Smart Light utilizza IBM® watsonx.ai per creare un nuovo workflow gen AI per il controllo delle strutture
Il controllo delle strutture ha aspetti IoT che differiscono a seconda della situazione specifica di ogni spazio. I flussi di dialogo convenzionali già presenti negli smart speaker hanno difficoltà ad adattarsi alle varie situazioni. Inoltre, è stato difficile utilizzare nuove tecnologie come l'AI generativa (gen AI), che recentemente sono diventate popolari, in questo scenario.
Poiché il controllo della struttura ha una varietà di protocolli, Smart Light, un'azienda giapponese specializzata nell'integrazione di sistemi elettrici, aveva bisogno di un ponte tecnologico in grado di gestire efficacemente la coordinazione vocale e gen AI.
Per prima cosa, Smart Light ha lavorato allo sviluppo di flussi di dialogo efficienti. L'azienda ha scelto un metodo in cui lo strumento gen AI avrebbe compreso il contesto del testo trascritto dalla voce. Si è inoltre affidata a 1ft-seabass, uno studio tecnologico indipendente, per il supporto tecnico, la pianificazione dell'architettura generale e l'integrazione dei prodotti IBM.
Poiché non c'erano molti esempi disponibili sul mercato, Smart Light ha dovuto sperimentare e verificare i workflow gen AI di nuova creazione. Smart Light ha utilizzato IBM® watsonx.ai® studio AI di livello aziendale come fulcro della sua soluzione e focalizzato su un sistema che consentiva tentativi ed errori utilizzando un'interfaccia utente grafica (GUI).
Per la conversione del protocollo di controllo dell'attrezzatura è stata impiegata la piattaforma serverless IBM® Cloud Code Engine. La sua interfaccia è stata standardizzata secondo il protocollo di messaggistica Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) utilizzando lo strumento di sviluppo Node-RED. Inoltre, il contesto on/off è stato interpretato da watsonx.ai e collegato da IBM® Cloud Code Engine.
I vantaggi dell'integrazione dell'AI e del controllo delle strutture sono diventati presto chiari. Smart Light, con il supporto di 1ft-seabass, è stata in grado di implementare in modo efficace la soluzione di interpretazione vocale gen AI, un ottimo passo verso il futuro dell'AI e dei casi di controllo delle strutture. Nello specifico, nella sala prove, l'azienda è stata in grado di gestire il dispositivo di climatizzazione tramite la voce, e questo prototipo è stato rapidamente implementato in circa due settimane.
Oltre al controllo dell'aria condizionata, Smart Light ha ottenuto anche il controllo degli interni, come l'illuminazione e il controllo delle tende, collegando Node-RED e IBM® Cloud tramite MQTT. Ci sono state diverse prove durante il test dei prompt AI nel playground e la possibilità di provarli ripetutamente ha contribuito ad accelerare lo sviluppo della nuova soluzione.
In passato, sarebbe stata necessaria una settimana per completare il collaudo dei prompt utilizzando esclusivamente i programmi presenti in ciascun dispositivo IoT e di realtà estesa (XR). Grazie a prove multiple e flessibili condotte sul cloud, Smart Light è riuscita a completare lo stesso processo in circa tre giorni, con un miglioramento dell'efficienza pari a circa il 50%. Si trattava di un semplice caso d'uso on/off, ma i benefici saranno ancora più evidenti in casi più complessi.
Smart Light è una società con sede a Tokyo fondata nel 2011. Con un team di quattro dipendenti, Smart Light è specializzata nell'integrazione di illuminazione, aria condizionata e altri sistemi alimentati elettricamente in edifici per uffici e strutture commerciali. Utilizzando sistemi aperti e combinandoli con tecnologie IoT e AI innovative, l'azienda si concentra sulla creazione di soluzioni efficienti dal punto di vista energetico e generatrici di valore.
1ft-seabass è uno studio tecnologico indipendente fondato da Seigo Tanaka nel 2004. Basandosi sulla Tecnologia web front-end, lo studio valorizza la prospettiva di un approccio che combina informazioni e interfacce. Recentemente, 1ft-seabass ha lavorato allo sviluppo, alla consulenza tecnica e alle conferenze che incorporano tecnologie come IoT, XR e gen AI.
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Gli esempi presentati sono solo illustrativi. I risultati effettivi varieranno in base alle configurazioni e alle condizioni del cliente e, pertanto, non è possibile fornire i risultati generalmente attesi.