اینترنت اشیا و هوش مصنوعی انقلاب نسل آینده

اینترنت اشیا و هوش مصنوعی انقلاب نسل آینده

اینترنت اشیا ، همراه با هوش مصنوعی ، تحولی در آینده بشریت خواهد بود. در این مطلب ما بیان می کنیم. دوره انقلابی بعدی جهان در حال حاضر است. دوره ای که به اندازه رنسانس و انقلاب صنعتی قابل توجه خواهد بود. هوش مصنوعی و IoT دو چشم انداز از این دست هستند که مردم معتقدند جهان را به چیزی مدرن می کند که در چند دهه آینده ذهن ما را به باد خواهد داد. این دو رکن در آینده دامنه عظیمی خواهند داشت. با اینکه این دو فناوری نوظهور نیستند اما در حال تغییر آینده جهان هستند.

اینترنت اشیا چیست ؟

IoT شبکه اشیا فیزیکی را توصیف می کند – “اشیا” – که به منظور اتصال و تبادل داده با سایر دستگاه ها و سیستم ها از طریق اینترنت ، با حسگرها ، نرم افزار و سایر فناوری ها تعبیه شده است. تعریف Iot به دلیل همگرایی فناوری های متعدد ، تجزیه و تحلیل های بی درنگ ، یادگیری ماشین ، حسگرهای کالا و سیستم های جاسازی شده تکامل یافته است. زمینه ه سنتی سیستم های جاسازی شده ، شبکه های حسگر بی سیم ، سیستم های کنترل ، اتوماسیون (از جمله اتوماسیون خانگی و ساختمان) و سایر موارد همگی به امکان دسترسی در اینترنت کمک می کنند. در بازار مصرف ، فناوری IoT مترادف با محصولات مربوط به مفهوم “خانه هوشمند” است ، از جمله دستگاه ها و لوازم خانگی (مانند وسایل روشنایی ، ترموستات ، سیستم های امنیتی خانه و دوربین ها و سایر لوازم خانگی) که از یک یا اکوسیستم های رایج تر ، و از طریق دستگاه های مرتبط با آن اکوسیستم مانند تلفن های هوشمند و بلندگوهای هوشمند قابل کنترل است. هوش مصنوعی به انداره کهکشان راه شیری گسترده است. هوش مصنوعی (AI) یک زمینه گسترده با بسیاری از زیر مجموعه ها مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) ، شبکه های عصبی مصنوعی ، بینایی کامپیوتر ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، رباتیک و غیره است.

َAIOT چیست؟

ترکیبی از هوش مصنوعی همراه با اینترنت اشیا، شاخه جدیدی از مطالعه ، جالب و منحصر به فرد را تشکیل می دهد که اینترنت مصنوعی اشیا یا به اختصار AIOT نامیده می شود. IoT فعال شده با هوش مصنوعی قادر به ایجاد ماشین های هوشمندی است که می تواند رفتار هوشمند را شبیه سازی کند و در عین حال توانایی تصمیم گیری را با  دخالت کم یا بدون دخالت انسان پشتیبانی کند. با ادغام هوش مصنوعی در دستگاه های IoT  مانند raspberry pi و Nvidia Jetson Nano , و بسیاری از دستگاه های مشابه قادر به ایجاد برخی از شاهکارها هستند که بسیار سودآور و برای کل جامعه مفید خواهد بود. برخی از مثالهای دستیارهای مجازی مانند الکسا ، سیری یا Google AI ، سطح بالای عقل و امکانات این فناوری را در آینده نشان می دهند.

همانطور که در این مقاله به آن پرداخته شده است ، هوش مصنوعی همراه با اینترنت اشیا بسیار قدرتمند است و ما می توانیم با ایده های نوآورانه پروژه های منحصر به فردی را توسعه و ایجاد کنیم. دامنه IoT و AI فوق العاده است و این فناوری ها قدرت تغییر چشم انداز آینده را دارند. تأثیر AIoT در سالهای آینده فرا تر از ذهن خواهد بود و اختراعات جدیدی که در آینده  می شود بسیار هیجان انگیز خواهند بود.

