Bereits seit längerem habe ich die Idee, meine Hausautomation um eine KI zu erweitern. Mit KI meine ich natürlich nicht eine künstliche Intelligenz – eher eine Sammlung von Machine Learning Modellen.
Mein erstes Modell soll die Jalousien steuern. Abhängig von verschiedenen Senso-Werten wie Außentemperatur, Sonneneinstrahlung, Raumtemperatur … wird die optimale Stellung der Jalousien mittels ML-Modell ermittelt.
Die optimale Stellung hat aber nicht nur mit logischen und mathematischen Faktoren zu tun. Es geht auch um das Wohlfühlen. Ein Programm, welches aufgrund der Sensor-Daten eine Stellung errechnet, ist recht einfach umgesetzt. Auch wenn berücksichtigt werden soll, dass z. B. die Jalousien offen bleiben, wenn der Raum beheizt wird, um so die Sonnenenergie zu nutzen, kann das recht einfach umgesetzt werden. Wenn aber beim Mittagessen der Raum komplett verdunkelt wird, kann es schon zu Stresssituationen mit Frau oder Kindern kommen. Also muss das Programm „lernen“, welche Stellung gefühlt am besten passt. Und da wird es mit der Logik schon schwieriger.
Es soll auch ein (virtueller) Server zum Einsatz kommen, auf dem die Modelle laufen. Dieser Server soll die KI-Zentrale darstellen. Idealerweise kann dafür Linux verwendet werden, weil ich nicht unbedingt eine Windows-Lizenz dafür kaufen möchte. Außerdem ist mein VM-Host nicht gerade überdimensioniert (darauf läuft bereits eine Firewall, meine Telefonanlage und meine Hausautomation) und Linux ist ohne GUI dann doch Ressourcen schonender.
In den folgenden Beiträgen möchte ich Euch meine Umsetzung dazu beschreiben. Viel Spaß!
