Automatizarea Casei Folosind Big Data

1.1. Definirea termenului ”Big Data”

Big Data este un termen tot mai uzual în ultima perioadă deoarece este folosit la preluarea datelor foarte mari sau complexe pe care aplicațiile tradiționale de prelucrare a datelor sunt inadecvate. Termenul de ”Big Data” se referă pur și simplu la utilizarea analizei predictive pentru anumite metode avansate de extragere a valorilor dintr-o dată și de foarte puține ori pentru dimensiunea unui set de date.

“Big Data” reprezintă seturi mari de informații complexe care în urma unei analize pot identifica trenduri în afaceri, pot contribui la prevenirea bolilor și chiar combate rata criminalității.

Acuratețea datelor foarte mari poate duce la luarea unor decizii mult mai încrezătoare, iar deciziile mai bune conduc la o mai bună eficiență operațională, reducerea costurilor și reducerea riscurilor.

Big Data este alcătuită din seturi foarte mari de date ce au dimensiuni dincolo de capacitatea aplicațiilor software folosite în mod obișnuit pentru a captura, crea, administra și procesa datele într-un timp foarte scurt.

Într-un raport de cercetare din anul 2001, analistul Doug Laney, de la META Group (actualul Gartner), definea creșterea datelor și a oportunităților ca fiind tri-dimensională:

creșterea de volum (cantitatea de date);

viteza (viteza datelor);

varietatea (gama tipurilor de date și de surse).

În anul 2012, Gartner revine cu o nouă definiție referitoare la ”Big Data”, și anume:

”Big Data are un volum mare, o viteza mare și/sau informații variate care necesită noi forme de prelucrare a datelor pentru a putea permite luarea unor decizii mult mai bune și tot odata pentru a îmbunătății procesul de optimizare.”.

Cele 3Vs au fost extinse la alte caracteristici complementare de Big Data:

Volum: Big Data nu este simplă; doar observă și urmărește ceea ce se întâmplă;

Viteza: Big Data este disponibilă și în timp real;

Varietate: Big Data cuprinde de la imagini și text până la audio și video, dar poate să completeze bucăți lipsă prin fuziunea datelor;

Legat de volum:

Facebook stochează aproximativ de 500 de ori mai multe date zilnic decât New York Stock Exchange (NYSE).

Twitter stochează de 12 ori mai multe date zilnic decât NYSE.

Circa 2.5 quintilioane byte (23 trilioane gigabyte) de date se crează zilnic.

6 miliarde de oameni din 7 miliarde, cât are populația curentă a globului, au telefone monbile.

Se estimează că până în anul 2020 vor fi create aproximativ 40 zettabyte de date (43 trilioane gigabyte), adică de 300 de ori mai mult ca în 2005.

Legat de varietate:

300 miliarde de unități de conținut sunt distribuite pe Facebook în fiecare lună.

Zilnic sunt trimise 400 milioane de tweet-uri de circa 200 milioane de utilizatori activi.

Pe YouTube sunt vizionate în fiecare lună aproximativ 4 miliarde de ore video.

Legat de viteză:

NYSE stochează 1 TB de informație în fiecare sesiune de tranzacție.

Toate mașinile moderne conțin 100 de senzori care au drept obiectiv monitorizarea nivelului de combustibil, presiunea în roți etc.

Până la sfârșitul anului 2016 se preconizează că vor exista aproximativ 18.9 miliarde de conexiuni de rețea, adică 2.5 conexiuni de persoană/glob.

Maturitatea conceptului delimitează foarte bine diferența dintre datele mari și cele de Business Intelligence:

Business Intelligence folosește statistici descriptive cu date ce au densitate mare de informații pentru a măsura lucruri, identificării tendințelor etc;

Big Data folosește statistici și concepte de identificare a sistemului neliniar pentru a deduce legi (regresii, relații neliniare și efecte cauzale) de la seturi mari de date cu densitate scăzută pentru a descoperi relații și dependențe sau pentru a efectua predicții ale rezultatelor și comportamentelor.