هوش مصنوعی در جنگلبانی افراد را نجات می دهد

هوش مصنوعی در جنگلبانی افراد را نجات می دهد

سه محقق از دانشگاه یوهانس کپلر سیستمی طراحی کرده اند که از هوش مصنوعی برای بهینه سازی جستجو در جنگلبانی دوربین تصویربرداری حرارتی از افراد گمشده در جنگل استفاده کرده اند. در مقاله خود که در ژورنال Nature Machine Intelligence منتشر شده است ، دیوید شدل ، ایندراجیت کورمی و الیور بیمبر ، توصیف می کنند که چگونه آنها یک شبکه یادگیری عمیق را برای مشکل افراد گمشده در جنگل اعمال می کنند و همچنین می گویند که چگونه کار می کند. این پیشرفت می تواند جان افرادی را که به طبیعت گردی علاقه دارند را نجات دهد و به جنگلبانان کمک فراوانی را برساند.

هوش مصنوعی در جنگلبانی چگونه اعمال می شود

هنگامی که مردم در جنگل ها گم می شوند ، متخصصان جستجو و نجات با استفاده از هلی کوپترها منطقه ای را که احتمالاً افراد گم شده در آن ها حضور دارند را می گردند. محققان علاوه بر اسکن ساده زمین زیر ، از دوربین های شکاری و دوربین های تصویربرداری حرارتی استفاده می کنند. امید است که چنین دوربینهایی تفاوت دمای بدن افراد روی زمین را در مقایسه با محیط اطراف آنها آسانتر کند تا بتوان آنها را بهتر تشخیص داد. متأسفانه ، در بعضی موارد تصویربرداری حرارتی به دلیل درنظرگرفتن پوشش گیاهی زیر خاک یا آفتاب که باعث گرم شدن درختان در دمای مشابه با دمای بدن فرد از دست رفته می شود، آنطور که در نظر گرفته شده عمل نمی کند. در این تلاش جدید ، محققان سعی کردند تا با استفاده از یک برنامه یادگیری عمیق برای بهبود تصاویر ساخته شده ، بر این مشکلات غلبه کنند. راه حلی که تیم ارائه کرد این بود که با استفاده از یک برنامه هوش مصنوعی برای پردازش تصاویر متعدد از یک منطقه داده شده آنالیز شود. آنها تصاویر را با استفاده از هوش مصنوعی برای پردازش داده ها از چندین رادیو تلسکوپ مقایسه می کنند. انجام این کار باعث می شود تا چندین تلسکوپ به صورت یک تلسکوپ بزرگ عمل کنند. به همین ترتیب ، برنامه هوش مصنوعی که آنها استفاده کردند ، به چندین تصویر حرارتی گرفته شده از هلی کوپتر (یا هواپیمای بدون سرنشین) اجازه می داد تا تصویری ایجاد کند که گویی توسط دوربین با لنز بسیار بزرگتر گرفته شده است. پس از پردازش ، تصاویر تولید شده که از عمق میدان بسیار بالاتری برخوردار بودند  بالای درختان تار به نظر می رسید در حالی که افراد روی زمین بسیار بیشتر قابل تشخیص هستند. برای آموزش سیستم هوش مصنوعی ، محققان مجبور شدند پایگاه داده تصاویر خود را ایجاد کنند. آنها از هواپیماهای بدون سرنشین برای گرفتن عکس از داوطلبان روی زمین و در موقعیت های بسیار گسترده استفاده کردند. آزمایش سیستم نشان داد که تقریباً 87 تا 95 دقیق است در حالی که برای تصاویر حرارتی سنتی فقط 25 درصد دقت داشت. محققان پیشنهاد می کنند سیستم آنها برای استفاده توسط گروه های جستجو و نجات آماده است و همچنین می تواند توسط تیم های اجرای قانون ، ارتش یا تیم های حیات وحش نیز مورد استفاده قرار گیرد.

انواع هوش مصنوعی

انواع هوش مصنوعی

با کمک انواع هوش مصنوعی امروزه این فناوری نه تنها با ما صحبت می کند بلکه اتومبیل ها را

کنترل می کند بازی های کامپیوتری انجام می دهد و تمام این کار ها را بهتر از ما انسان ها 

انجام می دهد. به نظر می رشد که در مدت زمان کوتاهی هوش مصنوعی ذدر میان ما راه برود.

