Mini proyecto Smart Home y trabajo remoto

Parece que el trabajo remoto ha llegado para quedarse así que cada vez estamos personalizando y mejorando nuestros espacios de trabajo en casa. Y una parte importante de esa mejora puede conseguirme con dispositivos inteligentes. Muchos de esos dispositivos es posible que ya lo tengamos en casa o podamos reutilizarlos.

El problema

En mi caso, utilizo un pequeño escritorio en una sala de estar donde también poder ver la televisión. La red de esa sala incluye los siguientes dispositivos:

  • Un mini-switch no gestionado de 5 puertos Gigabit de NetGear. Es el punto central donde llega un cable ethernet Cat6 desde el router de fibra del salón. Os dejo un enlace a la versión actualizada (Netgear GS305) porque la mía es del 2012 (GS105) aunque sigue funcionando como el primer día.
  • Un punto de acceso inalámbrico de TP-Link, modelo XXX que utilizaba cuando me iba de viaje en caso de que no hubiera una red WiFi estable en el hotel. En mi caso, esta red me permite aislar la sala de estar y los equipos de trabajo de la red de Movistar que se utiliza para el resto de los dispositivos. También es bastante antiguo así que os dejo la versión que me compraría ahora mismo (TP Link TL-MR3020) y mucho más barata. Además incluye la opción de pincharle un modem 3G/4G y alimentarlo con una batería externa.
  • Una Smart TV de Samsung que utilizo a modo de pantalla externa cuando necesito mayor tamaño. Está conectada mediante cable Ethernet al mini-switch para no consumir ancho de banda inalámbrico en caso de utilizarla para consumir streaming.
  • Google Mini como smart speaker y acceso a Google Assistant. Me lo dieron con una compra y siempre he querido utilizarlo para automatizar y controlar por voz una zona.
  • Ordenador portátil del trabajo MacBook Pro 2020 con un smart hub para poder conectarlo a una pantalla externa.
  • Cargadores varios para el teléfono móvil (iPhone – iOS) y tablet (iPad – iOS) que utilizo casi para todo: trabajo, ocio, estudio, … y ahora también como punto de acceso a los dispositivos inteligentes.
Despacho / Living Room
Despacho / Living Room

Pues bien, todo esto hay que conectarlo a la red eléctrica y gestionarlo. Y cuanto más tiempo estemos en casa trabajando, más.

La solución

Como se aprecia en la foto de la sala se estar, hay dos zonas diferenciadas: la de la TV y la del ordenador. Hasta ahora como lo gestionaba era con una regleta estándar que apagaba de forma mecánica. Para ser sincero, siempre me he resistido a incluir un dispositivo inteligente remotamente controlado y eso que siempre he estado cerca del mundo Internet of Things (IoT) pero al ver las características del equipo de Gosund Smart, me decidí a probar.

Power Strip - Gosund Smart
Regleta eléctrica inteligente de Gosund.

Estas son las características principales que me hicieron decidirme:

  • Integración con Alexa y Google Assistant. Obligatorio teniendo un Google Mini Home. La aplicación nativa permite autorizar a las aplicaciones de terceros para controlar remotamente el equipo.
  • Control individual de cada uno de los enchufes (3) y de los cargadores USB (3). Es decir, se puede activar/desactivar toda la regleta, cada uno de los enchufes y los tres cargadores USB.
  • Activación/Desactivación mecánica de cada uno de los enchufes. La verdad, un plus para eliminar el riesgo de que haya algún problema con la conexión a la red WiFi.
  • Dispone de un sistema de medida de consumo eléctrico total de los equipos conectados. Esto es un verdadero acierto y los equipos equivalentes no siempre lo incluyen.

Instalación del equipo

Lo primero de todo que hay que recordar es que necesita una red WiFi en la banda de 2.4GHz… y que no esté muy lejos de donde penséis instalar el equipo. En mi caso, la conecto a la red del salón para asegurar que siempre podrá ser controlado.