Una dintre marile dificultăți în materie de cercetări științifice este aceea de colectare a datelor; de multe ori această posibilitate este cu mult îngreunată din cauza lipsei de resurse. După colectarea datelor, cercetătorii stau și structurează datele astfel încât acestea să rămână doar datele importante.

Atunci când stochezi tot ce se poate în materie de date, automat vei avea un volum foarte mare de informații pe care le poți prelucra și analiza mai apoi, mult mai usor și eficient.

”Big Data” este alcătuit din algoritmi performanți, care sunt foarte preciși și puternici, și au rolul de a stoca cantități enorme de date din care va desluși foarte rapid tendințe, corelații etc.

Unul din avantajele majore al Big Data va fi acela că va permite ca din același set de date să fie stocate o mulțime de concluzii, mai exact, aceleași date vor putea fi folosite în diverse studii. Trebuie să menționăm faptul că acest lucru se întâmplă și acum, dar la o scară mult mai redusă și foart rare sunt momentele în care același tip de date colectate să fie folosite și în alte studii.

În momentul în care se adună date pentru un anumit studiu, cercetătorii pornesc de la o ipoteză și încep să adune informații care să le permită să testeze acea ipoteză. Mai exact, cercetătorii filtrează, aleg, selectează încă de la început un anumit tip de date.

1.2. Caracteristicile Big Data

Big Data poate fi descris prin următoarele caracteristici:

Volum: cantitatea de date generate și stocate; dimensiunea datelor determină valoarea și potențialul;

Varietate: tipul și natura datelor; acest lucru îi ajută pe cei care analizează să utilizeze în mod eficient datele rezultate;

Viteza: viteza la care sunt generate și prelucrate datele pentru a răspunde cerințelor și provocărilor care stau în calea creșterii și dezvoltării;

Variabilitate: incoerența setului de date poate împiedica procesele să se ocupe de gestionarea datelor;

Veridicitate: calitatea datelor capturate pot varia foarte mult, afectând foarte mult analizele precise ale datelor.

Datele trebuie să fie prelucrate cu instrumente avansate (analiză și algoritmi) pentru a dezvălui informații semnificative. De exemplu, pentru gestionarea unei fabrici trebuie să se ia în considerare atât aspectele vizibile, cât și cele invizibile cu diferite componente. Algoritmii de generare a informațiilor trebuie să detecteze și să abordeze unele aspecte invizibile, cum ar fi degradarea mașinii, uzura componentelor etc.

Informații precum locația și datele noastre personale, sunt folosite pentru a ne înțelege ca și clienții, pentru a determina comportamentele și preferințele noastre. Companiile își doresc foarte mult să își extindă bazele de date cu informații preluate de pe rețelele sociale, din istoricul browserelor web, dar nu în ultimul rând, date de analiză și senzori de text pentru a avea o imagine cât mai completă a actualilor sau a viitorilor clienți.

1.4. Arhitectura Big Data

În anul 2000, Seisint Inc (actualul LexisNexis Group), a dezvoltat în C++ o platformă de file-sharing pentru stocarea și interogarea datelor. Sistemul are rolul de a stoca și de a distribui în mod structurat, semi-structurat și nestructurat datele pe mai multe servere în același timp.

Utilizatorii au posibilitatea de a crea interogări în C++ folosind ECL. ECL utilizează o metodă care are rolul de a deduce structura datelor stocate atunci când este pusă în așteptare, nu atunci când este depozitată.

În anul 2004, cei de la LexisNexis Group achiziționează Seisint Inc, iar în anul 2008 achiziționează Choice Point Inc, dar și platforma de procesare paralelă de mare viteză. Cele două platforme au fost unite iar noul lor nume a fost HPCC (High Performance Computing Cluster), iar în anul 2011 HPCC a devenit open-source sub licența Apache v2.0. În prezent, HPCC și Quantcast File System sunt două platforme dedicate publicului care este capabil să analizeze date multiple.