دیدگاه متداول و مکرر آخرین موفقیت در تحقیقات هوش مصنوعی این است که ماشین های هوشمند

به زودی در دسترس همگان قرار خواهند گرفت. گزارش جدید کاخ سفید در مورد هوش مصنوعی

دیدگاه کاملاً بدبینانه ای در مورد این رویا دارد. این گزارش می گوید که طی 20 سال آینده به احتمال

زیاد در ماشین آلات “اطلاعات کاملاً قابل اجرا قابل مقایسه با انسانها یا بیش از آنها” مشاهده نخواهد شد.

انواع هوش مصنوعی کدامند ؟

ماشین های واکنش پذیر

ابتدایی ترین انواع سیستم های هوش مصنوعی کاملاً واکنشی هستند و نه توانایی تشکیل خاطرات و نه استفاده

از تجربیات گذشته برای اطلاع رسانی تصمیمات فعلی را دارند. Deep Blue ، ابر رایانه شطرنج باز IBM

، که در اواخر دهه 1990 استاد بزرگ بین المللی گری کاسپاروف را شکست داد ، نمونه عالی این نوع ماشین ها است.

Deep Blue می تواند مهره های روی صفحه شطرنج را شناسایی کرده و از نحوه حرکت هر یک مطلع شود. این

کامپیوتر می تواند پیش بینی کند که ممکن است حریف چه حرکات بعدی داشته  باشد. و می تواند بهینه ترین حرکت ها

را از بین احتمالات انتخاب کند.اما هیچ مفهومی از گذشته و هیچ خاطره ای از آنچه قبلاً اتفاق افتاده ندارد. جدا از

یک قانون خاص شطرنج که به ندرت استفاده می شود که در مورد تکرار سه بار حرکت مشابه است ، Deep Blue

همه چیز را قبل از لحظه حال نادیده می گیرد. تمام آنچه که انجام می دهد این است که به مهره های موجود

در صفحه شطرنج در حال حاضر نگاه می کند و حرکت های بعدی را انتخاب می کند. این مدل از انوع هوش مصنوعی

جهان را به صورت مستقیم درک می کند و براساس آنچه می بیند عمل می کند. این نوع از هوش به مفهوم درونی جهان

متکی نیست. در یک مقاله اساسی ، رادنی بروکس ، محقق هوش مصنوعی استدلال کرد که ما فقط باید ماشین هایی از این

دست بسازیم. دلیل اصلی او این بود که مردم در برنامه نویسی دقیق دنیاهای شبیه سازی شده برای استفاده کامپیوترها

مهارت ندارند ، چیزی که در بورس تحصیلی AI “نمایندگی” جهان نامیده می شود.

حافظه محدود

این کلاس نوع دوم از انواع هوش منصوعی شامل ماشین هایی است که می توانند به گذشته نگاه کنند. اتومبیل های

خودران هم اکنون برخی از اسین کارها را انجام می دهند به عنوان مثال ، آنها سرعت و جهت اتومبیل های دیگر

را مشاهده می کنند.این کار فقط در یک لحظه امکان پذیر نیست ، بلکه به شناسایی اشیا به صورت خاص و نظارت

بر آنها در طول زمان نیاز دارد. این مشاهدات به المان های از پیش برنامه ریزی شده اتومبیل های خودران اضافه

می شوند که شامل خط کشی خیابان ها ، چراغ راهنمایی و سایر عناصر مهم مانند پیچ های جاده می شوند. هنگامی

که اتومبیل تصمیم می گیرد که خط عوض کند یا از تصادف با سایر اتومبیل ها کهدر جهات گوناگون حرکت می کنند

جلوگیری کند، تمامی مواردی را که ذکر شد را مد نظر قرار می دهد. اما این اطلاعات ساده درباره گذشته فقط گذرا

هستند. آنها به عنوان بخشی از کتابخانه تجربه اتومبیل که می تواند از آن یاد بگیرد عمل نمی کنند، شیوه ای که انسان ها

در هنگام رانندگی به آن صورت عمل می کنند.

نظریه ذهن

در این نقطه تفاوت بین ماشین هایی که تا کنون ساخته ایم و ماشین هایی که در آینده آنها را خواهیم ساخت مشخص می شود.

