Ein autonom lernendes Automatisierungssystem für nachhaltiges und altersgerechtes Wohnen
Projekt: Forschung
Projektbeteiligte
- Welge, Ralph (Wissenschaftliche Projektleitung)
- Müller, Sebastian Matthias (Projektmitarbeiter*in)
Beschreibung
Mit dem Projekt „LivingCare“ wird ein humanzentriertes, lernfähiges Hausautomationssystem vorgeschlagen, das Szenarien aus den Bereichen Assistenz im Alter/Prävention, Komfort/Sicherheit sowie Energieeffizienz abdecken soll und sich dabei „lebensbegleitend“ an sich ändernde Präferenzen, Bedarfe und Verhaltensmuster der Nutzer anpasst. Dabei wird für den Bereich der Hausautomation (HA), der heute eher durch deterministische Steuerungsmechanismen geprägt ist, ein Paradigmenwechsel hin zum adaptiven, selbstlernenden System angestrebt. Der Mehrwert einer gemeinsamen technologischen Basis für miteinander verschmelzende Handlungsfelder (Assistenz im Alter/Prävention, Komfort/Sicherheit, Energieeffizienz) liegt in der Entstehung völlig neuer Wertschöpfungsprozesse bspw. innerhalb der Pflegewirtschaft, im Hausnotruf usw.
Aufbauend auf den Ergebnissen aktueller Forschungsprojekte (AAL@Home und „Gestaltung altersgerechter Lebenswelten“) werden dabei Innovationen in drei zentralen Bereichen vorangetrieben und erstmalig in dieser Kombination im Bereich der Hausautomation genutzt: Sensorik (im Bestandsbau nachrüstbarer, drahtloser Mobilitätssensor), Kognition (Modellbildung, Data Mining, autonomes Lernen) und – damit einhergehend – situationsadaptive Interventionen. Ein wesentliches Projektmerkmal ist dabei die Verknüpfung der digitalen mit der physischen Welt: Die Fusion von mittels des Mobilitätssensors ermittelter Position, Bewegungsrichtung und Bewegungsgeschwindigkeit der Nutzerin / des Nutzers mit aus Umgebungsdaten gewonnenem Wissen, bereits vorliegendem a-priori-Wissen sowie interaktivem Wissen ermöglicht kognitive Systemeigenschaften. Auf der Basis von Verfahren des autonomen Lernens kann ein vorab vom jeweiligen Nutzer freigegebenes Maß an autonomem Systemverhalten eingerichtet werden (Notruf, aber auch energieeffiziente Steuerung der Heizung etc.).
Die Arbeiten werden in enger Zusammenarbeit mit Anwendern (Deutsches Rotes Kreuz, private Nutzer) durchgeführt; dabei erfolgt die Erprobung der Technologien in realen Wohnungen.
Mit der Fokussierung auf den Bereich des Wohnbaus, insbesondere den Bestandsbau, wird ein strategischer Wachstumsmarkt adressiert. Im Jahr 2020 wird es ca. 20 Mio. Wohnungen in Ein- und Zweifamilienhäusern sowie etwa 20,6 Mio. Wohnungen in Mehrfamilienhäusern geben, bei einer Neubauquote von nur ca. 0,4% pro Jahr. Berücksichtigt man nun die Tatsache, dass die HA über die Energieeffizienz hinaus die Basis für eine Vielzahl möglicher, innovativer Geschäftsprozesse sein kann, ergibt sich ein erhebliches wirtschaftliches Potenzial, das es zu heben gilt. Das Projekt ist konsequent auf eine Nutzbarkeit der Ergebnisse im Massenmarkt und die Schaffung neuer Geschäftsmodelle ausgerichtet. Dabei werden hohe Wertschöpfungsanteile in Deutschland verbleiben.
Aufbauend auf den Ergebnissen aktueller Forschungsprojekte (AAL@Home und „Gestaltung altersgerechter Lebenswelten“) werden dabei Innovationen in drei zentralen Bereichen vorangetrieben und erstmalig in dieser Kombination im Bereich der Hausautomation genutzt: Sensorik (im Bestandsbau nachrüstbarer, drahtloser Mobilitätssensor), Kognition (Modellbildung, Data Mining, autonomes Lernen) und – damit einhergehend – situationsadaptive Interventionen. Ein wesentliches Projektmerkmal ist dabei die Verknüpfung der digitalen mit der physischen Welt: Die Fusion von mittels des Mobilitätssensors ermittelter Position, Bewegungsrichtung und Bewegungsgeschwindigkeit der Nutzerin / des Nutzers mit aus Umgebungsdaten gewonnenem Wissen, bereits vorliegendem a-priori-Wissen sowie interaktivem Wissen ermöglicht kognitive Systemeigenschaften. Auf der Basis von Verfahren des autonomen Lernens kann ein vorab vom jeweiligen Nutzer freigegebenes Maß an autonomem Systemverhalten eingerichtet werden (Notruf, aber auch energieeffiziente Steuerung der Heizung etc.).
Die Arbeiten werden in enger Zusammenarbeit mit Anwendern (Deutsches Rotes Kreuz, private Nutzer) durchgeführt; dabei erfolgt die Erprobung der Technologien in realen Wohnungen.
Mit der Fokussierung auf den Bereich des Wohnbaus, insbesondere den Bestandsbau, wird ein strategischer Wachstumsmarkt adressiert. Im Jahr 2020 wird es ca. 20 Mio. Wohnungen in Ein- und Zweifamilienhäusern sowie etwa 20,6 Mio. Wohnungen in Mehrfamilienhäusern geben, bei einer Neubauquote von nur ca. 0,4% pro Jahr. Berücksichtigt man nun die Tatsache, dass die HA über die Energieeffizienz hinaus die Basis für eine Vielzahl möglicher, innovativer Geschäftsprozesse sein kann, ergibt sich ein erhebliches wirtschaftliches Potenzial, das es zu heben gilt. Das Projekt ist konsequent auf eine Nutzbarkeit der Ergebnisse im Massenmarkt und die Schaffung neuer Geschäftsmodelle ausgerichtet. Dabei werden hohe Wertschöpfungsanteile in Deutschland verbleiben.
Akronym | LivingCare |
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Status | Abgeschlossen |
Zeitraum | 01.03.15 → 31.12.18 |
Links | http://foerderportal.bund.de/foekat/jsp/SucheAction.do?actionMode=view&fkz=16SV7205 http://www.living-care.de/ https://doi.org/10.2314/GBV:1024543595 |
Verknüpfte Publikationen
LivingCare - An autonomously learning, human centered home automation system: Collection and preliminary analysis of a large dataset of real living situations
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