Smart Home mit KI – Smart Home with AI

Smart Home – The place to be 

Während im Jahr 2020 erst 9,5 Millionen deutsche Haushalte mit smarter Technologie ausgerüstet waren, erhöhte sich diese Zahl in den vergangenen Jahren auf mittlerweile 19,4 Millionen. Prognosen rechnen mit einem Wachstum bis zum Jahr 2028 von 39,6 Millionen, was einer Zunahme von 104,12 Prozent entspricht.

Smarte Geräte kommen besonders häufig in Form von Lampen und Leuchten (36 Prozent), Heizkörper-Thermostaten (25 Prozent), Videoüberwachung (25 Prozent), Alarmanlagen (24 Prozent), Staubsauger- (22 Prozent) oder Rasenmäher-Robotern (18 Prozent) zum Einsatz. Dazu gesellen sich immer öfter Haushaltsgeräte, Jalousien und Rollläden, Türkommunikation und Sicherheitskontrollen beziehungsweise Einbruchschutz sowie Gefahrenmelder, wie etwa Rauchmelder.

„Die Akzeptanz beim Nutzer und der Einsatz von smarten Geräten steigt kontinuierlich. Parallel nehmen die Herausforderungen zu, die zum Problem für den Smart Home Markt werden können. Diese reichen von Datenschutz bis zur Energieeffizienz,“ ist Viacheslav Gromov, Geschäftsführer des Embedded-KI-Entwicklers AITAD, überzeugt.

Herausforderungen: Wer schützt Daten und stellt reibungslosen Betrieb sicher? 

Mit der zunehmenden Zahl smarter Geräte wächst auch die Menge der erfassten Daten. Dabei werden sensible Daten (darunter auch personenbezogene Daten) in Umlauf gebracht, die in Zeiten der Cyberkriminalität und des Phishings eines erhöhten Schutzes bedürfen. Eine gefährliche Korrelation besteht auch zwischen dem Anspruch auf Flexibilität und Einfachheit der Smart Home-Anwendung auf der einen und der damit verbundenen geringeren Qualität und Datensicherheit auf der anderen Seite.

Durch die einfache Gestaltung werden Grundsätze der Sicherheit häufig vernachlässigt, die beispielsweise das Abgreifen von Daten erleichtern. Bei steigender Zahl der Geräte und Datenrate, kann es zur Überlastung des Internetzugangs kommen, was sich negativ auf die Performance der Geräte auswirkt. Ein weiteres Problem ist der hohe Energie- und Ressourcenbedarf vernetzter Geräte, der durch hohe Anforderungen an Konnektivität, Bandbreite und entfernter Verarbeitung von großen Datenmengen verursacht wird. „Koppelt man smarte Geräte zumindest teilweise vom Internet ab und nutzt Embedded-KI zur Datenverarbeitung, so führt dies zu einer effizienten, stabilen und ressourcenschonenden Lösung,“ erklärt Gromov.

Smart Home-Lösungen liebäugeln mit Künstlicher Intelligenz

„Eingebettete“ Künstliche Intelligenz (Embedded-KI) ist folgerichtig der nächste Entwicklungsschritt in der Smart Home-Technologie. Embedded-KI ermöglicht es, die Intelligenz direkt ins Gerät zu bringen – ohne aktive Verbindung zu einer Cloud oder einem Rechenzentrum.

Diese Technologie besticht vor allem durch ihre autarke Arbeitsweise. Die Datenverarbeitung findet direkt vor Ort statt, der Transfer mitunter großer Datenmengen zu einer Cloud oder einem Rechenzentrum entfällt. So werden Energie- und Konnektivitätsbedarf verringert und Schnittstellen, die zum Einfallstor für Angriffe werden können, vermindert. Anstelle von diffusen Datenmassen werden lediglich Auswertungsergebnisse übertragen, in der Regel sind das nur wenige Bytes.

„Embedded-KI sorgt für mehr Energieeffizienz und erhöhte Datensicherheit – zwei Aspekte, deren Bedeutung mit der steigenden Zahl von smarten Geräten exponentiell wächst. Die KI sitzt auf einem kleinen Chip im Gerät. Der Einsatz ist damit in nahezu allen Umgebungen möglich, in denen Smart Home-Anwendungen wirken,“ so Gromov.

Anwendungsszenarien für autarke Embedded-KI 

Ob Kaffeemaschine, Mixer oder Spülmaschine – die Zahl smarter Produkte im Haushalt wächst ständig. Embedded-KI bringt weitere und neue Möglichkeiten und sorgt gleichzeitig für die effizientere und sicherere Nutzung auf vielen Ebenen. Das beginnt schon beim Betreten des Hauses.