ماشین آلات در کلاس بعدی که پیشرفته تر است ، نه تنها تمثال هایی را درباره جهان دارند ، بلکه عوامل یا موجودیت های دیگر

   در جهان را نیز تشخیص می دهند. در روانشناسی ، این “تئوری ذهن” نامیده می شود مفهوم این تئوری درک این مسئله است که

افراد موجودات و اشیا می توانند استدلال و احساسات منحصر به فرد خود را داشته باشند گکه بر روی رفتار و عملکرد خودشان

تاثیر می گذارد. این نوع درک برای چگونگی تشکیل جوامع انسانی بسایر حیاتی است. بدون داشتن همچون درکی از اطراف و

فهمیدن قصد از انجام کار های مختلف،در بهترین حالت تشکیل جوامع بسیار سخت خواهد وبود و در بدترین حالت تشکیل جوامع

غیر ممکن می شود. اگر سیستم های هوش مصنوعی واقعاً بخواهند در میان ما گام بردارند ، باید بتوانند درک کنند که هر یک از

ما افکار و احساسات و انتظاراتی از نحوه رفتار با ما داریم. و آنها باید رفتار خود را متناسب با آن تنظیم کنند.

خود آگاهی

مرحله آخر توسعه هوش مصنوعی ساخت سیستم هایی است که بتوانند بازنمایی و خود آگاهی درباره خودشان ایجاد کنند. درنهایت ،

محققان هوش مصنوعی نه تنها باید هوشیاری را درک کنند بلکه باید ماشین هایی بسازند که دارای آن باشند. این عملکرد، به تعبیری ،

شاخه ای از “نظریه ذهن” است که توسط هوش مصنوعی نوع سوم اعمال می شود. به یک دلیل به آگاهی “خودآگاهی” نیز گفته می شود.

برای مثال وقتی می گوییم من آن مورد را می خواهم یک جمله بسیار متفاوتی نسبت  به من می دانم که آن مورد را می خواهم است.

موجودات هوشیار از خود آگاه هستند ، از حالات درونی خود اطلاع دارند و قادر به پیش بینی احساسات دیگران هستند. ما تصور می کنیم

شخصی که در ترافیک پشت سر ما بوق می زند عصبانی یا بی تاب است ، زیرا وقتی برای دیگران بوق می زنیم چنین احساسی داریم.

بدون نظریه ذهن ، ما نمی توانیم چنین استنباط هایی داشته باشیم.

طراحی سایت

هوش مصنوعی و سیستم های خبره

هوش مصنوعی و سیستم های خبره

در هوش مصنوعی  و علوم کامپیوتری، سیستم خبره یک سیستم رایانه ای است که توانایی تصمیم گیری یک متخصص انسانی را تقلید می کند. سیستم های خبره برای حل مشکلات پیچیده با استدلال از طریق دانش ، که به طور عمده به عنوان قوانین و نه از طریق آیین دادرسی مرسوم نشان داده می شود ، طراحی شده اند. اولین سیستم هایی که خبره نامیده شدند در دهه 1970 ایجاد و سپس در دهه 1980 گسترش یافت. سیستم های خبره از اولین اشکال واقعاً موفق نرم افزار هوش ماشینی(AI) بودند.  یک سیستم خبره به دو زیر سیستم تقسیم می شود: موتور استنتاج و دانش بنیان. پایگاه دانش بیانگر حقایق و قوانین است. موتور استنتاج برای استنتاج حقایق جدید قوانین را در مورد حقایق شناخته شده اعمال می کند. موتورهای استنتاجی همچنین می توانند شامل توانایی توضیح و اشکال زدایی نیز باشند.

