Nest termostato mokymosi algoritmai

Kaip protingas termostatas išmoko pažinti jūsų įpročius

Kai 2011 metais į rinką atėjo pirmasis Nest termostatas, daugelis žmonių nustebo – kaip gali paprastas temperatūros reguliatorius kainuoti kelis šimtus dolerių? Atsakymas slypi ne pačiame įrenginyje, o sudėtinguose algoritmuose, kurie veikia už tos elegantiškos apvalios sąsajos. Nest termostatas iš esmės yra mažas kompiuteris, kuris stebi, mokosi ir prisitaiko prie jūsų gyvenimo ritmo.

Pirmąsias savaites naudojant Nest, jis veikia kaip bet kuris kitas termostatas – jūs rankiniu būdu nustatote norimą temperatūrą. Bet štai čia prasideda magija: kiekvienas jūsų veiksmas – kada pakeliate temperatūrą, kada ją sumažinate, kokiu metu dienos tai darote – yra fiksuojamas ir analizuojamas. Po maždaug savaitės ar dviejų Nest pradeda pastebėti šablonus. Jei kiekvieną rytą 6:30 pakeliate temperatūrą iki 21 laipsnio, o vakare 22:00 sumažinate iki 18, termostatas tai įsidėmi.

Jutiklių armija, kuri dirba nenutrūkstamai

Nest termostatas nėra vien ekranas su mygtukais. Viduje slepiasi tikra jutiklių kolekcija: temperatūros davikliai, drėgmės matuokliai, aplinkos šviesos jutikliai, o svarbiausia – judesio sensoriai. Būtent pastarieji leidžia termostatului suprasti, ar namuose yra žmonių, ar ne.

Judesio jutikliai veikia panašiai kaip tie, kurie įjungia šviesą koridoriuje, kai pro šalį praeinate. Bet Nest juos naudoja daug protingiau. Jei kelias valandas niekas nejuda prieš termostatą, sistema daro prielaidą, kad namuose galbūt nieko nėra. Tada įsijungia „Away” režimas, kuris automatiškai sumažina šildymą ar vėsinimą, taupydamas energiją.

Bet čia ne viskas. Nest taip pat stebi, kaip greitai jūsų namai atšyla ar atšąla. Jei pastato šiluminė izoliacija gera, temperatūra kinta lėčiau. Jei prastos kokybės langai ir durys – greičiau. Termostatas įsimena šiuos duomenis ir naudoja juos planuodamas, kada pradėti šildyti ar vėsinti, kad būtent reikiamu metu būtų pasiekta norima temperatūra.

Mašininio mokymosi širdis

Nest algoritmai remiasi mašininio mokymosi principais. Paprastai tariant, tai reiškia, kad sistema tobulėja kuo daugiau duomenų surenka. Pradinė versija galėjo atrodyti šiek tiek nerangi – kartais per anksti įjungdavo šildymą, kartais per vėlai. Bet su kiekviena diena ji tampa tikslesnė.

Vienas iš pagrindinių algoritmų vadinamas „Time-to-Temperature”. Jis apskaičiuoja, kiek laiko prireikia jūsų namams pasiekti norimą temperatūrą. Jei žinote, kad norite, jog 7:00 ryto namuose būtų 21 laipsnis, Nest automatiškai apskaičiuoja, kad šildymą reikia įjungti, tarkime, 6:15. Šis skaičiavimas priklauso nuo daugelio kintamųjų: lauko temperatūros, namų izoliacijos, šildymo sistemos galios.

Įdomu tai, kad Nest naudoja ne tik vietinius duomenis. Kai termostatas prijungtas prie interneto, jis gauna orų prognozes ir jas įtraukia į skaičiavimus. Jei žino, kad po valandos saulė pradės šildyti pietinę namo pusę, gali atitinkamai koreguoti šildymo intensyvumą.

Kai algoritmai susiduria su realybe

Teoriškai viskas skamba puikiai, bet praktikoje Nest mokymosi algoritmai kartais susiduria su iššūkiais. Viena dažniausių problemų – nereguliarūs gyvenimo ritmai. Jei dirbate pamainomis arba turite labai kintantį grafiką, termostatui gali būti sunku sukurti patikimą šabloną.

