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方法

物理 AI,以测量结果验证

作用于物理世界的软件必须证明自己做了什么。我们构建的一切都遵循四条规则。

四条规则

  1. 测量

    指令不等于证明。每一个物理动作都要与传感器的实际读数核对;没有留下任何痕迹的动作会被标记出来,而不是被默认为已完成。

  2. 设限

    安全限值设在设备本身,而不仅仅在云端。会越过限值的方案在发送之前就会被拒绝,设备自身也会再次拒绝。

  3. 本地学习

    每个空间各不相同。模型根据每个房间自身的测量数据学习,而不是假设一个平均的房间。

  4. 超越基线

    模型只有在留出数据上胜过它所取代的简单规则(例如固定定时器),才有存在的价值。否则,保留简单规则。

我们如何开发

先仿真,再台架,最后进入房间

  • 1仿真:在任何硬件出现之前,完整的软件链和模型就已端到端运行。
  • 2台架:原型的每个阶段只测试该阶段要解决的未知问题,尽可能使用现成部件。
  • 3房间:在真实空间中测量,之后才对产品的效果作任何说明。

设计、固件、模型和测试数据均以源文件形式保存,因此每个结果都可以重现并核查。