هوش مصنوعی و توسعه اولیه سیستم های خبره

در مدت کمی  پس از طلوع رایانه های مدرن در اواخر دهه 1940 – اوایل دهه 1950 ، محققان شروع به درک پتانسیل عظیم این ماشین ها برای جامعه مدرن کردند. یکی از اولین چالش ها این بود که چنین ماشینی توانایی “فکر کردن” مانند انسان را داشته باشد. به طور خاص ، ساختن ماشین آلاتی که  قادر به تصمیم گیری در موردموارد  مهم به روشی است که بشر می گیرد. حوزه پزشکی / بهداشت و درمان چالش جالب توجهی را

بنابراین ، در اواخر دهه 1950 ، درست پس از کامل شدن عصر اطلاعات ، محققان آزمایشاتی را در مورد احتمال استفاده از فناوری رایانه برای تقلید از تصمیم گیری انسان آغاز کردند. به عنوان مثال ، محققان زیست پزشکی شروع به ایجاد سیستم هایی با کمک رایانه برای کاربردهای تشخیصی در پزشکی و زیست شناسی کردند. این سیستم های تشخیص زودهنگام از علائم و نتایج آزمون آزمایشگاهی بیماران به عنوان ورودی برای ایجاد نتیجه تشخیصی استفاده می کردند. این سیستم ها اغلب به عنوان اشکال اولیه سیستم های خبره توصیف می شدند. با این حال ، محققان دریافته بودند که هنگام استفاده از روش های سنتی مانند نمودارهای جریان  مطابقت الگوی آماری ، یا نظریه احتمالات محدودیت های قابل توجهی وجود دارد.  تا این ماشین ها را قادر به تصمیم گیری های تشخیصی پزشکی کند.

معرفی رسمی و تحولات بعدی سیستم های خبره

سیستم های خبره به طور رسمی در حدود سال 1965 توسط پروژه برنامه نویسی استنفورد به رهبری ادوارد فیگنبام ، که گاهی اوقات “پدر سیستم های خبره” نامیده می شود ، معرفی شد. دیگر همکاران اصلی اولیه ، بروس بوکانان و راندال دیویس بودند. محققان استنفورد سعی کردند دامنه هایی را که دارای تخصص بسیار ارزشمند و پیچیده هستند ، مانند تشخیص بیماری های عفونی و شناسایی مولکول های آلی ناشناخته (دندرال) را شناسایی کنند. این ایده که “سیستم های هوشمند بیش از آنکه از فرمالیسم های خاص و طرح های استنباطی استفاده کنند از دانش خود برخوردار می شوند همانطور که فیگنباوم گفت ، در آن زمان یک گام مهم به جلو بود ، زیرا تحقیقات گذشته بر روی روشهای محاسباتی ابتکاری ، و اوج آن در تلاش برای توسعه راه حلهای مسئله ای کاملاً عمومی (بیشتر کار مشترک الن نیول و هربرت سایمون) است متمرکز بود.  سیستم های خبره به اولین اشکال واقعی موفق هوش مصنوعی (AI) تبدیل شدند.

رویکردهای فعلی به سیستم های خبره

محدودیت های نوع قبلی سیستم های خبره ، محققان را ترغیب به توسعه انواع جدیدی از رویکردها کرده است. آنها به منظور شبیه سازی روند تصمیم گیری انسان ، رویکردهای کارآمد تر ، انعطاف پذیر و قدرتمند تری را ایجاد کرده اند. برخی از رویکردهای محققان مبتنی بر روشهای جدید هوش مصنوعی (AI) و به ویژه در رویکردهای یادگیری ماشین و داده کاوی با مکانیزم بازخورد است. سیستم های مدرن می توانند دانش جدید را با سهولت بیشتری در خود جای دهند و بنابراین خود را به راحتی به روز می کنند. چنین سیستم هایی می توانند از دانش موجود بهتر تعمیم یافته و با مقادیر زیادی از داده های پیچیده سروکار داشته باشند.