Mittels Gesichtsunterscheidung öffnet sich die Haustür einem autorisierten Personenkreis, zum Beispiel den Mitgliedern der Familie. Da Embedded-KI lokal arbeitet, werden keine biometrischen Daten übertragen, sondern nur die Erkenntnis, um welche der autorisierten Personen es sich handelt. „Das funktioniert so einfach, wie wir es bereits vom Smartphone kennen – oft mit einer Nahinfrarotkamera oder Time-of-Flight sowie einem kurzen Lernvorgang durch mehrmaliges Hineinsehen“, verdeutlicht Gromov.

Hat man die Türschwelle übertreten, übernimmt Embedded-KI die intuitive Steuerung von Beleuchtung und Belüftung. Zur Optimierung der Belüftung wird, wie bei der Heizung auch, berücksichtigt, wie viele Personen sich aktuell im Raum befinden. Das geht durch sogenannte VOC- oder PM-Sensoren (Particle Matter), die mit KI in ihrer Dynamik ausgewertet werden. So lassen sich klimatische Bedingungen sowie die tageszeitabhängige bzw. für die jeweiligen Tätigkeiten angepasste Beleuchtung optimieren. Feuer- oder Rauchmelder erkennen mit Hilfe von Embedded-KI nicht nur Gefahren, sondern auch Panik oder Stress und lösen einen spezifischen Alarm aus. Als Technologie kommen dann höher auflösende Time-of-Flight bzw. Wärmebildtechnologien zum Einsatz.

Werden Heizkörper (oder auch die Wärmepumpe) mit Hilfe von Embedded-KI überwacht, können nicht nur deren reibungslose Funktion gewährleistet, sondern auch der Energiebedarf optimiert und Kosten gesenkt werden. So wird die Wohnung effizient auf die gewünschte Temperatur beim entsprechenden Nutzungsmuster (es reicht oft auch nur mit ein Bewegungspixel) gebracht – Embedded-KI wählt dann den optimalen Zeitpunkt für Heizbeginn und optimiert die Innentemperaturen.

Intelligente Jalousien und Rollläden entscheiden je nach Lichteinstrahlung über die Raumbeschattung. Mit Hilfe einer intelligenten Verschleißerkennung sind Schäden frühzeitig erkennbar und behebbar. Diese Predictive Maintenance Technologien beruhen beispielsweise auf Vibrations-, Strom- oder Geräuschmustern.

Ein Herd, der riechen kann: Smarte Geräte werden mit Embedded-KI noch smarter

Auch Geräte, die heute bereits als smart gelten, bieten Potenzial für den KI-Einsatz. So ist die Kaffeemaschine komplett mit der Stimme und ohne App steuerbar, wodurch auch Gäste das Gerät einfach nutzen können (KWS, Keyword Spotting). AITAD-Chef Gromov ist überzeugt, dass alle Bereiche der Küche, bei denen man bisher Knöpfe drücken oder einen Regler bedienen musste, für Embedded-KI in Frage kommen: „Wir haben bereits Herden das Riechen beigebracht. So können diese in Zukunft erkennen, ob das Essen anbrennt oder die Topf-Speisen überkochen.“

Auch bei kleinen Haushaltshelfern, wie beispielsweise Fensterputz- oder Staubsaugroboter bietet Embedded-KI Vorteile. Diese liegen neben der Performance-Überwachung (zum Beispiel Tracking der Beutelfüllung) im Bereich der Hindernis- und Objekterkennung. Der automatische Staubsauger wird künftig deutlich effektiver und problemloser durch die eigene Wohnung navigieren, wenn die Steuerung mit erstellten Karten nicht übers Internet, sondern voll-autark läuft.

„Die Vorteile sind so vielfältig wie die Anwendungen auf dem Markt für Smart Home Applications. Unternehmen sollten bereits heute umdenken, bevor sie in einigen Jahren vor großen Problemen stehen. Nämlich dann, wenn die Geräte nicht mehr stabil funktionieren oder es neue Verordnungen für Energieeinsparungen etc. gibt. Wenn die Hersteller von Smart Home Geräten sich bereits heute für Embedded-KI entscheiden, beugen sie nicht nur den gängigen Herausforderungen und Problemen vor, sondern setzen sich auch entscheidend von ihren Konkurrenten ab,“ so Gromov abschließend.

Smart home – the place to be

While only 9.5 million German households were equipped with smart technology in 2020, this figure has risen to 19.4 million in recent years. The number is expected to grow to 39.6 million by 2028, an increase of 104.12%.

