描述

靈感

COVID19 在家中隔離了我們許多人，包括我們年邁的父母和祖父母。無法定期檢查會增加他們面臨的風險，例如跌倒、煤氣泄漏、洪水、火災等。

它能做什么

Ambianic.ai 是一個端到端的開源環(huán)境智能項目，它通過在三個關鍵層中實施隱私保護算法來消除與監(jiān)控系統(tǒng)相關的污名：

• 對等遠程訪問
• 本地設備 AI 推理和訓練
• 本地數(shù)據(jù)存儲

Ambianic.ai 觀察目標環(huán)境并提醒用戶感興趣的事件。我們的數(shù)據(jù)僅供房主及其家人使用。用戶數(shù)據(jù)永遠不會發(fā)送到任何第三方云服務器。

這是一篇博客文章，介紹了我們啟動這個項目的原因：https ://blog.ambianic.ai/2020/02/05/pnp.html

這是一篇發(fā)表在 WebRTCHacks 上的技術深入研究文章。它闡明了絕對有可能建立一個保護隱私的監(jiān)控系統(tǒng)，盡管流行的云供應商讓我們相信所有用戶數(shù)據(jù)都安全地屬于他們的云服務器：https ://webrtchacks.com/private-home-surveillance-with-the -webrtc-數(shù)據(jù)通道/

我是如何建造的

Ambianic.ai 有 3 個主要組件：

• Ambianic.ai Edge：一個 Python 應用程序，設計用于在 Raspberry Pi 或 NUC 等 IoT Edge 設備上運行。它連接到攝像機和其他傳感器以收集輸入。然后，它使用 AI 模型運行推理管道，檢測感興趣的事件，例如對象、人員和其他觸發(fā)器。
• Ambianic.ai UI：使用 Vue.js 和其他前端框架用 Javascript 編寫的漸進式 Web 應用程序，為最終用戶提供直觀的事件時間線。
• Ambianic.ai PnP：即插即用框架，允許 Ambianic UI 和 Ambianic Edge 無縫發(fā)現(xiàn)彼此并使用 WebRTC API 通過安全的對等協(xié)議進行通信。

我遇到的挑戰(zhàn)

挑戰(zhàn)包括選擇高性能、高精度和低延遲的 AI 模型來檢測資源受限邊緣設備上感興趣的事件。

另一個挑戰(zhàn)是考慮用戶本地數(shù)據(jù)來微調 AI 模型。預訓練模型可以表現(xiàn)得相當好，但可以通過對獨特的新本地數(shù)據(jù)進行隱私保護的聯(lián)邦學習來改進它們。

我引以為豪的成就

Ambianic.ai 已經(jīng)公開測試了數(shù)周，幫助許多用戶的日常生活。一些用戶報告成功地關注他們的老年家庭成員：https ://twitter.com/mchapman671/status/1230931722650423299

我學到的是

盡管該項目設定了雄心勃勃的目標，但似乎有足夠的支持開源框架和社區(qū)動力來推動持續(xù)的成功。

通過隱私保護監(jiān)視遠程居家養(yǎng)老的下一步是什么

我們需要在以下主要領域開展工作：

• 在家庭護理社區(qū)招募志愿者來測試系統(tǒng)并提供反饋
• 選擇更多模型來解決開放用例，例如跌倒檢測、氣體泄漏等
• 致力于實施聯(lián)邦學習基礎設施以微調初始預訓練模型。