康乃爾大學的「VibroSense」技術利用家電的震動來將其「智慧化」

可以分辨出 17 種居家常見的機器活動。

Andy Yang
Andy Yang
2020年09月10日, 下午 04:00
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washing machine
Choreograph via Getty Images

目前如何你有意將家電智慧化的話,只有買內建智慧聯網功能的新機種一途。但如果康乃爾大學研發的這個「VibroSense」技術能商用化的話,或許又會多一個便宜、又適用於現有的老家電的替代方案了。簡單來說,VibroSense 會「聆聽」在房間與房間之間傳導的各種震動,利用雷射的精確測量和機器學習的分析,VibroSense 可以分辨出洗衣機的震動、煮開了的熱水壺、沒關緊的水龍頭等多達 17 種的居家活動,並且有著 96% 的準確率。在同一種家電當中,VibroSense 也能分辨目前所進行到的階段(例如洗衣或脫水),這也同樣有著 97% 的準確率。

康乃爾大學的研究學者開發這套系統的目的,主要是想降低居家智慧化的成本,並且提供一套可以降低各種浪費的方案。例如對前述沒關緊的水龍頭進行警示,或是在家電完成工作後予以斷電等。不過,由於這還是個研究計畫,何時 VibroSense 能推出量產的產品,目前還是未知數。此外,VibroSense 也還有一些獨特的挑戰要克服,例如在獨立的房子裡使用當然問題比較小,但如果是公寓之類有多戶共用的建築,要如何避免讀到別人家的機器,就又是個不一樣的挑戰了。

無論如何,這都是在現有的智慧家電之外提供了不一樣的思路,就看看能不能讓它商品化面世囉。

標籤: Cornell University, ai, machine learning, smart home, home, news, gear
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