaft bis zum Endnutzer sowie die verschiedenen Merkmale des akademischen, industriellen und administrativen Umfelds ber├╝cksichtigt werden.

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Wie funktioniert Ambient Intelligence?

AmI wird durch die Koexistenz und Interaktion heterogener Elemente unterst├╝tzt. Software, Hardware und Netzwerke sind in AmI integriert, um Menschen zu unterst├╝tzen. Automatisierung in einer intelligenten Umgebung kann als ein Zyklus von Wahrnehmung des Zustands der Umwelt, Argumentation ├╝ber diese Wahrnehmung zusammen mit Aufgabenzielen und Ergebnissen m├Âglicher Handlungen angesehen werden, die auf die Umwelt einwirken, um ihren aktuellen Zustand zu ├Ąndern.

Die Wahrnehmung der Umwelt ist ein Bottom-up-Prozess. Sensoren ├╝berwachen die Umgebung mithilfe physischer Komponenten und stellen Informationen ├╝ber die Kommunikationsschicht zur Verf├╝gung. Eine Datenbank speichert diese Information, w├Ąhrend andere Informationskomponenten die rohen Informationen zu n├╝tzlicherem Wissen und Aktionsmodellen verarbeiten. Neue Informationen und Probleme werden dann den Entscheidungsalgorithmen pr├Ąsentiert. Die Ausf├╝hrung von Aktionen erfolgt von abstrakteren, logischen zu konkreteren, physischen Ebenen. Die Entscheidungsaktion wird den Dienstebenen – Information und Kommunikation – mitgeteilt, die die Aktion aufzeichnen und sie an die physischen Komponenten weiterleiten. Die physikalische Schicht f├╝hrt die Aktion mithilfe von Aktoren oder Ger├Ątesteuerungen durch, ver├Ąndert so den Zustand der Umwelt und l├Âst eine neue Wahrnehmung aus.
Die von AmI-Algorithmen ben├Âtigten Informationen werden von Sensoren gemessen und mithilfe eines Sensornetzwerks erfasst. Dieses Sensornetzwerk ist verantwortlich f├╝r die Erfassung und Verteilung von Daten, die von intelligenten Geb├Ąuden, Fabriken, H├Ąusern, Schiffen und Transportsystemen ben├Âtigt werden. Angesichts der gro├čen Datenmenge, die von Sensoren gesammelt wird, und der Bedeutung, die ihre Position und Zuverl├Ąssigkeit f├╝r die Gesamtleistung des Systems haben, m├╝ssen Sensornetzwerke schnell, einfach zu installieren, zu warten und autonom sein. Das Ergebnis ist eine Schicht des Ambient Intelligence Systems, die einen Teil der Last des intelligenten Denkens ├╝bernimmt, wodurch die Menge an Argumenten reduziert wird, die auf den h├Âheren logischen Ebenen ben├Âtigt wird.

 

Es gibt eine Vielzahl von Konzepten und Technologien, die mit AmI zusammenh├Ąngen. Ubiquitous Computing, Pervasive Computing, eingebettete Systeme und Context Awareness sind am h├Ąufigsten.

Ambient Intelligence am Beispiel des Smart Home

In Bezug auf das Smart Home achten Ambient Intelligent Devices passiv auf die Aktionen der Bewohner in bestimmten Umgebungen. Sie lernen, was Menschen tun, wie sie reagieren und welche Interessen sie haben, um intuitive und datenbasierte Vermutungen dar├╝ber zu erstellen, was Nutzer w├╝nschen und welche Aktionen auszuf├╝hren sind. Dies k├Ânnen Aktionen wie das Licht einschalten sein, oder daf├╝r zu sorgen, dass das Haus am Abend vorgeheizt ist, weil das System wei├č, dass die Bewohner am Dienstagabend sp├Ąt nach Hause kommen. Ambient Intelligence ist eines der am weitesten fortgeschrittenen Elemente in der Smart Home-Entwicklung.