The most common smart devices are lamps and lights (36%), heating thermostats (25%), video surveillance (25%), alarm systems (24%), robotic vacuum cleaners (22%), and lawn mowers (18%). These are increasingly joined by home appliances, blinds and shutters, door communication and security control or intrusion protection, and hazard alarms such as smoke detectors.

„User acceptance and use of smart devices continues to grow. At the same time, the challenges that could become a problem for the smart home market are increasing. These range from privacy to energy efficiency,“ said Viacheslav Gromov, managing director of embedded AI developer AITAD.

 Challenges: Who will protect data and ensure smooth operation?

As the number of smart devices grows, so does the amount of data they collect. This puts sensitive data (including personal data) into circulation, requiring increased protection in an age of cybercrime and phishing. There is also a dangerous correlation between the demand for flexibility and simplicity of the smart home application and the associated lower quality and data security.

Simple design often means that security principles are neglected, making it easier to intercept data, for example. As the number of devices and data rates increase, Internet access can become congested, which negatively impacts device performance. Another problem is the high energy and resource requirements of connected devices, due to the high demand for connectivity, bandwidth and remote processing of large amounts of data. „If smart devices are at least partially decoupled from the Internet and embedded AI is used for data processing, this leads to an efficient, stable and resource-saving solution,“ Gromov explains.

Smart home solutions flirt with AI

„Embedded artificial intelligence (embedded AI) is the logical next step in the evolution of smart home technology. Embedded AI makes it possible to bring intelligence directly into the device – without an active connection to a cloud or data center.

This technology is particularly impressive because of its autonomous operation. Data is processed locally, eliminating the need to transfer large amounts of data to a cloud or data center. This reduces power and connectivity requirements and minimizes interfaces that can become a gateway for attacks. Instead of diffuse masses of data, only analysis results are transmitted, typically just a few bytes.

„Embedded AI ensures greater energy efficiency and data security, two aspects that are growing exponentially in importance as the number of smart devices increases. The AI sits on a small chip inside the device. It can therefore be used in almost any environment in which smart home applications operate,“ says Gromov.

Use cases for autonomous embedded AI

Whether it’s a coffee maker, a blender, or a dishwasher, the number of smart products in the home is growing. Embedded AI opens up new possibilities and makes them more efficient and safer to use on many levels. It starts as soon as you enter the house.

Facial recognition opens the front door to an authorized group of people, such as family members. Since the embedded AI works locally, no biometric data is transmitted, only the knowledge of which of the authorized persons is involved. „This works as simply as we already know it from smartphones – often with a near-infrared camera or time-of-flight and a short learning process by looking at it several times,“ explains Gromov.

Once you cross the threshold, embedded AI intuitively controls lighting and ventilation. As with heating, the number of people in the room is taken into account to optimize ventilation. This is done using VOC or PM (Particle Matter) sensors, whose dynamics are evaluated using AI. This allows the climate and lighting to be optimized based on the time of day or activity. Fire or smoke detectors use embedded AI to detect not only danger, but also panic or stress and trigger a specific alarm. Higher resolution time-of-flight or thermal imaging technologies are then used.

Monitoring radiators (or even the heat pump) with embedded AI can not only ensure their proper functioning, but also optimize energy consumption and reduce costs. In this way, the home is efficiently brought to the desired temperature for the corresponding usage pattern (often with just one motion pixel) – embedded AI then selects the optimal time to start heating and optimizes the indoor temperatures.

Intelligent shades and blinds decide how much shade to provide based on the amount of light entering the room. Intelligent wear and tear detection can detect and repair damage early. These predictive maintenance technologies are based on vibration, current or noise patterns, for example.

An oven that can smell: Smart appliances get smarter with embedded AI

Even appliances that are already considered smart offer potential for the use of AI. The coffee maker, for example, can be controlled entirely by voice and without an app, making it easier for guests to use the appliance (KWS, keyword spotting).

AITAD’s Gromov is convinced that any area of the kitchen where you currently have to press a button or operate a control is suitable for embedded AI: „We have already taught ovens to smell. In the future, they will be able to detect whether food is burning or pots and pans are boiling over.

Embedded AI also offers advantages for small household helpers such as window washers or vacuum cleaners. In addition to performance monitoring (e.g., bag filling tracking), this includes obstacle and object detection. In the future, an automated vacuum cleaner will be able to navigate your home much more effectively and smoothly if it is controlled by fully autonomous maps rather than via the Internet.

„The benefits are as diverse as the applications in the smart home market. Companies should start rethinking today, before they face major problems in a few years. Namely, when the devices become unstable or there are new regulations for energy savings, etc. If smart home device manufacturers opt for embedded AI today, they will not only avoid common challenges and problems, but also differentiate themselves from their competitors,“ concludes Gromov.