Ambient Intelligence

Inhaltsverzeichnis

Was ist Ambient Intelligence?

Definition

Ambient Intelligence, auf Deutsch Umgebungsintelligenz, ist ein multidisziplinärer Ansatz, der darauf abzielt, die Interaktion zwischen Mensch und Umwelt zu verbessern. Das Ziel ist es, die Orte, an denen Menschen leben und arbeiten, für sie nützlicher zu machen.

Smart Home ist ein Beispiel für solche Systeme, aber Ambient Intelligence (AmI) kann auch in Bezug auf Krankenhäuser, öffentliche Verkehrsmittel, Fabriken und andere Umgebungen verwendet werden. Das Erreichen von Ambient Intelligence hängt weitgehend ab von der eingesetzten Technologie sowie von der Intelligenz der Software, die für die Entscheidungsfindung verwendet wird.

Ambient Intelligence umfasst viele verschiedene Disziplinen. Dazu zählen die Automatisierung mittels Sensoren, Steuerung und Aktoren, Mensch-Maschine-Interaktion und Computergrafik, Kommunikation, Ubiquitous Computing, eingebettete Systeme und künstliche Intelligenz. Ambient Intelligence ist ohne künstliche Intelligenz (KI) nicht möglich. Ziel von KI ist, mehr Intelligenz in die AmI-Umgebungen zu integrieren, wodurch eine bessere Unterstützung für den Menschen und der Zugang zu wesentlichem Wissen ermöglicht werden. Dadurch sollen bessere Entscheidungen bei der Interaktion mit diesen Umgebungen erreicht werden.

Das Konzept der Ambient Intelligence wurde von der ISTAG Beratergruppe der Europäischen 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 berücksichtigt werden.

Wie funktioniert Ambient Intelligence?

AmI wird durch die Koexistenz und Interaktion heterogener Elemente unterstützt. Software, Hardware und Netzwerke sind in AmI integriert, um Menschen zu unterstützen. Automatisierung in einer intelligenten Umgebung kann als ein Zyklus von Wahrnehmung des Zustands der Umwelt, Argumentation über diese Wahrnehmung zusammen mit Aufgabenzielen und Ergebnissen möglicher Handlungen angesehen werden, die auf die Umwelt einwirken, um ihren aktuellen Zustand zu ändern.

Bottom-up-Prozess
Sensornetzwerk

Die Wahrnehmung der Umwelt ist ein Bottom-up-Prozess. Sensoren überwachen die Umgebung mithilfe physischer Komponenten und stellen Informationen über die Kommunikationsschicht zur Verfügung. Eine Datenbank speichert diese Information, während andere Informationskomponenten die rohen Informationen zu nützlicherem Wissen und Aktionsmodellen verarbeiten. Neue Informationen und Probleme werden dann den Entscheidungsalgorithmen präsentiert. Die Ausführung 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 führt die Aktion mithilfe von Aktoren oder Gerätesteuerungen durch, verändert so den Zustand der Umwelt und löst eine neue Wahrnehmung aus.

Die von AmI-Algorithmen benötigten Informationen werden von Sensoren gemessen und mithilfe eines Sensornetzwerks erfasst. Dieses Sensornetzwerk ist verantwortlich für die Erfassung und Verteilung von Daten, die von intelligenten Gebäuden, Fabriken, Häusern, Schiffen und Transportsystemen benötigt werden. Angesichts der großen Datenmenge, die von Sensoren gesammelt wird, und der Bedeutung, die ihre Position und Zuverlässigkeit für die Gesamtleistung des Systems haben, müssen 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 übernimmt, wodurch die Menge an Argumenten reduziert wird, die auf den höheren logischen Ebenen benötigt wird.

Es gibt eine Vielzahl von Konzepten und Technologien, die mit AmI zusammenhängen. Ubiquitous Computing, Pervasive Computing, eingebettete Systeme und Context Awareness sind am häufigsten.

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 darüber zu erstellen, was Nutzer wünschen und welche Aktionen auszuführen sind. Dies können Aktionen wie das Licht einschalten sein, oder dafür zu sorgen, dass das Haus am Abend vorgeheizt ist, weil das System weiß, dass die Bewohner am Dienstagabend spät 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 Alltagsgegenstände eingebettet sind. AmI ist ein Schlüsselelement in intelligenten Umgebungen, intelligenten vernetzten Objekten, erweiterten und gemischten Realitäten, intelligenten Schnittstellen und Wearable Computing. Während Ambient Intelligence schrittweise in das Smart Home integriert wird, müssen noch Probleme wie Standardisierung, Zugänglichkeit und Erschwinglichkeit gelöst werden.

Im Smart Home kombiniert Ambient Intelligence die Konnektivität 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 Möglichkeiten intelligenter Haustechnik, die Verbraucher wirklich überzeugen, beruhen auf einer Reihe wichtiger Komponenten. Dazu zählen neben den Sensoren und drahtloser Kommunikation mit Wi-Fi und Bluetooth die Mensch-Computer-Interaktion (Human-Computer Interaction, HCI) mittels intelligenter, intuitiver Benutzeroberflächen, die in alltägliche 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 auszuführen.

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Laut einer Studie von GMSA Intelligence werden Smartphone-Nutzer bis 2020 etwa 70 Prozent der Weltbevölkerung ausmachen. Neben dem direkten Zugang zum Internet und der Funktion als wichtige Steuergeräte für das Smart Home enthalten Smartphones eine Fülle nützlicher Informationen wie Geotagging, App-Logs und Daten, die für die Genauigkeit von AmI sehr wichtig sind. In zunehmendem Maße nutzen etablierte Unternehmen und Startups ihre Ressourcen, um diese Daten zu nutzen und Fähigkeiten für virtuelle Assistenten zu entwickeln, die mit Ambient Intelligence verbunden sind. Zu diesem Zweck hat beispielsweise Google in jüngster Vergangenheit DeepMind Technologies gekauft, ein AmI-Unternehmen, das sich darauf konzentriert, Computer zu entwickeln, die wie das menschliche Gehirn lernen können.

Eine wichtige Herausforderung für 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 müssen konvergieren, um die Interaktivität Realität werden zu lassen. Die Interaktionen erfordern die Verarbeitung von Standortdaten und die Verwendung effizienter Algorithmen. Probleme bereitet in diesem Zusammenhang die präzise Standortermittlung mit Bluetooth oder Sensoren und die Geschwindigkeit, mit der aktuelle Algorithmen die Information verarbeiten und auf sie reagieren können.

Das Zentrum von Ambient Intelligence ist nicht mehr lokal in der Hardware oder in einem Netzwerk. Die Intelligenz befindet sich in der täglich genutzten Umgebung. Die Entwicklung intelligenter Häuser, Fahrzeuge, Transport- und Fertigungssysteme und sogar intelligenter Städte wird weiter vorangetrieben und das Konzept der Ambient Intelligence wird für das alltägliche Leben an Bedeutung gewinnen.

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