Tot în anul 2004, cei de la Google au publicat o lucrare despre un proces numit MapReduce care folosește o arhitectură similară cu cea a HPCC. Conceptul de MapReduce este un model de procesare paralelă a datelor, care are rolul de a procesa un volum foarte mare de date.

Studii recente arată faptul că atunci când sunt întâmpinate anumite probleme ce au directă legătură cu Big Data, este foarte bine să avem o arhitectură cu mai multe straturi. O arhitectură paralelă distribuie date pe mai multe servere, simultan; aceste medii pot îmbunătății foarte mult vitezele de procesare a datelor.

Acest tip de arhitecturi de date au fost introduse într-un DBMS paralel, care folosește framework-urile MapReduce și Hadoop. Aceste framework-uri fac ca puterea de procesare să fie mult mai transparentă pentru utilizatori prin folosirea unei aplicații de server.

Big Data Analytics pentru Manufacturing Applications (aplicații de fabricație) se poate baza pe o arhitectură 5C, și anume:

conexiune;

conversie;

cyber;

cognitive;

configurare.

1.5. Tehnologii

Într-un raport din anul 2011, de la Institutul McKinsey Global, sunt caracterizate principalele ecosisteme de Big Data, după cum urmează:

Tehnicile de analiză a datelor: testarea A/B, machine learning și prelucrarea limbajului natural;

Tehnologiile Big Data: business intelligence, cloud computing și baze de date;

Vizualizare: diagrame, grafice și alte metode de afișare a datelor.

Tehnologiile viitoare care vor fi aplicate în Big Data, vor include procesare paralelă masivă a bazelor de date (MPP), aplicații bazate pe căutare, data mining, sisteme distribuite de fișiere, baze de date distribuite, infrastructura cloud (aplicații, resurse de stocare și de calcul) și internetul.

”Big Data” nu este folosit doar de companii sau guverne, el poate fi foarte important și pentru noi. În momentul de față beneficiem de informații ce sunt generate automat de dispozitive portabile inteligente, cum ar fi ceasurile sau brățările inteligente.

Un exemplu foarte bun de brățară inteligentă este ”The Up Band”, de la Jawbone. Această brățară inteligentă are rolul de a colecta informații despre utilizatori referitoare la consumul de calorii, felul în care ei dorm și nivelul de activitate.

Cei de la Jawbone colectează aproximativ 60 de ani de somn, în fiecare noapte, de la utilizatorii săi, acestea fiind date foarte valoroase.

1.6. Aplicabilitate

Big Data a crescut foarte mult interesul specialiștilor din domaneniul management-ul informațiilor, printre ei se numără Software AG, Oracle, IBM, Microsoft, SAP, EMC, HP și Dell, care au cheltuit mai mult de 15 miliarde de dolari pe firme de software specializate în management-ul datelor și de analiză.

În anul 2010, această industrie a fost estimată la o valoare de peste 100 miliarde de dolari și a fost în creștere cu aproape 10% pe an.

Companiile foarte dezvoltate folosesc din ce în ce mai mult tehnologii capabile să stocheze o cantitate foarte mare de date. Un bun exemplu este acela că la nivel mondial există 4,6 miliarde de abonamente de telefonie mobilă, și între 1-2 miliarde de oameni au acces la internet.

Între anii 1990 și 2005, mai mult de 1 miliard de oameni din întreaga lume au intrat în clasa de mijloc, ceea ce înseamnă că oamenii se informează mult mai ușor și sunt la curent cu tot ceea ce se întâmplă în lume, lucru care duce la o creștere tot mai mare de informații.

Schimbul de informații pe care lumea la făcut de-a lungul timpului prin intermediul rețelelor de comunicații a fost de 281 petabytes în anul 1986, de 471 petabytes în anul 1993, de 2,2 exabytes în anul 2000, de 65 exabytes în anul 2007, iar în anul 2014 s-a ajuns la o cantitate de trafic de internet de până la 667 exabytes.