Kitas dalykas – svečiai namuose. Jei savaitgalį pas jus apsistoja giminės ir aktyviai juda po namus, Nest gali manyti, kad pasikeitė jūsų įpročiai. Dėl to kelias dienas po to jis gali netinkamai reguliuoti temperatūrą. Laimei, sistemą galima greitai „permokyti” rankiniu būdu nustatant temperatūrą kelis kartus iš eilės.

Nest kūrėjai tai suprato ir įdiegė galimybę rankiniu būdu nustatyti tvarkaraštį. Tai savotiškas kompromisas tarp visiško automatizavimo ir tradicinio programuojamo termostato. Galite pasakyti sistemai, kad darbo dienomis norite vieno režimo, o savaitgaliais – kito, ir algoritmai dirbs šių parametrų ribose.

Energijos taupymo gudrybes

Viena iš svarbiausių Nest funkcijų yra energijos vartojimo optimizavimas. Termostatas ne tik mokosi jūsų įpročių, bet ir aktyviai ieško būdų sumažinti sąskaitas už šildymą ar vėsinimą. Pavyzdžiui, jei pastato, kad galite jaustis komfortabiliai esant 20 laipsnių vietoj 21, jis švelniai bandys „stumti” jus link žemesnės temperatūros.

Nest programėlėje yra „Leaf” ženkliukas – mažas lapas, kuris pasirodo, kai pasirenkate energiją taupančią temperatūrą. Tai savotiškas psichologinis triukas, skatinantis vartotojus sąmoningai rinktis ekologiškesnius nustatymus. Algoritmai stebi, kokiose temperatūrose dažniausiai matote šį lapą, ir bando sukurti tvarkaraštį, kuris maksimaliai dažnai jį rodytų.

Yra ir dar viena įdomi funkcija – „Seasonal Savings”. Tai algoritmas, kuris sezoniškai šiek tiek koreguoja jūsų pageidaujamas temperatūras, kad sutaupytų energijos, bet taip, jog to nepastebėtumėte. Pavyzdžiui, žiemą jis gali pamažu sumažinti temperatūrą pusę laipsnio per kelias savaites. Dauguma žmonių tokio nedidelio pokyčio net nepastebi, bet per metus tai gali reikšti nemažą ekonomiją.

Duomenų saugumas ir privatumas

Kai namuose turite įrenginį, kuris nuolat stebi jūsų įpročius ir siunčia duomenis į debesį, natūraliai kyla klausimas apie privatumą. Nest (dabar priklausantis Google) teigia, kad visi duomenys yra šifruojami ir naudojami tik termostato funkcionalumui gerinti.

Tačiau realybė tokia, kad sistema tikrai žino daug apie jus: kada būnate namuose, kada išvykstate, kokią temperatūrą mėgstate, net kokia jūsų namo konstrukcija. Google oficialiai teigia, kad šie duomenys nėra naudojami reklamai, bet skeptikai vis tiek išlieka atsargūs.

Gera žinia ta, kad Nest gali veikti ir be interneto ryšio, nors tada prarasite kai kurias funkcijas – nuotolinį valdymą, orų prognozių integraciją ir programinės įrangos atnaujinimus. Bet pagrindiniai mokymosi algoritmai veikia vietiškai, pačiame įrenginyje.

Konkurentai ir alternatyvos

Nest nebeturi monopolio protingų termostatų rinkoje. Ecobee, Honeywell, Emerson ir kiti gamintojai sukūrė savo sistemas su panašiais mokymosi algoritmais. Kai kurie net teigia esantys protingesni už Nest.

Pavyzdžiui, Ecobee termostatas turi papildomus kambario jutiklius, kuriuos galite išdėstyti įvairiose namo vietose. Tai leidžia sistemai tiksliau suprasti temperatūros pasiskirstymą visame name ir reguliuoti ją efektyviau. Jei miegamasis yra šaltesnis už svetainę, sistema tai žinos ir galės atitinkamai reaguoti.

