¿Qué es smart home y cómo funciona?

Te acercamos el concepto de Smart Home (hogar inteligente) en sus ventajas y funcionamiento, para que puedas valorarlo de cara a una reforma del hogar o en el caso de adquirir una vivienda próximamente. Te adelantamos que todo ello se vincula con la llegada de la tecnología a nuestras vidas, que ya es un hecho con el auge de las TIC (Tecnologías de la Información y Comunicación) y la digitalización de todos los sectores.

Esta revolución digital también llega al hogar de la mano de la domótica, con la creación de hogares inteligentes que responden a tus necesidades; capaces de adaptar el clima o la luminosidad a tu demanda, aumentar la seguridad o realizar pedidos ante la falta de determinados productos. La electrónica converge con la electricidad y el control del hogar pasa a ser efectivo, seguro y eficiente.

Podemos definir Smart Home por su propia denominación, la de hogar inteligente. En este sentido las casas inteligentes son aquellas que incorporan un sistema que permite automatizar muchas tareas, así como tener un control total y en vivo sobre lo que ocurre en nuestro hogar. Estas ideas, que antaño no eran más que sueños u ocurrencias de ciencia ficción, son hoy en día una realidad.

Con un hogar inteligente podemos controlar la luz, la calefacción, el aire acondicionado, las persianas, la limpieza, la nevera o la seguridad, entre otras muchas cosas. Hoy en día ya es posible realizar un control de todo ello a distancia, en remoto, gracias a los smartphones y la conexión a internet. Y es que el hogar inteligente se conecta a todos los dispositivos que elegimos y nos permite controlar, pero también recopilar y analizar datos; en pro de la eficiencia.

Cada tecnología tiene su denominación, como es el caso del control de la iluminación en el hogar; smartlighting. Pero todas ellas se engloban en lo que conocemos como domótica, el hogar inteligente que mejora la vida de las personas. Por ello debes valorar la implantación de la domótica si te planteas la posibilidad de reformar la vivienda o adquirir una; una casa totalmente automatizada tiene grandes ventajas para la comodidad, el confort o la seguridad.

El funcionamiento de los hogares inteligentes se puede definir como una relación entre el usuario y el sistema domótico instalado. Esta comunicación es bidireccional, ya que el usuario puede activar o desactivar varias tecnologías, así como elegir parámetros, pero también recibe datos acerca del funcionamiento del hogar. Las técnicas que se aplican para el control inteligente del hogar se gestionan, de este modo, eficientemente.

El control del sistema se puede realizar en persona, desde un panel de control general, pero también en remoto. La gestión de los dispositivos y el acceso al panel principal no son un problema gracias a la existencia de ordenadores, tablets o smartphones; la gestión es intuitiva, sencilla y se realiza a través de una página web o una app descargable. Pero el funcionamiento de nuestra Smart home es algo más complejo, aunque depende de tres factores; módulo central, conexión y sensores.

El módulo o panel central, también llamado núcleo, es un aparato que se encarga de recibir y ejecutar las instrucciones que le damos. También tiene la virtud de integrar las diversas instalaciones o productos; en este caso podríamos hablar de un robot de limpieza, la iluminación y la calefacción, por ejemplo. La conexión es la que permite que el llamado núcleo se conecte con los diversos dispositivos y puede ser por cable o inalámbrica. A su vez, los sensores se encargan de recopilar datos; es su función más básica, para lo que son realmente eficientes. Estos datos permiten mejorar la eficiencia de energía, reducen el consumo eléctrico y también sirven para dotar al hogar inteligente de nuevas capacidades; ejemplo de ello es la activación de la luz de una estancia al detectar movimiento.

Cuando las cosas comienzan a pensar

¿Pueden pensar las cosas? ¿Un dispositivo puede aprender de su entorno? En este contexto, hay muchas definiciones de la palabra “pensar”. Una posible definición es la capacidad para conectar una serie de partes relacionadas de información y usarlas para alterar un curso de acción.

Por ejemplo, cuando somos pequeños no tenemos el concepto de que el fuego es caliente y que poner la mano sobre el fuego puede causar dolor. El fuego puede parecer visualmente agradable y en realidad hacer que uno intente tocar las llamas. Rápidamente aprendemos que el fuego puede causar lesiones. Así comenzamos a relacionar la imagen del fuego con el dolor que produce. De ahí en adelante comenzamos a pensar en los resultados de tocar el fuego y basamos nuestras acciones en esta información adquirida.

Muchos dispositivos ahora incorporan la tecnología inteligente para modificar su comportamiento en determinadas circunstancias. Esto puede ser tan simple como cuando un dispositivo inteligente reduce su consumo de energía durante períodos de demanda pico o tan complejo como conducir un auto de manera autónoma.