Conform unei estimări, o treime din informațiile stocate la nivel global se prezintă sub fomă de text alfanumeric, fiind formatul cel mai util pentru majoritatea aplicațiilor mari de date. Acest lucru arată, de altfel, potențialul de date care este neutilizat (de exemplu, sub formă de conținut audio sau video).

În timp ce tot mai mulți furnizori oferă soluții off-the-shelf, experții recomandă dezvoltarea in-house pentru soluțiile personalizate și adaptate la problema companiei, în cazul în care aceasta are specialiști care să găsească și să dezvolte astfel de soluții.

Big Data este folosită în țări precum:

Statele Unite ale Americii

în anul 2012, administrația Obama a anunțat inițiativa de cercetare și dezvoltare în domeniul Big Data, pentru a explora modul în care datele ar putea fi utilizate pentru a aborda problemele importante cu care se confruntă Guvernul;

analiza datelor a jucat un rol important în succesul campaniei din anul 2012 pentru realegerea lui Barack Obama;

Guvernul Federal al Statelor Unite ale Americii deține 6 din cele 10 cele mai puternice supercomputere din lume;

Agenția Națională de Securitate a Statelor Unite va construit în orașul Utah un centru special pentru Big Data, numit Data Center Utah. Când va fi finalizat, acest centru de cercetare va fi capabil să se ocupe de o cantitate mare de informații colectate de Agenția Națională de Securitate a Statelor Unite. Cantitatea exactă de spațiu de stocare este necunoscută, dar sursele cele mai recente susțin că va fi de ordinul a câtorva exabytes.

India

analiza datelor a ajutat la câștigarea alegerilor din India, în anul 2014;

Guvernul Indian utilizează numeroase tehnici pentru a stabili modul în care electoratul indian răspunde la acțiunile guvernamentale.

Marea Britanie

Datele referitoare la medicamente prescrise: prin conectarea originii, locației și ora fiecărie prescripții medicale. O unitate de cercetare a fost capabilă să exemplifice întârzierea considerabilă între eliberarea oricărui medicament dat.

Dezvoltare internațională:

cercetări privind utilizarea eficientă a tehnologiilor de informare și comunicare pentru dezvoltare, sugerează faptul că tehnologiile folosite în analiza datelor pot aduce contribuții importante, dar prezintă provocări unice pentru dezvoltarea internațională.

progresele în domeniul Big Data oferă o analiză ce ajută la îmbunătățirea procesului decizional în zonele critice de dezvoltare, cum ar fi îngrijirea sănătății, de muncă, productivitatea economică, securitate, precum și în caz de dezastre naturale și de gestionare a resurselor.

îmbunătățirea performanțelor sportive – multe sporturi au apelat la Big Data. După cum bine știm, există deja un instrument ”IBM SlamTracker”, ce este folosit la turneele de tenis și are drept obiectiv analiza video, care urmărește performanțele fiecărui sportiv în parte, și tehnologia cu senzor din echipamentele sportive le permit să obțină un feedback (datorită smartphone-urilor și a servere-lor cloud) la modul cum s-a desfășurat meciul de tenis și să primească noi metode de îmbunătățire a jocului. Multe echipe de sport din întraga lume își urmăresc sportivii și în afara zilelor de antrenament, pentru a putea realiza acest lucru, ei folosesc echipamente inteligente cu ajutorur cărora pot urmări hrana și somnul, dar și conversațiile sociale pentru a le urmări fericirea emotională.

îmbunătățirea domeniilor precum știința și cercetarea; un exemplu foarte bune este CERN (Organizația Europeană pentru Cercetare Nucleară), laboratorul de fizică nucleară din Elveția, are în componență cel mai mare și puternic accelerator de particul, și anume ”Large Hadron Collider”. Experimentele realizate pentru a afla secretele Universului, generează cantități uriașe de date. Centrul este alcătuit din 65.000 de procesoare de analiză pentru cei 30 petabytes de date, folosind puterea de calcul a miilor de calculatoare ce sunt răspândite în 150 de centre de prelucrare a informației din întreaga lumea.