معماری نرم افزار

سیستم خبره نمونه ای از یک سیستم دانش بنیان است. سیستم های خبره اولین سیستم های تجاری بودند که از معماری دانش بنیان استفاده کردند. یک سیستم دانش بنیان اساساً از دو زیر سیستم تشکیل شده است: دانش بنیان و موتور استنتاج. پایگاه دانش بیانگر حقایقی در مورد جهان است. در سیستم های خبره اولیه مانند Mycin و Dendral ، این حقایق عمدتاً به عنوان ادعاهای مسطح درباره متغیرها نشان داده می شدند. در سیستم های خبره بعدی که با پوسته های تجاری توسعه یافتند ، دانش بنیان ساختار بیشتری به خود گرفت و از مفاهیم برنامه نویسی شی گرا استفاده کرد. جهان به عنوان کلاس ها ، زیر کلاس ها و نمونه ها نمایش داده شد و ادعاها با مقادیر نمونه های شی object جایگزین شدند. این قوانین با پرس و جو و ادعای ارزش اشیا کار می کنند. موتور استنتاج یک سیستم استدلال خودکار است که وضعیت فعلی دانش بنیان را ارزیابی می کند ، قوانین مربوطه را اعمال می کند و دانش جدید را در دانش بنیان قرار می دهد. موتور استنتاج همچنین ممکن است دارای توانایی توضیح باشد ، به طوری که می تواند زنجیره استدلال مورد استفاده را برای رسیدن به یک نتیجه خاص با ردیابی مجدد قوانینی که منجر به ادعا شده است ، برای کاربر توضیح دهد.

هوش مصنوعی و لوازم خانگی

هوش مصنوعی و لوازم خانگی

هوش مصنوعی در بسیاری از کارهای روزمره حضور دارد و لوازم خانگی نیز از این

قائده مستثنی نیست بسیاری از برند های معتبر دنیا مانند ال جی در تلاشند تا با ارائه این

دسته از لوازم شیوه نوینی از زندگی در خانه های هوشمند را برای مشتریان خود ارائه

دهند. در حالی که بعضی از این شرکت ها تمرکز خود را بر روی لوازمی همچون یخچال

و تلوزیون گذاشته اند، عده دیگری از این شرکت ها بر روی گجت هایی کار می کنند که

بسیار کوچکتر و ساده تر هستند مانند کلید و پریز برق و یا گلدان های هوشمند.

کدام لوازم خانگی و مصرفی مجهز به هوش مصنوعی هستند؟

در چند سال اخیر خبر ساختن لوازم هوشمند بسیار شنیده شده و می شود، تا حدی که

در کشور خودمان هم تعدادی از این لوازم استفاده می شوند. با این حال هنوز تعداد زیادی

از این وسایل در بازار ما به چشم نمی خورند. شاید دلیل این امر آماده نبودن بستر این

فناوری و عدم حضور محصولات بومی باشد. با این حال ما قصد داریم تا تعدادی از این

لوازم را به شما معرفی کنیم. دستگاه های خانه هوشمند بخشی اساسی از خانه های قرن 21

است. با نصب آنها می توانید ترموستات خود را کم و زیاد کنید، درهای خود را قفل کنید و

با یک فرمان صوتی ساده موسیقی مورد نظرتان را پخش کنید با این وسایل می توانید یک

محیط هوشمند و یکپارچه که باعث پیشرفت عملکرد می شود را ایجاد کنید.

اسپیکر هوشمند

یکی از لوازم خانگی مجهز به هوش مصنوعی سونوس است که هم یک اسپیکر خوب است و

هم دستیاز صوتی الکسا را درون خود جای داده است. شما از یک جهت هوش مصنوعی الکسا

را دارید که روز به روز در حال پیشرفت است و از طرف دیگر سیستم صوتی سونوس را در

اختیار دارید که عملکرد صوتی بی نظیری را دارد. آمازون اکو یکی دیگر از اسپیکر های

مبتنی بر هوش مصنوعی است که به بسیاری از خانه ها راه یافته. دلیل آن مقرون به صرفه

بودن این اسپیکر هوشمند است. از دیگر اسپیکر ها می توان به اپل هومپاد اشاره کرد. با در

اختیار داشتن این دستگاه می توانید به راحتی آن را با سایر محصولات شرکت اپل سینک کنید

پس اگر طرفدار محصولات اپل هستنید بدون شک از این اسپیکر استفاده کنید.

