Группа из Университета Бразилиа при участии коллег из Университета Сан-Паулу и Университета штата Баия представила инновационную систему управления бытовым энергопотреблением под названием MELISSA (Modern Energy LLM-IoE Smart Solution for Automation). Это интеллектуальный помощник, предназначенный для использования в каждом доме. В его основе лежит сочетание интернета вещей и искусственного интеллекта: MELISSA собирает данные с домашних датчиков, анализирует, как используется энергия, и выдает персональные рекомендации, адаптированные под привычки и особенности конкретной семьи.
Работа над системой началась с проектирования архитектуры — ученые разделили ее на два самостоятельных модуля. Первый, аналитический, должен был обрабатывать данные, поступающие с «умных» счетчиков, розеток, термометров и датчиков движения. Второй, языковой, был нацелен на взаимодействие с пользователем. Затем исследователи выбрали подходящую языковую модель и обучили ее на примерах типичных энергетических сценариев: как меняется потребление в зависимости от времени суток, температуры, состава семьи и используемых приборов.
Параллельно была создана система сбора и фильтрации данных: специалисты подключили IoT-устройства в домах участников, наладили передачу информации в режиме реального времени и провели первичную обработку — устранили шумы, выявили аномалии, построили профили потребления. Затем данные поступали в языковой модуль, который формулировал рекомендации в виде сообщений, понятных обычному пользователю. При этом учитывались не только технические параметры, но и поведение жильцов: насколько активно они откликаются на советы, как часто взаимодействуют с системой, какой стиль общения для них комфортен.
Особое внимание ученые уделили тому, чтобы система адаптировалась под конкретного пользователя — училась на опыте взаимодействия, учитывала обратную связь и корректировала свои подсказки. Благодаря такой архитектуре MELISSA не просто анализировала потребление, но и беседовала с человеком, объясняя, что и почему стоит изменить: например, включить стиральную машину в ночное время, уменьшить температуру кондиционера или перенастроить бойлер.
Испытания системы продолжались в течение года и охватили 97 домохозяйств с разным уровнем дохода. Результаты оказались убедительными: в среднем энергопотребление сократилось на 5,66%, а в семьях с активным дневным расходом — до 7–8%. Особенно хорошо сработали простые рекомендации, такие как отключение техники в режиме ожидания, настройка термостата или перенос стирки на ночное время с низким тарифом. Более затратные меры, такие как замена оборудования или утепление помещений, реализовывались реже.
Интересно, что MELISSA не только сокращала потребление, но и повышала вовлеченность самих пользователей: благодаря понятным объяснениям и точным рекомендациям люди охотнее следовали советам. По итогам эксперимента 78% участников оценили работу системы выше 7,5 баллов из 10, отмечая простоту взаимодействия и чувство контроля над ситуацией.
Бразильские ученые предлагают расширить сферу применения системы MELISSA, включив в нее управление не только электроэнергией, но водой и газом, а также интегрировать ее с домашними установками возобновляемой энергетики, например, с солнечными панелями