îmbunătățirea sistemelor de securitate și a eficienței poliției; în SUA, Agenția Națională de Securitate (NSA) folosește analiza Big Data pentru a dejuca eventualele atacuri teroriste. Big Data mai este folosită și la detectarea sau la prevenirea atacurilor cibernetice, astfel încât Poliția poate să prezică activitatea criminală sau de a detecta tranzacțiile frauduloase.

îmbunătățirea și optimizarea orașelor; optimizarea fluxului de trafic bazându-se strict pe informațiile venite din trafic în timp real, dar și informații de pe rețelele sociale și de meteorologie, astfel încât numărul ambuteajelor să fie redus.

îmbunătățirea serviciilor medicale; puterea de calcul pe care Big Data o folosește, ne permite să înțelegem ADN-ul, să găsim noi tratamente și să anticipăm eventualele epidemii. Big Data este deja folosit în monitorizarea copiilor dintr-o unitate specializată pentru copii născuți prematur sau care au probleme de sănătate. Una din tehnicile folosite este aceea de înregistrare și analiză a modelului bătăilor inimii și a respirației fiecărui copil. Unitatea a fost capabilă să dezvolte un algoritm care este capabil să anticipeze o infecție cu aproximativ 24 de ore înainte de apariția oricărui simptom.

2.1. Istoricul ”casei inteligent”

Termenul de ”casă inteligentă” a luat naștere în comedia hollywoodiana ”Smart House”, ce a fost produsă în anul 1999.

Comedia era de fapt o adaptare a nuvelei ” The Veldt” scrisă de autorul de SF-uri Ray Bradbury. Succesul de care s-a bucurat filmul a dat de gândire tuturor celor care lucrează în automatizări și primele soluții nu au încetat să apară. Pentru început au fost programate doar instalațiile de iluminat, de udat grădina și de supraveghere video, dar în scurt timp, lista lucrurilor pe care este capabilă să le facă ”casa inteligentă”, au crescut foarte mult.

2.2. Conceptul de casă inteligentă

Conceptul de casă inteligentă este rezultatul unei viziuni care tindea să înglobeze realizări din domenii precum proiectarea și construcția unei locuințe, domenii care erau considerate, de regulă, separate.

Domeniile cele mai importante sunt:

arhitectura interioară și exterioară;

tehnologiile de construcție, împreună cu cele de:

iluminare;

încălzire;

ventilație;

comunicare;

informatice;

securitate.

2.3. Definirea termenului de ”casă inteligentă”

Termenul de ”casă inteligentă”, constă în asigurarea unui set foarte mare de facilități, atât pentru administratori, cât și pentru cei care ocupă locuințele.

Pentru ambele părți, nevoia de comunicare și acces informatic, care să ofere totodată automatizarea avansată a lucrărilor de birou, sunt la fel de importante.

Se poate remarca faptul că toate aceste aspecte au un rol foarte important atât la nivel macro, aici ne referim la întreg ansamblul de case cu spațiile lor interne și externe, cât și la micro, adică organizarea spațiilor de lucru, mobilă, echipamente etc.

O casă inteligentă poate fi văzută ca un ansamblu de sisteme ce conțin la rândul lor mai multe subsisteme, dar care interacționează între ele.

