Description
Le tecniche di Machine Learning sono sempre più pervasive nelle applicazioni analitiche odierne. In questo talk l’attenzione verte sul problema del NILM (Not Intrusive Load Monitoring) per cui l’obiettivo è la disaggregazione real-time dei consumi di energia elettrica. Gli algoritmi, permettono di riconoscere in realtime i dispositivi attivi in base alle sole caratteristiche del segnale aggregato.
L’obiettivo del talk è dimostrare come sia possibile implementare rapidamente un prototipo hardware e software grazie alle potenzialità di Arduino e Python rispettivamente.
Con degli esempi hardware e software pratici (4 devices collegati ad una multipresa), verrà dimostrata la capacità di Arduino di acquisire le misura di corrente elettrica e la capacità di Python di riconoscere i dispositivi attivi. Verranno fornite informazioni sulle logiche alla base di tali algoritmi, con riferimento all’ecosistema Python e alle relative librerie utilizzate.
Per la comprensione del talk non sono necessari particolari requisiti se non una conoscenza di base di programmazione in Python e di Machine Learning.