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Ambi Climate 人工智能技術幕後大公開!

五月 14, 2018

Ambi Climate 發佈

五月 14, 2018

Ambi Climate 發佈

人工智能似是無處不在,早就成為我們生活的一部分。那到底什麼是人工智能?Ambi Climate 又如何運用這種科技去為您帶來更舒適的生活?

今時今日,機器學習被認為是實現人工智能最有效的方法;機器學習主要是訓練機器去學習大量的數據,進而調整出一套演算法。事實上,機器學習是讓科技逐漸迎合人類需要的重要一步。雖然機器學習只是實現人工智能的其中一個途徑,但絕對是最普遍的方法。

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2016年人工智能企業對外投資類別(以 10 億美元為單位), McKinsey, 2017

Ambi Climate 最受歡迎的智能模式--舒適模式就是以機器學習為框架和基礎。

機器學習及人工智能怎樣提升我們的舒適度?而我們又為何運用這種技術?

根據美國採暖、製冷與空調工程師學會(ASHRAE),影響我們的冷熱舒適度的因素共有六個,而我們的冷氣機只考慮溫度這個因素。

Ambi Climate 運用機器學習解決傳統冷氣機現有的問題。我們的智能感應器能偵測「其他」影響冷熱舒適度的因素:濕度及陽光;我們亦會收集網上實時天氣數據作分析,及追蹤時間以估算您的新陳代謝。

最後一步,全賴您。

當您開始使用 Ambi Climate,您必須讓我們的人工智能系統學習您的喜好和需要,而這個步驟只需透過我們簡單易用的反饋系統就能完成。

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讓 Ambi 知道您的感受--您感到舒適、有點冷,還是熱?

Ambi 會從您作出首個反饋開始學習您的喜好,我們建議您在剛開始使用 Ambi 的第一個星期,盡量於不同的時間和天氣情況下向 Ambi 反映您的舒適度,我們的人工智能系統便可從中學習並優化系統,更準確地根據當下的環境及您對周遭狀況的感受,自動調節冷氣去迎合您的喜好和需要。

     

                                     

您專屬的舒適度分析圖

隨著您使用 Ambi Climate 的時間越來越長,您向系統提供的反饋越多,系統就越能根據您的需要、戶外天氣變化、您的新陳代謝等因素自動調節冷氣,給您量身訂做的舒適感。這有助系統逐漸優化和準確地為您建立一個您專屬的舒適度分析圖表,讓您了解哪些因素最會影響您的冷熱舒適度。例如這組分析圖就反映用戶的舒適度主要受其新陳代謝(一天中不同的時間)、室內溫度及戶外天氣所影響。

無庸置疑的是,機器學習能透過自動化,和學習用戶的需要從而作出調整,去提升生活品質。運用機器學習去改善生活正是我們的目標,亦是我們認為舒適模式,和不斷改進人工智能系統能讓用戶享受量身訂做的舒適感和有效省電的原因。

 

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標籤

AI, Ambi 精選, 人工智能, 幕後大公開, 機器學習, 舒適模式, 舒適環境組合

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