Cada vez que se toma una decisión o un curso de acción mediante un dispositivo en función de información externa, dicho dispositivo luego se reconoce como dispositivo inteligente. En la actualidad muchos dispositivos con los que interactuamos llevan la palabra inteligente en el nombre. Esto indica que el dispositivo tiene la capacidad para alterar su comportamiento según su entorno.

¿Qué es la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?

La Inteligencia artificial (AI) es la inteligencia que demuestran las máquinas. Es diferente de la inteligencia natural la cual es la inteligencia que muestran los organismos vivos. AI utilizar agentes inteligentes que pueden percibir el entorno y tomar decisiones que maximiza la probabilidad de lograr una meta o un objetivo específico. La AI hace referencia a los sistemas que imitan las funciones cognitivas normalmente asociadas a la mente humana, como el aprendizaje y la resolución de problemas.

Algunas de las tareas que actualmente se consideran que requieren un grado de AI son los automóviles autónomos, el routing inteligente en redes de distribución de contenido, los juegos estratégicos y las simulaciones militares.

A medida que la tecnología se desarrolla, muchas de las tareas que antes requerían la AI se han convertido en rutina. Muchas de estas tareas migraron de la AI al aprendizaje automático (ML).

El Machine Learning es un subconjunto de AI que utiliza técnicas estadísticas para otorgar a las computadoras la capacidad para “aprender” de su entorno. Esto permite que las computadoras mejoren su funcionamiento en una tarea puntual sin que se programe específicamente para esa tarea.

Resulta especialmente útil cuando el diseño y la programación de algoritmos específicos son difíciles o inviables. Entre los ejemplos de dichas tareas en las ciencias informáticas se incluye la detección de código malicioso, la detección de intrusos en las redes, el reconocimiento de caracteres ópticos, el reconocimiento de voz por computadora y la visión por computadora.

Un objetivo de aprender es poder generalizar en función de la experiencia. Para las máquinas, esto implica la capacidad para realizar con precisión tareas nuevas y anteriormente no vistas luego de obtener experiencia con un conjunto de datos de aprendizaje. El conjunto de datos de capacitación debe provenir de datos que resulten representativos del conjunto mayor de datos. Este conjunto de datos permite que la máquina cree un modelo general de estos datos, que la ayudaría a realizar predicciones precisas.

Machine Learning (Aprendizaje Automático) en IoT

Una de las características de IoT es que permite la recopilación de conjuntos sumamente grandes de datos que pueden “enseñar” a los programas a responder en determinadas situaciones. Algunos de los usos más comunes de la tecnología de Machine Learning incluyen los siguientes:

• Reconocimiento de voz: en la actualidad muchas empresas ofrecen asistentes digitales que le permiten usar la voz para comunicarse con un sistema informático. Apple, Microsoft, Google y Amazon ofrecen este servicio. Estas empresas no solo permiten que se proporcionen comandos de manera oral sino también funciones de software de voz a texto.

• Recomendación del producto: los sistemas crean un perfil del cliente, y recomiendan productos o servicios en función de los patrones anteriores. Los usuarios de Amazon y eBay reciben recomendaciones sobre productos. Organizaciones como LinkedIn, Facebook y GooglePlus recomiendan usuarios con los que posiblemente desee conectarse.

• Reconocimiento de forma: hay programas que permiten que diagramas y notas elaborados a mano de forma rudimentaria se conviertan en diagramas y texto más formales. Esto permite que las formas y las líneas de escritura a mano se conviertan en texto más formal, que posteriormente puede buscarse y analizarse.

• Detección de fraudes de tarjetas de crédito: se crea un perfil sobre los patrones de compra de un cliente. Cualquier desviación de estos patrones activa una alerta y el sistema automáticamente realiza la acción. Esta acción varía desde rechazar la transacción hasta notificar a las autoridades. Algunos de los eventos que se detectan y podrían indicar una transacción fraudulenta incluyen la compra de productos que normalmente no se compran, compras en diferentes áreas geográficas, comprar rápidamente muchos productos diferentes y comprar artículos de valores elevados.

• Reconocimiento facial: las cámaras de seguridad están en todas partes, desde las tiendas, las calles, los aeropuertos hasta los centros de transporte. Estas cámaras analizan continuamente las aglomeraciones de personas, y normalmente buscan actividades peligrosas ilegales, pero también se pueden usar para identificar y rastrear a personas. El sistema crea un patrón de características faciales específicas y luego busca una coincidencia de estos patrones faciales que desencadena algún tipo de acción.

