Smart Light utiliza IBM® watsonx.ai para crear un nuevo flujo de trabajo de IA generativa para controlar instalaciones
El control de instalaciones tiene aspectos IoT que difieren en función de la situación concreta de cada espacio. Los flujos de diálogo convencionales ya presentes en los altavoces inteligentes tienen dificultades para adaptarse a diversas situaciones. Además, ha sido un reto utilizar nuevas tecnologías como la IA generativa, que se han popularizado recientemente, en este escenario.
Dado que el control de instalaciones tiene diversos protocolos, Smart Light, empresa japonesa especializada en la integración de sistemas eléctricos, necesitaba un puente tecnológico que pudiera gestionar con eficacia la coordinación de voz y la IA generativa.
Para empezar, Smart Light trabajó en el desarrollo de flujos de diálogo eficientes. La empresa eligió un método en el que la herramienta de IA generativa entendería el contexto del texto transcrito a partir de la voz. También contó con 1ft-seabass, un estudio de tecnología independiente, para soporte técnico, planificación general de la arquitectura e iIntegración de productos de IBM.
Como no había muchos ejemplos disponibles en el mercado, Smart Light tuvo que experimentar y verificar los flujos de trabajo de IA generativa creados. Smart Light utilizó el estudio de IA de nivel empresarial de IBM® watsonx.ai como núcleo de su solución y centrado en un sistema que permitía el ensayo y error mediante una interfaz gráfica de usuario (GUI).
Se utilizó la plataforma sin servidor IBM® Cloud Code Engine para la conversión del protocolo de control de equipos. Su interfaz se estandarizó con el protocolo de mensajería Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) mediante el uso de la herramienta de desarrollo Node-RED. Además, el contexto de encendido/apagado fue interpretado por watsonx.ai y puenteado por IBM® Cloud Code Engine.
Pronto se hicieron evidentes las ventajas de integrar la IA y el control de las instalaciones. Smart Light, con el apoyo de 1ft-seabass, pudo implementar la solución de interpretación de voz de IA generativa de manera efectiva, un excelente paso hacia el futuro de la IA y los casos de control de instalaciones. Concretamente, en la sala de pruebas, la empresa pudo gestionar el aparato de aire acondicionado mediante la voz, y este prototipo se implantó rápidamente en unas dos semanas.
Además del control del aire acondicionado, Smart Light también logró el control de equipos, como el control de la iluminación y las cortinas, conectando Node-RED y Code IBM® Cloud Engine mediante MQTT. Se hicieron varios ensayos al probar las indicaciones de la IA en la área de investigación, y poder probarlas repetidamente ayudó a acelerar el desarrollo de la nueva solución.
En el pasado, se habría tardado una semana en completar las pruebas de las instrucciones utilizando solo los programas de cada IoT y de realidad extendida (XR). Al realizar múltiples pruebas flexibles en la nube, Smart Light pudo completar el mismo proceso en unos tres días, lo que supuso una mejora de la eficiencia de aproximadamente un 50 %. Este fue un caso de uso simple de encendido/apagado, pero los beneficios serán aún más sustanciales en casos más complejos.
Smart Light es una empresa con sede en Tokio fundada en 2011. Con un equipo de cuatro empleados, Smart Light se especializa en la integración de sistemas de iluminación, aire acondicionado y otros sistemas eléctricos en edificios de oficinas e instalaciones comerciales. Aprovechando sistemas abiertos y combinándolos con tecnologías IoT y AI de vanguardia, la empresa se centra en crear soluciones energéticamente eficientes y generadoras de valor.
1ft-seabass es un estudio de tecnología independiente creado por Seigo Tanaka en 2004. Basado en la tecnología web front-end, el estudio valora la perspectiva de un enfoque que combina información e interfaces. Recientemente, 1ft-seabass ha estado trabajando en el desarrollo, el asesoramiento técnico y las conferencias que incorporan tecnologías como el IoT, la XR y la IA generativa.
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Ejemplos presentados únicamente a título ilustrativo. Los resultados reales variarán en función de las configuraciones y condiciones del cliente y, por lo tanto, no se pueden ofrecer resultados esperados de forma general.