HOME - IL PILOTA

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HOME - IL PILOTA

Gli edifici che abitiamo si dotano progressivamente di tecnologie "smart": sistemi per catturare e monitorare i dati sulla presenza umana, le condizioni ambientali, l'utilizzo e l'efficienza energetica, i livelli di qualità del servizio, e molto ancora. Siamo però lontani dall’integrare queste tecnologie nella progettazione degli edifici e nella vita quotidiana delle persone in modi critici, armonici e capaci di esplorarne il potenziale, i limiti o le implicazioni. 

Il progetto HOME si domanda come sia possibile utilizzare tecnologie per l'interazione naturale per creare dinamiche relazionali tra le persone e gli ambienti migliorando i comportamenti energetici. Due elementi caratterizzanti rendono questa sfida più interessante e significativa, diventando il timone del progetto pilota. 

Il primo riguarda l'uso di tecnologie intelligenti: machine e deep learninganalisi di linguaggio naturaleIntelligenza Artificiale
 

Come possono queste tecnologie essere utilizzate per realizzare degli "Smart Agent", delle entità relazionali intelligenti, capaci di apprendere dalla storia di interazioni con le persone per adattare la gestione energetica al benessere e, al contempo, migliorare il profilo dei consumi?


Il secondo riguarda la possibilità di utilizzare interventi artistici, o di avvalersi delle valenze artistiche dei luoghi per attivare le dinamiche interattive per stabilire relazioni tra le persone e gli ambienti. 
 

Come può, in questo senso, l'arte diventare strumento per influire positivamente sul consumo energetico?

Una versione prototipale dello Smart Agent sarà implementata presso due aule rispettivamente del Politecnico di Torino e dell'Università di Torino, con l’obiettivo di:

  • trasformare la stanza in un'interfaccia di interazione naturale (ad esempio utilizzando l’interazione vocale o il corpo);
  • utilizzare l'interazione naturale per stabilire conversazioni fra l’edificio e i suoi abitanti sulla gestione dell’energia (ad esempio attraverso l’interazione testuale, usando i social network);
  • utilizzare le conversazioni per eseguire esperimenti (sui modelli di relazione e sui comportamenti legati al consumo energetico);
  • acquisire i dati raccolti (interazioni con gli abitanti, azioni di controllo del clima, feedback degli abitanti), elaborarli e analizzarli utilizzando tecniche quali l’ML (Machine Learning) per:
    • individuare e comprendere modelli e pattern emergenti;
    • descrivere strategie che correlino i risultati desiderati in termini di consumo energetico ai modelli di comportamento/interazione/relazione umana;
  • creare output sensoriali, visivi e interattivi capaci di coinvolgere gli abitanti e favorire processi di consapevolezza e attivazione su:
    • le strategie;
    • i propri comportamenti/interazioni/relazioni, e quelli quelli della comunità;
    • i modi in cui agire per creare contributi positivi nell’attuazione delle strategie e nel raggiungimento degli obiettivi.