오픈리히트(OpenLicht): AI 기반 스마트 조명 프로토타입, 실내 조명 혁신

독일 연구 이니셔티브 오픈리히트(OpenLicht)가 오픈소스 소프트웨어, 머신러닝 라이브러리, 저렴한 하드웨어를 활용하여 점유자의 활동에 맞춰 실내 조명을 자율적으로 조정하는 혁신적인 스마트 조명 솔루션을 제공했습니다.

필립스 휴(Philips Hue)와 오스람 라티파이(Osram Lightify) 같은 현재 스마트 조명 제품은 제한된 자동화를 제공하며, 일반적으로 사용자가 수동으로 일정을 설정하거나 스마트폰 앱으로 조명을 제어하도록 요구합니다. 프로그래밍 가능하지만, 이러한 시스템은 여전히 사전 구성된 규칙에 의존하며 사용자의 행동을 실시간으로 적응하지 않습니다.

오늘날의 스마트 조명 시스템은 여전히 사용자가 수동으로 설정해야 합니다. 오픈리히트 프로젝트는 더 지능적인 조명 시스템의 프로토타입을 개발했습니다 (이미지: 인피니언 테크놀로지스/오픈리히트)

2016년 9월 시작된 오픈리히트 프로젝트는 인공지능과 머신러닝을 스마트 조명에 통합하여 패러다임을 전환하는 것을 목표로 했습니다. "우리의 이중 목표는 AI 기반 스마트 조명 연구를 발전시키고, 스타트업과 메이커를 위해 최첨단 기술을 민주화하는 것이었습니다."라고 인피니언 테크놀로지스의 스마트 조명 R&D 매니저이자 프로젝트 코디네이터인 후안 메나-카릴로는 말했습니다.

최근 완료된 이 프로젝트는 독일 교육연구부(BMBF)의 자금 지원을 받았으며, 팀원은 인피니언, 베르니츠 일렉트로닉스, 데겐도르프 공과대학, 드레스덴 공과대학입니다. 인피니언과 TU 드레스덴이 머신러닝 애플리케이션과 알고리즘을 개발했습니다. 데겐도르프는 프로젝트의 그래픽 인터페이스/앱을 개발했고, 베르니츠는 게이트웨이와 시스템 센서 및 액추에이터 간의 통신을 담당했습니다.

스마트 프로토타입

프로젝트의 주력 결과물은 AI 기반 적응형 소프트웨어 스택, 사용자 친화적 그래픽 인터페이스, 데이터 처리와 제어 작업을 조율하는 라즈베리 파이 기반 중앙 게이트웨이로 구성된 완전히 기능적인 프로토타입입니다. 프로토타입은 점유자 위치와 활동(예: TV 시청 대 독서)에 따라 조명을 자동으로 조정하고, 시간이 지남에 따라 개별 선호도를 학습합니다. 또한 이전에 접하지 못한 새로운 시나리오로 일반화할 수도 있습니다.

오픈소스 하드웨어 게이트웨이는 확장 보드가 있는 라즈베리 파이 기반. 마이크로컨트롤러 아키텍처 기반의 소형 버전도 있지만 오픈리히트 게이트웨이 연결 필요 (이미지: 인피니언 테크놀로지스/오픈리히트)

프로토타입의 핵심은 벤더 중립적 플랫폼인 오픈HAB(openHAB) 기반의 오픈소스 스마트 홈 미들웨어입니다. 연구자들은 압력 및 레이더 모듈을 포함한 센서 스위트를 위한 맞춤형 오픈HAB 바인딩을 제작했습니다. 센서 데이터는 이 바인딩을 통해 가상 '아이템'으로 흐른 후 엔코그(Encog) 머신러닝 프레임워크로 전달됩니다.

첫 번째 신경망은 센서 스트림으로 훈련되어 점유자의 현재 활동을 추론합니다. 그 출력은 실제 조명 데이터와 융합되어 사용자의 선호도에 지속적으로 적응하는 두 번째 자기 학습 신경망에 공급됩니다. 결과적인 램프 구성은 오픈HAB 바인딩을 통해 액추에이터 명령으로 변환됩니다.

팀은 프로토타입 시스템 평가와 신경망 훈련에 필요한 센서 데이터 수집을 위해 데모 룸을 설정했습니다 (이미지: 인피니언 테크놀로지스/오픈리히트)

"사용자는 여전히 UI, 스위치, 디머, 리모컨을 통해 램프 색상과 강도를 수동으로 조정할 수 있습니다. 수동 오버라이드가 발생하면 시스템은 새로운 설정을 기록하고, 감지된 활동과 주변 조명에 매핑하고, 신경망을 재훈련하여(새로운 데이터 우선) 향후 예측을 개선합니다."라고 메나-카릴로는 말했습니다.

프라이버시 문제

보안과 프라이버시는 중대한 과제였습니다. 팀은 인피니언에서 파생된 신뢰 플랫폼 모듈(TPM)을 통합하여 중요한 데이터를 보호하고 변조로부터 방어했습니다. 광범위한 사용자 인터뷰 후, 팀은 프라이버시 우려가 스마트 홈 채택의 주요 장벽임을 확인했습니다. 결과적으로 오픈리히트는 에지 AI를 사용하여 모든 민감한 데이터를 로컬에서 처리함으로써 프라이버시를 보존하고, 응답 시간을 단축하며, 인터넷 연결 의존도를 줄였습니다.

오픈소스

기술 민주화에 대한 오픈리히트의 야망은 오픈소스 구성요소 의존에 반영됩니다. 소프트웨어는 오픈HAB을 확장하고, 오픈소스 엔코그 라이브러리를 통합하며, 비용 효율적인 하드웨어 위에 구축됩니다. 머신러닝 모듈, 지식 베이스, 오픈HAB 바인딩을 포함한 전체 코드베이스는 곧 깃허브(GitHub)에서 제공되어 산업계와 메이커 커뮤니티가 플랫폼을 확장하고 풍부하게 할 수 있게 됩니다.

"우리의 오픈소스 릴리스는 사용자가 자신의 오픈HAB 설치에 새로운 AI 기능을 도입할 수 있게 할 것입니다."라고 메나-카릴로는 말했습니다. "이 결과로 사용자는 이제 자신의 오픈HAB 시스템에 그러한 새로운 AI 기능과 특징을 추가할 수 있습니다."

프로젝트가 주요 목표를 달성했지만, 팀은 모든 시나리오에서 신뢰할 수 있는 작동을 위해 추가 개선이 필요함을 인정합니다. 오픈리히트의 오픈소스 특성은 더 넓은 커뮤니티로부터 지속적인 협업과 진화를 초대합니다.

>> 이 기사는 원래 자매 사이트인 EE Times Europe에 게시되었습니다.