AmI bietet eine neue Ebene der Mensch-Computer-Interaktion, in der Menschen von intelligenten und intuitiven Schnittstellen umgeben sind, die in die Alltagsgegenst├Ąnde eingebettet sind. AmI ist ein Schl├╝sselelement in intelligenten Umgebungen, intelligenten vernetzten Objekten, erweiterten und gemischten Realit├Ąten, intelligenten Schnittstellen und Wearable Computing. W├Ąhrend Ambient Intelligence schrittweise in das Smart Home integriert wird, m├╝ssen noch Probleme wie Standardisierung, Zug├Ąnglichkeit und Erschwinglichkeit gel├Âst werden.

Im Smart Home kombiniert Ambient Intelligence die Konnektivit├Ąt des Internet of Everything mittels eingebetteter Sensoren und drahtloser Technologien mit der Informationsintelligenz von Big Data Analytics und der Allgegenwart von Smart Devices wie Smartphones, Tablets und Wearables.

Die M├Âglichkeiten intelligenter Haustechnik, die Verbraucher wirklich ├╝berzeugen, beruhen auf einer Reihe wichtiger Komponenten. Dazu z├Ąhlen neben den Sensoren und drahtloser Kommunikation mit Wi-Fi und Bluetooth die Mensch-Computer-Interaktion (Human-Computer Interaction, HCI) mittels intelligenter, intuitiver Benutzeroberfl├Ąchen, die in allt├Ągliche Objekte eingebettet sind. AmI verwebt die Daten aus vielen Quellen, um Benutzergewohnheiten zu “lernen”, den Kontext und den Zweck einer Anfrage zu verstehen und dann eine Aktion auszuf├╝hren.

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Laut einer Studie von GMSA Intelligence werden Smartphone-Nutzer bis 2020 etwa 70 Prozent der Weltbev├Âlkerung ausmachen. Neben dem direkten Zugang zum Internet und der Funktion als wichtige Steuerger├Ąte f├╝r das Smart Home enthalten Smartphones eine F├╝lle n├╝tzlicher Informationen wie Geotagging, App-Logs und Daten, die f├╝r die Genauigkeit von AmI sehr wichtig sind. In zunehmendem Ma├če nutzen etablierte Unternehmen und Startups ihre Ressourcen, um diese Daten zu nutzen und F├Ąhigkeiten f├╝r virtuelle Assistenten zu entwickeln, die mit Ambient Intelligence verbunden sind. Zu diesem Zweck hat beispielsweise Google in j├╝ngster Vergangenheit DeepMind Technologies gekauft, ein AmI-Unternehmen, das sich darauf konzentriert, Computer zu entwickeln, die wie das menschliche Gehirn lernen k├Ânnen.

Eine wichtige Herausforderung f├╝r das Smart Home und AmI im Allgemeinen ist die genaue Verfolgung und sofortige automatische Reaktion auf Personen, die sich in einer Umgebung bewegen. Mehrere Faktoren m├╝ssen konvergieren, um die Interaktivit├Ąt Realit├Ąt werden zu lassen. Die Interaktionen erfordern die Verarbeitung von Standortdaten und die Verwendung effizienter Algorithmen. Probleme bereitet in diesem Zusammenhang die pr├Ązise Standortermittlung mit Bluetooth oder Sensoren und die Geschwindigkeit, mit der aktuelle Algorithmen die Information verarbeiten und auf sie reagieren k├Ânnen.

Das Zentrum von Ambient Intelligence ist nicht mehr lokal in der Hardware oder in einem Netzwerk. Die Intelligenz befindet sich in der t├Ąglich genutzten Umgebung. Die Entwicklung intelligenter H├Ąuser, Fahrzeuge, Transport- und Fertigungssysteme und sogar intelligenter St├Ądte wird weiter vorangetrieben und das Konzept der Ambient Intelligence wird f├╝r das allt├Ągliche Leben an Bedeutung gewinnen.


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