Figura 1. Diagramă a controlului unei case/locuințe automatizate

În anul 2003, Aldrich a clasificat casele inteligente în cinci categorii, după funcționalitate:

Case care conțin obiecte inteligente – case cu obiecte și aplicații inteligente care sunt capabile să acționeze într-un mod inteligent;

Case care incorporează obiecte inteligente capabile să comunice – case care înglobează dispozitive și obiecte care acționează inteligent și au proprietatea de a intercomunica;

Case conectate – casele care au în alcătuire rețele interne și externe prin care sunt permise accesarea și comunicarea (interactive and remote control of systems);

Case capabile să învețe (Learning Homes) – structura de activitate din spațiul locuinței este înregistrată și odată cu acumularea de informații, casa o să fie capabilă să anticipeze și să răspundă prompt cerințelor utilizatorului;

Case atente – casele capabile să înregistreze poziția utilizatorului și a obiectelor manipulate de acesta, informația fiind utilizată pentru a controla tehnologia implementată în scopul anticipării nevoilor viitoare.

Subsistemele cele mai importante care fac parte dintr-o casă inteligentă, sunt:

subsitemul de tehnică informațională și telecomunicații;

subsitemul de asigurare a securității și alarmare;

subsitemul de reglare automată și supraveghere a distribuției energiei;

centrul de comandă și supraveghere;

subsitemul surselor de alimentare cu energie electrică;

subsiteme pentru utilități (alimentare cu apă, drenaje etc).

Atunci când dorim să construim o casă inteligentă, ne vom lovi în mod continuu de câteva probleme care presupun cercetări vaste în domenii precum:

arhitectură;

design interior;

design de mobilă și echipamente;

tehnologii de cablare interioară/exterioară.

Pentru realizarea unei case inteligente se pot distinge următoarele etape:

strategia – în cazul în care evaluările financiare sunt corecte și strategiile tehnologice sunt implementate în etapa de concepție a unei case inteligente;

analiza – studii de fuzabilitate, definirea cerințelor, dezvoltarea standardizată;

proiectarea – odată ce analiza cerințelor a fost completată, se poate începe o proiectare totală a sistemului. Proiectarea trebuie să acopere toate aspectele de cablare, securitate, documentare, precum și comunicații locale și de date.

dezvoltarea – un sistem este bun în măsura în care corespunde atât cerințelor impuse de utilizatori, cât și de constructori.

implementarea – casele inteligente sunt proiectate pentru a permite implementarea activităților estimate prin folosirea unei configurații de tip matrice a cablajelor.

3.1. Factorii care contribuie la confortul ambiental într-o casă inteligentă

În clădirile moderne, o serie de factori contribuie la sporirea confortului ambintal. Dintre aceștia, îmbunătățirea și perfecționarea accesoriilor electrice oferă condiții de viață mai bune.

Variatoarele de curent reglează intensitatea luminii în cameră printr-o simplă apăsare a butonului în funcție de necesități și de perioada zilei. Priza cu programare este prevăzută cu un cronometru care dă posibilitatea cuplării și decuplării unui aparat la o anumită oră.

Întrerupătoarele sau comutatoarele cu led au avantajul că semnalul luminos (led-ul) rămâne aprins când lumina este întreruptă, astfel că pot fi ușor depistate și întrerupte.

Variatoarele de lumină telecomandate reglează gradul de iluminare prin comanda de la distanță. Simulatorul de prezență permite ca la diferite perioade de timp lumina să se aprindă asigurând protecție în cazul absenței locatarilor pe timp mai îndelungat.

Și creșterea randamentului încălzirii, deziderat realizat prin sistemul de încălzire prin pereți sau prin pardoseală, contribuie la sporirea confortului ambiental al locuinței. Sistemele tradiționale (calorifere, radiatoare etc) emit căldură, dar temperatura aerului rămâne mai scăzută spre podea.

Încălzirea prin pardoseală distribuie căldura pe toata suprafața podelei, aerul cald se ridică, iar camera se încălzește în ansamblul ei, temperatura pardoselii rămânând însă tot timpul mai ridicată. Încălzirea podelei se poate face cu țevi cu apă caldă sau cu ajutorul unor rezistențe electrice. Instalarea țevilor sau a cablurilor se poate face sub orice tip de pardoseală, fie din plăci de gresie, fie podea laminată sau dușumea de lemn.

