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May 14, 2023

Ein Apple-Patent enthüllt ein fortschrittliches maschinelles Lernsystem für Heim-Apps, das die getaggten Daten von Microlocations nutzt

Bild: MAVRiC – Klicken Sie auf das Bild, um es zu vergrößern. Heute das US-Patent- und Markenamt

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Heute hat das US-Patent- und Markenamt eine Patentanmeldung von Apple veröffentlicht, die Verbesserungen bei der Bestimmung der Position des Benutzers in seinem Zuhause und der Identifizierung einer Anwendung betrifft, die der Benutzer wahrscheinlich in diesem bestimmten Raum verwenden wird. Dies könnte darin bestehen, dem Benutzer seine Apple TV-App zur Verfügung zu stellen, mit der er den Fernseher einschaltet, wenn er das Wohnzimmer betritt, oder ihm eine Garagentoröffner-App bereitzustellen, wenn er die Garage betritt, und vieles mehr.

Apple stellt in seinem Patenthintergrund fest: Da moderne Mobilgeräte immer stärker in den modernen Alltag integriert werden, nimmt die Anzahl der auf den Mobilgeräten gespeicherten Anwendungen zu. Es ist nicht ungewöhnlich, dass moderne Mobiltelefone über Hunderte von Anwendungen verfügen. Durch zahlreiche Anwendungen kann das mobile Gerät für den Benutzer besonders nützlich sein. Allerdings kann es für den Benutzer schwierig und zeitaufwändig sein, unter allen verfügbaren Anwendungen eine gewünschte Anwendung zu finden und auszuführen.

Die Erfindung von Apple bietet Verbesserungen bei der Bestimmung der Position des Benutzers innerhalb seines Zuhauses und identifiziert eine Anwendung für einen Benutzer basierend auf seiner ermittelten Position innerhalb des Zuhauses.

Eine Anwendung (z. B. eine Heimanwendung) auf einem mobilen Gerät kann zur Steuerung anderer Geräte wie Zusatzgeräte (z. B. Küchengeräte, Beleuchtung, Thermostat, intelligente Türschlösser, Fensterläden usw.) im gesamten Haus verwendet werden. Ein Benutzer der Heimanwendung kann sich im selben Raum befinden wie das gesteuerte Zusatzgerät oder in einem anderen Raum als das gesteuerte Zusatzgerät. Beispielsweise kann sich ein Benutzer in seiner Küche befinden, wenn er die Heimanwendung auf seinem Mobilgerät verwendet, um das Garagentor zu schließen.

Ein „Zubehörgerät“ kann ein Gerät sein, das sich in oder in der Nähe einer bestimmten Umgebung, Region oder eines bestimmten Standorts befindet, beispielsweise in einem Haus, einer Wohnung oder einem Büro. Ein Zubehörgerät kann ein Garagentor, Türschlösser, Ventilatoren, Beleuchtungsgeräte (z. B. Lampen), ein Thermometer, Fenster, Jalousien, Küchengeräte und alle anderen Geräte umfassen, die für die Steuerung durch eine Anwendung konfiguriert sind, z Heimanwendung.

Ein Zusatzgerät kann von der Heimanwendung bestimmt oder mit einem Haus verknüpft werden. Ein Zubehörgerät kann beispielsweise dadurch ermittelt werden, dass ein mobiles Gerät die Umgebung automatisch nach Zubehörgeräten durchsucht, oder ein Benutzer kann Zubehörgerätinformationen manuell eingeben, beispielsweise über die Heimanwendung.

Benutzer führen häufig dieselben oder wiederholte Aktionen mit Zusatzgeräten aus, während sie sich an einem bestimmten Ort befinden. Wenn ein Benutzer beispielsweise von der Arbeit nach Hause kommt, kann es sein, dass er das Garagentor schließt, während er sich in der Küche befindet. Wenn es draußen dunkel ist, kann der Benutzer außerdem eine Lampe im Wohnzimmer einschalten oder die Temperatur an einem Thermostat ändern, während er sich im Wohnzimmer aufhält. Daher können bestimmte Aktivitäten in Bezug auf Geräte in einem Zuhause regelmäßig und wiederholt (z. B. täglich, mehrmals am Tag) durchgeführt werden, während sich der Benutzer an einem bestimmten Ort befindet. Dies kann für einen Benutzer eine zeitaufwändige und mühsame Aufgabe sein, da diese Aufgaben regelmäßig oder mehrmals am Tag ausgeführt werden.

Ausführungsformen bieten verbesserte mobile Geräte und Methoden zum Empfehlen von Anwendungen und/oder Zubehörgeräten oder zum automatischen Ausführen einer Aktion mit der Anwendung basierend auf der historischen Nutzung der Anwendung an identifizierbaren Standorten (die als Mikrostandorte bezeichnet werden können) unter Verwendung von Sensormessungen.

Sensoren auf dem mobilen Gerät (z. B. eine Antenne und zugehörige Schaltkreise) können Sensorwerte aus drahtlosen Signalen messen, die von einer oder mehreren Signalquellen ausgesendet werden, die im Wesentlichen stationär sind, z. B. einem drahtlosen Router im Haus oder einem netzwerkfähigen Gerät. Diese Sensorwerte sind an derselben physischen Position des Mobilgeräts reproduzierbar und können daher als Proxy für die physische Position verwendet werden. Auf diese Weise können die Sensorwerte eine Sensorposition bilden, allerdings im Sensorraum und nicht im physischen Raum.