Honeywell T9 taip pat naudoja kelis jutiklius ir turi „Smart Room Priority” funkciją – galite nurodyti, kurie kambariai yra svarbiausi tam tikru paros metu. Pavyzdžiui, dieną prioritetas gali būti svetainei, o naktį – miegamajam.

Ką daryti, kad termostatas mokytųsi greičiau ir tiksliau

Jei nusprendėte įsigyti Nest ar panašų protingą termostatą, yra keletas dalykų, kuriuos galite padaryti, kad mokymosi procesas vyktų sklandžiau. Pirmiausia, pirmąsias dvi savaites aktyviai naudokite termostatą rankiniu būdu. Kuo daugiau duomenų surinksite pradinėje stadijoje, tuo greičiau sistema supras jūsų įpročius.

Antra, įsitikinkite, kad termostatas yra sumontuotas tinkamoje vietoje. Jei jis kabo šalia durų, pro kurias dažnai ateina šaltas oras, arba priešais langą, pro kurį šviečia saulė, jutikliai gaus iškraipytus duomenis. Idealiausia vieta – vidinis siena, maždaug 1,5 metro aukštyje, kur nėra tiesioginių šilumos šaltinių ar vėjo srovių.

Trečia, reguliariai tikrinkite Nest programėlę ir žiūrėkite energijos vartojimo ataskaitas. Ten pamatysite, kaip sistema mokosi ir ar yra kokių nors anomalijų. Jei pastebite, kad termostatas nuolat klysta tuo pačiu metu, galite rankiniu būdu pakoreguoti nustatymus ir taip „permokyti” algoritmą.

Dar vienas patarimas – neskubėkite visiškai pasitikėti automatika. Pirmą mėnesį stebėkite, kaip termostatas veikia, ir būkite pasirengę įsikišti, jei kažkas atrodo ne taip. Su laiku suprasite, kaip sistema „galvoja”, ir galėsite jai labiau pasitikėti.

Kai šildymas tampa protingesnis nei jo šeimininkas

Grįžtant prie pagrindinio klausimo – ar Nest mokymosi algoritmai tikrai veikia? Atsakymas: taip, bet su išlygomis. Jei turite reguliarų gyvenimo ritmą ir esate kantrus pirmąsias savaites, sistema tikrai gali išmokti jūsų įpročių ir pradėti veikti beveik nepriekaištingai. Daugelis vartotojų praneša apie 10-20% energijos sąnaudų sumažėjimą, kas per metus gali reikšti gana solidžią sumą.

Tačiau protingi termostatai nėra stebuklingas sprendimas visiems. Jei jūsų gyvenimas chaotiškas, jei namuose gyvena daug žmonių su skirtingais poreikiais, arba jei tiesiog mėgstate viską kontroliuoti patys, tradicinis programuojamas termostatas gali būti geresnis pasirinkimas. Mokymosi algoritmai yra galingi, bet jie nėra visagaliai.

Įdomiausia tai, kad ši technologija nuolat tobulėja. Nest reguliariai išleidžia programinės įrangos atnaujinimus, kurie pagerina mokymosi algoritmus. Termostatas, kurį nusipirkote prieš metus, šiandien veikia protingiau nei pirkimo dieną. Tai viena iš retų situacijų, kai jūsų įrenginys su laiku tampa geresnis, o ne blogesnis.

Ateityje tikėtina, kad šie algoritmai taps dar sudėtingesni. Galbūt jie pradės integruotis su kitais protingo namo įrenginiais – žinos, kada naudojate dušą (ir reikia daugiau karšto vandens), kada gaminate (ir virtuvė natūraliai šyla), kada žiūrite televizorių (ir greičiausiai esate namuose). Visa ši informacija gali padėti dar tiksliau optimizuoti energijos vartojimą.

Taigi, jei svarstote, ar verta investuoti į protingą termostatą, pagalvokite ne tik apie pradinę kainą, bet ir apie ilgalaikę naudą – tiek finansinę, tiek patogumą. Kartais tikrai malonu grįžti namo ir rasti jį idealios temperatūros, nors nieko nedarėte tam pasiekti. Ir žinoti, kad tai padarė algoritmai, kurie išmoko pažinti jus geriau nei kai kurie jūsų draugai.