Interactive and cooperative learning for home experimentation

Apprentissage interactif et coopératif pour l'expérimentation de son chezsoi

Estefania Alvarez del Castillo Cardoso (1, 2, 3) , Manar Amayri (1, 2) , Stéphane Ploix (1, 2) , Patrick Reignier (3)

1 G-SCOP - Laboratoire des sciences pour la conception, l'optimisation et la production
2 G-SCOP_GCSP - Gestion et Conduite des Systèmes de Production
3 LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble

ABSTRACT. Residential buildings contribute to the global greenhouse gas (GHG’s) emissions. Besides in current energy efficient buildings, the energy consumption becomes very sensitive to the occupants behaviour. Multiple systems of human behaviour modelling have been designed, to help occupants to reduce their energy consumption. In this paper it is used a system which is based on interactive and cooperative learning for activity and occupancy recognition; adding a new characteristic. The added property allows the system to use detailed and accurate information to model human behavior in the different, complex and multiple scenarios of the residential buildings. Besides, the occupants are able to answer questions of their interest that are related to their energy consumption and comfort impact by creating what in this project are called “experiments”. The latter consist on the freedom of sensors selection and activity impact to be analyzed by the system.

RESUME. Les bâtiments à haute efficacité énergétique, la consommation devient très sensible au comportement des occupants. De nombreux systèmes de modélisation du comportement humain ont été conçus pour aider les occupants à réduire leur consommation d'énergie. Dans cet article, il est utilisé un système basé sur l'apprentissage interactif et coopératif pour la reconnaissance des activités et des occupations, en ajoutant une nouvelle caractéristique. Cela permet au système reconnaître le comportement de occupants dans les scénarios multiples et complexes des bâtiments résidentiels. Les occupants pourront ainsi obtenir des réponses aux questions qui sont liées à leur impact sur leur consommation d'énergie et sur le confort en créant des "expériences". Ces dernières consistent en la liberté de sélection des capteurs et de l'impact de l'activité à analyser par le système.

Mots clés: Interactive Learning; Cooperative Learning; Human behavior

Domaines: Machine Learning [stat.ML]; Energie électrique; Ingénierie de l'environnement

Estefania Alvarez del Castillo Cardoso, Manar Amayri, Stéphane Ploix, Patrick Reignier. Apprentissage interactif et coopératif pour l'expérimentation de son chezsoi. IBPSA France 2022- International Building Performance Simulation Association, May 2022, Châlons en Champagne, France. ⟨hal-03714506⟩