نور پردازی هوشمند

نورپردازی هوشمند یکی از زمینه های خانه هوشمند است که تقریباً هرکسی می تواند آن را تهیه

کند. کار کردن با این دستگاه ها بسیار راحت است و نصب پیچیده ای ندارند بنابرای  قبل از اینکه

متوجه شوید، از رنگهای دوست داشتنی لامپهای هوشمند جدید خود لذت می برید و آنها را فقط با

تلفن یا صدای خود کنترل می کنید. یکی از این گجت ها هیو کالر آمبینس شرکت فیلیپس است یک

دلیل بسیار خوب وجود دارد که هیو بزرگترین نام در زمینه روشنایی هوشمند است.این چراغ ها

طبیعی ترین رنگ ها را از نصبت به روشنایی های هوشمندی که تولید شده است تولید می کنند ،

استفاده از برنامه آن آسان است و نصب یک پارچه و راحتی نیز دارد. اگر به دنبال یک چراغ

خاص هستید ، چیزی که بتواند اتاق شما را با تابشی از نور گرم قرمز یا بنفش عمیق چشمنواز کند

LIFX A19   یکی از موارد مناسب برای شماست. با یک چرخ رنگی سرگرم کننده و تنظیمات

روشنایی که بسیار متغییر است ، گزینه های سفارشی سازی آنقدر متنوع هستند که می توانند گاهاً

خسته کننده شوند.

دوربین های امنیتی هوشمند

اگر می خواهید بدانید وقتی در خانه نیستید چه اتفاقی می افتد ، دوربین های امنیتی هوشمند طراحی

شده برای داخل و خارج از خانه، یک انتخابی است که برای شما ضروری است.در دنیای دوربین های

امنیتی هوشمند ، Anker Eufycam 2 به عنوان یک گزینه میان رده خوب و با قیمت مقرون به صرفه

شناخته می شود. این دوربین از ویژگی های بسیار بزرگی برخوردار است و اگرچه نظارت 24/7 را

ارائه نمی دهد ، اما به برای استفاده از آن نیاز به تهیه اشتراک ماهانه نیز ندارید این دوربین هر وقت

که حرکتی را شناسایی کند شروع به فیلمبرداری می کند.

ترموستات هوشمند

ترموستات Nest Learningکه نسل سوم این خانواده است به دلیل توانایی یادگیری کارهای روزمره

و تنظیم خود بر اساس آنها شهرت دارد. این بدان معنی است که به مرور زمان سیستم گرمایشی شما

می تواند متناسب با نیاز شما سازگار شود ، بدون اینکه مجبور باشید کاری انجام دهید. یکی دیکر از

 این محصولات Hive است که متعلق به Centrica ، یکی از تأمین کنندگان انرژی پیشرو در انگلستان

است ، بنابراین می توانید مطمئن باشید که در مورد نیازهای گرمایشی خود ، دستان باتجربه در صدد

رفع آن هستند. در حالی که ممکن است این شرکت انگلیسی باشد ، محصولات Hive از سال 2017 در

ایالات متحده در دسترس است.

همانطور که مشاهده کردید هوش مصنوعی و لوازم خانه بسیار با هم آمیخته شده اند و این تنها گوشه ای

از وسایلی است که می توانید با آن خانه خود را هوشمند کنید. امروزه دیگر داشتن یک خانه هوشمند به

سادگی روشن کردن یک دستگاه بلوتوث است  اما با این وجود می توانید کار های پیچیده تری را نیز

انجام دهید. اینکه شما تا چه اندازه در خانه هوشمند خود سرمایه گذاری می کنید واقعاً به خود شما بستگی

دارد و می توانید آن را در حد راحتی خود شخصی سازی کنید. نکته جالب در مورد دستگاه های هوشمند

کوچکتر و ارزان تر این است که می توانید از آنها به صورت جداگانه استفاده کنید. حال این سوال پیش

می آید که آیا سیستم های خانه هوشمند ارزش هزینه کردن را دارند؟ در بسیاری از موارد ، هزینه دستگاه

و نصب آن می تواند گران باشد ، اما ممکن است به مرور زمان با افزودن ارزش به خانه  در هنگام فروش

مجدد یا صرفه جویی در مصرف انرژی جبران شود. در موارد دیگر ، راحتی و ایمنی سیستم های خودکار

می تواند ارزش سرمایه گذاری اولیه را داشته باشد. نکته دیگری که باید در نظر داشته باشید این است که

چون این دستگاه ها هنوز تازه هستند امکان دارد که هکر ها بتوانند به آنها نفوذ کنند. اما تمامی این شرکت ها ی

در حال توسعه امنیت این دستگاه ها هستند.