Investigadores de la Universidad de Tokio desarrollaron un marco para permitir la automatización de edificios basada en inteligencia artificial descentralizada, centrándose en la privacidad. Este sistema permite que coopere directamente utilizando dispositivos con potencia de IA, como la herramienta de cámara y interfaz utilizando una nueva forma de comunicación del dispositivo. Al hacerlo, elimina la necesidad de servidores centrales y, por lo tanto, la necesidad de mantener los datos centrales, a menudo se considera una amenaza para los puntos débiles de seguridad y los datos privados.
Vivimos en un mundo automatizado. Los automóviles, casas, fábricas y oficinas están obteniendo numerosas funciones automáticas para conducir, calentarlos, iluminarlas o controlarlas. Hay muchos enfoques para el sistema de automatización, pero en este momento se necesitan principalmente comportamientos programados, que pueden ser laboriosos y complicados, o cuando se incluye AI, requiere una centralidad avanzada. Pero eso plantea cierto riesgo.
“Hadiya Ochiyi, profesora asociada del Departamento de Ingeniería de Información y Comunicación, dijo:” Un sistema común de automatización de hogares u oficina puede incluirse en un sistema normal de automatización de hogares o de oficina para monitorear las cámaras y cambiar la situación por ellos. “” Según el enfoque tradicional, dichos datos, que se entienden principalmente, especialmente si es de su propia casa, se depositarán en el sistema central. Las violaciones de este sistema pueden representar un riesgo de datos personales. Entonces, mi equipo y yo hemos desarrollado un mejor enfoque que no solo está descentralizado, sino también más que la necesidad de almacenar datos personales necesarios para el proceso de automatización inmediato. “
Su punto de vista, llamado automatización de edificios sin lógica distribuida (D-LFBA), describe cómo la cámara y otros sensores, y las luces o el control de temperatura se pueden hacer para negociar directamente a los controladores, lo que puede reducir la necesidad de reducir la necesidad de confiar en la necesidad de confiar en la necesidad de confiar en la centralidad.
“Efectivamente difundimos la carga de una red neurológica, responsable de aprender y controlar las cosas en los dispositivos ambientales”, dijo Ouchei. “En los beneficios mencionados ya, debe proporcionar una capa de compatibilidad de proveedores cruzados, es decir, el entorno de automatización no debe contener un sistema de un fabricante”.
Lo que hace que D-LFBA sea particularmente único es que la capacidad de aprender sin el programa. Usando estampas de tiempo síncronas, el sistema coincide con fotos con estados de control relevantes con el tiempo. Cuando los usuarios interactúan con su entorno, girando los interruptores o moviéndose entre habitaciones, el sistema aprende estas preferencias. Con el tiempo, se ajusta automáticamente.
“Incluso sin escribir lógica, la IA puede producir un control de grano fino”, dijo Okai. “Vimos que durante las pruebas el año pasado, los consumidores se sorprendieron en qué medida el sistema se había adaptado a sus hábitos”.
Asunto del diario: Rusk Hara, Hiroshi Eski, Heidia Ochia “Automatización de construcción gratuita de lógica familiarizada con la privacidad utilizando el aprendizaje dividido”Conferencia de inteligencia artificial IEE 2025
Financiación: Esta investigación se realizó como parte del Consorcio de Proyectos de la Universidad Green de Tokio