Un alt element de noutate care contribuie la sporirea confortului locuinței este podeaua laminată, care se compune din lamele stratificate îmbinate între ele. Lamelele sunt formate din trei straturi:

la suprafață – stratul decorativ, rezistent la abraziune;

mijlocul – realizat dintr-un material cu duritate mare;

la bază stratul inferior, nelaminat.

3.2. Avantajele casei inteligente

Confort

Există mijloace moderne pentru a controla acest sistem, cum sunt telecomanda, grupuri de butoane, control prin computer, telefon sau Internet. O soluție revoluționară o reprezintă controlul prin voce.

Automatizare

O mare parte a funcțiilor și acțiunilor pot fi programate să funcționeze complet automat. Aceasta înseamnă că pornind de la anumite acțiuni (modificarea temperaturii, luminii sau mișcare) comanda necesară este executată automat (aprinde o lumina, pornește încălzirea, trimite mesaje de text).

În cazul inserării, sistemul este capabil să coboare jaluzelele, să aprindă lumina într-un hol, să crească temperatura în camera de zi, să pornească televizorul sau să închidă yala electrică de la ușă.

Informație

Sistemul este conectat la un computer și datorită acestui fapt utilizatorul are accesul imediat la informații despre toată aparatura din clădire.

Sistemul nu numai că vede unde este aprinsă lumina, care este temperatura în fiecare cameră, locul în care senzorii detectează mișcare, dar poate și să controleze toată aparatura – numai printr-un click de mouse. Toate acestea sunt posibile și pe Internet din orice colț al lumii.

Economie

Principalele economii le reprezintă cele de energie, care pot fi realizate printr-o reglare adecvată. Sistemul include reglarea căldurii și a aerului condiționat. Economiile pot fi realizate și prin reglarea luminii.

Siguranța

Alarma este parte integrantă a acestui sistem, funcțiile ei sunt pre-programate în unitatea centrală. Componentele sunt reprezentate de senzori PIR, contacte magnetice, tastaturi, sirene etc.

Prin utilizarea modulului GSM este posibil să transmiteți informații la o firmă de monitorizare sau direct pe telefonul mobil personal.

Cum funcționează un astfel de sistem?

Legăturile acestui sistem sunt reprezentate de doua fire care conecteaza toate componentele sistemului (senzorii și unitațile de comutație). Inima sistemului este reprezentată de unitatea centrală, care controlează și supervizează întreg sistemul.

Unitatea centrală este plasată într-un panou de distribuție și poate fi conectată la un computer. Comunicarea dintre unitatea centrală și componentele individuale ale sistemului este realizată prin intermediul acestui BUS.

Informațiile sunt transmise și receptate prin BUS și sunt procesate conform unui program prestabilit. Comenzile sunt trimise către unitățile de comutație, care apoi execută funcțiile necesare.

4.1. Prezentarea sistemelor prezente într-o casă inteligentă

Sistemele sunt modulare și extensibile, ceea ce înseamnă că pot fi implementate parțial si în etape, în funcție de ce anume dorește clientul.

Principalele sisteme procesate de unitatea centrală sunt:

Sistem de alarmă;

Sistem de control și automatizare (lumini, căldură, aer condiționat, jaluzele, audio, video, TV, irigații, piscină etc.);

Sistem de acces;

Sistem de supraveghere video;

Audio/Videointerfonie;

Sistem HI-FI;

Home-Cinema;

Sistem de videoconferință.

Pe lângă posibilitatea oferită de un asemenea sistem de a acționa în mod centralizat, simultan asupra tuturor sistemelor, se pot realiza și scenarii pentru diverse situații și ocazii, care pot fi memorate și accesate ulterior printr-o simplă comandă, locală sau distanță (prin internet sau telefon).

Sistemul de securitate este mult îmbunătățit și cel mai important lucru este controlabil de oriunde ne-am afla la un moment dat.

