Smart Light utiliza IBM watsonx.ai para crear un flujo de trabajo de IA generativa para el control de las instalaciones
El control de las instalaciones tiene aspectos de IoT que difieren según la situación específica de cada espacio. Los flujos de diálogo convencionales ya presentes en los altavoces inteligentes tienen dificultades para adaptarse a diversas situaciones. Además, en este escenario, ha sido un desafío usar nuevas tecnologías (como la IA generativa) que recientemente se han vuelto populares.
Dado que el control de las instalaciones tiene una variedad de protocolos, Smart Light, una empresa japonesa especializada en la integración de sistemas eléctricos, necesitaba una tecnología que pudiera manejar eficazmente la coordinación de la 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, planeación general de la arquitectura e integración de productos de IBM.
Dado que no había muchos ejemplos disponibles en el mercado, Smart Light tuvo que experimentar y verificar los flujos de trabajo de IA generativa recién creados. Smart Light usó el estudio de IA IBM® watsonx.ai de nivel empresarial como núcleo de su solución y se centró en un sistema que permitiera 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 equipamiento. Su interfaz se estandarizó con el protocolo de mensajería Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) mediante la herramienta de desarrollo Node-RED. Además, watsonx.ai interpretó el contexto de encendido/apagado e IBM Cloud Code Engine lo unió.
Las ventajas de integrar la IA y el control de las instalaciones pronto quedaron claras. Smart Light, con el apoyo de 1ft-seabass, pudo implementar la solución de interpretación de voz de IA de manera efectiva, un excelente paso hacia el futuro de la IA y los casos de control de las instalaciones. Específicamente, en la sala de pruebas, la empresa pudo gestionar el dispositivo de aire acondicionado mediante voz, y este prototipo se implementó rápidamente en alrededor de dos semanas.
Además del control del aire acondicionado, Smart Light también logró el control de equipamiento, como la iluminación y las cortinas, conectando Node-RED y Code IBM Cloud Engine mediante MQTT. Se realizaron varias pruebas de las instrucciones de IA en el entorno de pruebas, y hacerlas repetidamente ayudó a acelerar el desarrollo de la nueva solución.
En el pasado, habría tomado una semana completar las pruebas de las instrucciones utilizando solo los programas en cada dispositivo IoT y realidad extendida (XR). Al realizar múltiples pruebas flexibles en la nube, Smart Light pudo completar el mismo proceso en aproximadamente tres días, una mejora en 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 integrar iluminación, aire acondicionado y otros sistemas eléctricos en edificios de oficinas e instalaciones comerciales. Mediante los sistemas abiertos y en conjunto con tecnologías de IoT e IA de vanguardia, la empresa se centra en crear soluciones rentables desde el punto de vista energético y generadoras de valor.
1ft-seabass es un estudio de tecnología independiente fundado por Seigo Tanaka en 2004. Basado en tecnología web front-end, el estudio valora la perspectiva de un enfoque que combina información e interfaces. Recientemente, 1ft-seabass estuvo trabajando en el desarrollo, el asesoramiento técnico y la impartición de conferencias que incorporan tecnologías como el IoT, la XR y la IA generativa.
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Los ejemplos presentados son solo ilustrativos. Los resultados reales variarán en función de las configuraciones y condiciones del cliente y, por lo tanto, no se pueden proporcionar resultados generalmente previstos.