Piense en sus interacciones con los sistemas en línea y fuera de línea en la última semana. ¿Con cuántas aplicaciones de ML ha interactuado?

¿Cómo se vinculan el ML, la AI y las IBN?

Las redes basadas en la intención aprovechan el poder de la automatización, la AI y el Machine Learning para controlar la función de una red a fin de lograr un propósito o una intención específica.

Las redes basadas en la intención permiten que el equipo de TI especifique, en lenguaje simple, exactamente lo que desea que haga la red y esta lo hace posible. La red es capaz de traducir la intención en políticas y, a continuación, usar la automatización para implementar configuraciones adecuadas necesarias en toda la red.

Las redes basadas en la intención usan la AI y el Machine Learning para garantizar que cualquier servicio que se implemente cumpla con el nivel requerido de servicio. Si no cumple con el nivel de servicio, la red basada en la intención puede generar alertas y proporcionar sugerencias para mejorar. En algunos casos, la red basada en la intención puede reconfigurar automáticamente la red para cumplir con los niveles de servicio.

El modelo de red basada en la intención que se muestra en la figura consta de tres elementos clave:

• Aseguramiento: el elemento de aseguramiento es la verificación de extremo a extremo del comportamiento de toda la red. Predice los resultados de los cambios, realiza un seguimiento del cumplimiento de la intención original, y efectuar recomendaciones o ajustes en los casos en que hay una falta de correspondencia entre la intención y el resultado. Esta etapa depende en gran medida de la AI y el ML. Los sistemas son parte de un ciclo cerrado que supervisa continuamente el rendimiento y la seguridad de la red, y reconfigura la red para garantizar el cumplimiento.

• Traducción: el elemento de traducción es la capacidad para aplicar la intención empresarial a la configuración de la red. La intención es lo que se desea lograr, no la forma en que se logra. La intención se especifica en lenguaje simple y es usada por el sistema para crear políticas en todo dicho sistema. Por ejemplo, una intención podría ser segmentar el tráfico de los invitados del tráfico corporativo, o bien permitir el acceso a los usuarios remotos.

• Activación: el elemento de activación de IBN ocurre después de que se haya especificado la intención y se hayan creado las políticas. Esto sucede cuando los dispositivos individuales se aprovisionan para corresponderse con las políticas basadas en la intención. Puede ser un modo automatizado o semiautomatizado que permita que el equipo de la red verifique la configuración antes de que se implementen los dispositivos.

Una red basada en la intención genera una red ágil y con capacidad de respuesta que se extiende y se adapta fácilmente para cumplir con los requisitos empresariales. Usa de manera eficiente recursos sumamente capacitados y permite que el hombre y la máquina trabajen en conjunto para optimizar la experiencia del cliente. Además, las redes basadas en la intención brindan una experiencia digital más segura mediante la automatización de procesos complicados y que insumen mucho tiempo. Esto hace que implementar políticas de seguridad sea mucho más sencillo.

Casos de uso para las redes basadas en la intención

Las redes basadas en el objetivo permiten que la empresa se centre en los objetivos comerciales. Proporciona un sistema automatizado y comprende qué necesita la organización y hace que suceda.

Cisco Digital Network Architecture (Cisco DNA) es un ejemplo de una red basada en la intención. Es una arquitectura abierta, que se puede ampliar y es ejecutada por un software. Acelera y simplifica las operaciones de las redes empresariales, y reduce los costos y los riesgos.

La automatización y el aseguramiento de Cisco DNA tienen como base un controlador de una red definida por software (SDN), el análisis contextual extenso, la virtualización de redes y la escalabilidad ilimitada de la nube.

“Su una empresa tiene necesidades. La red tiene limitaciones. Y usted está en el medio. La convención no lo evitará. Necesita una red abierta instalada en algo mucho más grande. Hay una posibilidad. Y de la nada los desafíos se convierten en inspiración. La incongruencia se convierte en armonía. Los obstáculos se convierten en oportunidades y el tiempo perdido se convierte en tiempo para innovar. Puede llevar su intención a todas partes de la red, y llegar más alto, y mucho más rápido y lejos, como nunca antes. Los silos se convierten en conductos cableados, por lo que puede canalizar la inteligencia de la red y transformarla en lo que ya tiene, y presentar servicios y soluciones que antes no eran posibles. Las plataformas se extienden más allá de la red y hasta llegar a cualquier operación comercial, donde las buenas ideas llevan a mejores ideas y luego a grandes ideas. Y lo más versátil de esta red, en la que casi todo es posible, es que está totalmente controlada por usted. Por último, abra su camino con la red basada en la intención más avanzada del mundo. Ahora está habilitado para cualquier cosa”