Putem avea imagini online de acasă, putem vedea ce fac copii, putem controla totul de la birou, elegant și eficient. Merită cu vârf și îndesat investiția, pentru că oricum dacă luăm în calcul numai reducerea costurilor de întreținere și tot merită.

Un lucru este cert: prin dotarea locuinței cu un asemenea sistem putem vorbi de o schimbare a modului de viață, vom păși într-o altă etapă a vieții noastre, în care nimic nu va mai semăna cu ceea ce a fost și în care vom avea mai mult timp liber și mai multă liniște.

Există mulți producători în lume de asemenea sisteme, unii dedicați care se ocupă în mod special de așa ceva și sunt cunoscuți pentru diverse inovații sau tehnologii noi pe care le-au adus, alții, producători consacrați de echipamente electrice clasice și care au abordat și acest domeniu de aplicații, conștienți fiind de impactul pe care îl va avea asupra pieței în viitor.

Mai devreme sau mai tarziu toate clădirile vor ajunge să aibă asemenea dotări. Se vorbește deja despre BMS (Building Management System), fără de care în prezent nu se proiectează nicio clădire, în care urmează să se desfășoare un volum mai mare sau mai mic de activități.

4.2. Provocările unei ”case inteligente”

Este deja știut faptul că utilizarea echipamentelor inteligente este un lucru foarte răspândit, și are rolul de a-i ajuta pe oameni să-și ducă la bun sfârșit activitățile zilnice. Integrarea unor astfel de echipamente, numite și stand-alone equipment, într-un sistem, crește foarte mult posibilitatea de customizare a spațiului unde aceste echipamente vor fi integrate, și totodata crește și complexitatea proiectului.

Cea mai mare provocare în acest domeniu este modul în care o ”casă inteligentă” poate să comunice cu toate echipamentele. Valoarea unei ”case inteligente” este dată, în cea mai mare parte, de întreg sistemul și modul în care acesta comunică cu modulele componente.

Evoluția tehnologiei folosite la ”casa inteligentă”, se face pe trei straturi mari:

Rețea (Network Layer);

Platforma (Platform Layer);

Utilizator (User Layer).

Rețeaua este alcătuită din toate mediile de transmisie și comunicare care se află în locuință, și anume: cabluri TV, cabluri telefonice, cabluri PC, cabluri de joasă tensiune, IR și RF (comunicare prin infraroșu și unde radio).

Fiecare subsitem conține protocoale de comunicație, dar se poate întâmpla ca două subsisteme să nu poată comunica între ele din cauza faptului că protocoalele diferă.

Standardele cele mai des întâlnite sunt:

EIB (European Instal-lation Bus) este întâlnit la liniile de alimentare, cabluri de semnal și radio;

KNX este un standard nou apărut;

LON (Local Operating Network) este folosit la controlul energiei, automatizarea echipamentelor, dar și la sistemele de acces și control;

X10 este folosit la automatizarea lămpilor, dispozitivelor de încălzire etc;

BACnet a fost dezvoltat în S.U.A. pentru automatizarea unor spații foarte mari;

IP (Internet Protocol).

5.1. Beneficiile ”casei inteligente”

Gradul de automatizare a unei case inteligente, depinde foarte mult de voința proprietarilor, cât și de gradul de confort în utilizare. Singurul lucru care nu diferă în niciunul din cazuri, este ușurința cu care proprietarii unei astfel de case vor controla în mod permanent sistemul inteligent, fie că o face de acasă, fie de la distanță.

Operații precum reglarea temperaturii, activarea sau dezactivarea sistemelor de securitate, curățarea suprafețelor alunecoase iarna, coborârea sau ridicarea jaluzelelor etc, toate aceste operații pot deveni operații pre-programabile și personalizate, invizibil și confortabil.

Integrarea unor astfel de sisteme, a fost necesară pentru a ușura gestionarea lor și mai mult, atribuirea unor sarcini de rutină sub forma unor comenzi sau a unui controler de sistem.