Eine „Sensorposition“ kann ein mehrdimensionaler Datenpunkt sein, der durch einen separaten Sensorwert für jede Dimension definiert wird. In verschiedenen Ausführungsformen kann ein Parameter eines drahtlosen Signals eine Signaleigenschaft (z. B. Signalstärke oder Laufzeit, wie etwa die Umlaufzeit (RTT)) oder andere Sensorwerte sein, die von einem Sensor eines mobilen Geräts gemessen werden B. in Bezug auf Daten, die in dem einen oder den mehreren drahtlosen Signalen übertragen werden.

Ein „Cluster“ entspricht einer Gruppe von Sensorpositionen (z. B. skalaren Datenpunkten, mehrdimensionalen Datenpunkten usw.), an denen Messungen durchgeführt wurden. Sensorpositionen können gemäß den hier beschriebenen Ausführungsformen als in einem Cluster liegend bestimmt werden. Beispielsweise können die Sensorpositionen eines Clusters Parameter aufweisen, die innerhalb eines Schwellenwertabstands voneinander oder von einem Schwerpunkt eines Clusters liegen. Bei der Betrachtung im Sensorraum erscheint eine Ansammlung von Sensorpositionen als eine Gruppe nahe beieinander liegender Sensorpositionen. Eine Ansammlung von Sensorpositionen kann sich beispielsweise in einem Raum eines Hauses oder in einem bestimmten Bereich (z. B. Flur, Haustürbereich) eines Hauses befinden.

Ein Standort in einem Haus oder Gebäude kann auch als „Mikrostandort“ bezeichnet werden. Ein Standort kann als Mikrostandort bezeichnet werden, da sich der Standort auf einen bestimmten Bereich beispielsweise im Zuhause des Benutzers bezieht. Darüber hinaus kann ein Standort oder Mikrostandort auch als Cluster von Standorten bezeichnet werden. Die Begriffe Standort, Mikrostandort und Cluster von Standorten können sich auf dasselbe Gebiet oder dieselbe Region beziehen. Ein Haus kann mehrere Standorte haben. Ein Standort kann einem Raum in einem Haus oder anderen Bereichen in einem Haus entsprechen. Ein Standort kann beispielsweise ein Hinterhofbereich, ein Eingangsbereich oder ein Flurbereich sein.

Apples Patent ABB. 4 zeigt ein Blockdiagramm eines Systems zur Identifizierung einer Anwendung für einen Benutzer basierend auf einer Sensorposition; FEIGE. 5 zeigt ein Beispiel für Mikrostandorte, die unüberwachtes maschinelles Lernen nutzen.

Apples Patent ABB. 7 unten zeigt ein vereinfachtes Blockdiagramm eines halbüberwachten Modells für maschinelles Lernen; FEIGE. 8 zeigt ein Beispielergebnis, das von einem halbüberwachten Modell für maschinelles Lernen erzeugt wurde.

Apples Patent ABB. 10B oben veranschaulicht. ein vereinfachtes Blockdiagramm eines Vorhersagesystems für eine Anwendung, einschließlich eines anwendungsspezifischen Mikrolokalisierungsmodells für maschinelles Lernen.

Gemäß einigen Ausführungsformen kann eine Anwendung automatisch markierte Proben generieren, ohne dass der Benutzer sie aktiv anfordert. Wenn ein Benutzer beispielsweise die Haustür mit einer Heimanwendung auf dem Mobilgerät öffnet, während er sich in der Einfahrt befindet (vorausgesetzt, die Haustür ist mit einem Smart Lock ausgestattet), kann die Heimanwendung automatisch eine markierte Probe generieren, indem sie Signalwerte misst diesen Ort und beschriften Sie die markierte Probe mit „Haustür“.

Anschließend, nachdem das Modell für maschinelles Lernen trainiert wurde, kann die Heimanwendung „Haustür öffnen“ als Empfehlung auf der Benutzeroberfläche bereitstellen oder die Haustür automatisch öffnen, wenn das Modell für maschinelles Lernen vorhersagt, dass sich der Benutzer in der Einfahrt befindet ( z. B. wenn das maschinelle Lernmodell feststellt, dass der Datenpunkt dem Cluster von Datenpunkten, die mit der Auffahrt verknüpft sind, „ähnlich“ ist.

Als weiteres Beispiel kann eine drahtlose Streaming-Anwendung ein halbüberwachtes Bearbeitungslernmodell verwenden, um vorherzusagen, dass Zielgeräte Video oder Audio projizieren. Nachdem das Modell für maschinelles Lernen trainiert wurde, kann die drahtlose Streaming-Anwendung den Fernseher im Wohnzimmer als Empfehlung bereitstellen, wenn das Modell für maschinelles Lernen vorhersagt, dass sich der Benutzer im Wohnzimmer befindet.

Das Patent von Apple deckt folgende Themen ab:

Für Ingenieure und Enthusiasten, die in die feineren Details dieser Erfindung eintauchen möchten, lesen Sie die Patentanmeldung von Apple mit der Nummer 20230179671.

Apple-Erfinder

Gepostet von Jack Purcher am 08. Juni 2023 um 05:38 Uhr in 1A. Patentanmeldungen, Karten, Indoor-Standort | Permalink | Kommentare (0)