Regleta instalada bajo el escritorio para controlar los equipos y zonas.
Instalación bajo el escritorio para el control de equipos y zonas.

La caja y las instrucciones incluyen un código QR para poder descargar la aplicación para el sistema operativo que utilicéis. Ningún problema en este punto.

El proceso de emparejado es muy sencillo: sólo tenéis que seguir un asistente de 3 pasos para configurarlo. En mi caso tuve que utilizar un proceso alternativo conectando a la red WiFi que genera el dispositivo. En cualquier caso, como siempre ocurre con este tipo de dispositivos, tendréis que proporcionar los datos de la red a la que queréis que se conecte para poder controlarlo.

La aplicación del fabricante permite todo tipo de automatizaciones y programaciones del equipo incluso en función del cambio de la climatología si le dais las coordenadas GPS del lugar donde lo habéis instalado. Esta parte la tengo todavía que explorar ya que el objetivo inicial era integrarlo con el Google Mini Home y poder controlarlo con la voz: «OK Google. Activa el monitor del despacho.»

Por último, un pequeño análisis de la medición de energía:

  • El equipo no muestra el auto-consumo o stand-by. Recordad que estará permanente activado para poder ser controlado. Este consumo está en alrededor de 1.5W (ver foto). Como todo control electrónico de potencia, para consumos bajos, el factor de potencia, una medida de eficiencia el equipo, es muy bajo (inferior al 15%).
  • Los consumos bajos (stand-by de los equipos que queráis controlar) hasta unos 5W (aprox. 20-30mA) no serán detectados. Os dejo también una comparativa utilizando un medidor de consumo eléctrico de Oregon Scientific.

Conclusión

Por ahora, las sensaciones no podrían ser mejores. Es cierto que hay alguna diferencia entre el consumo total y el medido por la aplicación pero entra dentro de lo normal para un equipo de este precio.

El resto de las características funcionan perfectamente y el nivel de integración con Google Assistant es total: visibilidad, control por voz, automatización, … y que disponga de un control mecánico por si la red inalámbrica no funciona es fundamental.

Problema: no será el último equipo que compre para casa 😀.

Os dejo una lista de los equipos que he utilizado para este mini-setup. Si tenéis alguna duda o pregunta, dejad un comentario y os lo intentaré resolver lo antes posible.

Paseos por el Pirineo

Casi 6 meses sin apenas salir de casa. Estas vacaciones, aún con mascarilla, me hacían falta para desconectar. Mi truco: andar y bloquear las notificaciones en el móvil. Mano de santo.

Cualquier sitio es bueno pero hoy la salida ha sido por Aínsa y Boltaña. Apenas unos kilómetros porque hacia mucho calor pero suficiente para encontrar esta pequeña perla camino de Seso.

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Data exploration y NLP con herramientas no-code

Antes de irme de vacaciones quería probar la plataforma Orange3 para analizar cómo funciona una herramienta «no-code» y explorar datos mediante NLP. Para ello, utilizaremos los siguientes ingredientes:

  • Datos: Listado con los topics de las llamadas de H2020 con codeID, título y objetivos. He elegido los topics relacionados con «connected car», «autonomous vehicle», «transportation», … para ver cómo se relacionan entre ellos. Aquí tenéis el enlace al fichero CSV con los datos en la web EU Open Data Portal.
  • Herramientas: Orange3 con el add-on Text Mining. Aquí tenéis una lista con los diferentes widgets disponibles. Se trata de una herramienta Open Source de la Universidad de Ljubljana con documentación más que suficiente (blog, tutoriales, …). Como herramienta no-code visual te permite centrarte en el problema y en los diferentes componentes que te proporcionan para poder analizarlo sin el «inconveniente» de la programación. Eso no significa que no debas aprender algo de Data Science y Machine Learning (échale un vistazo a este libro de IBM). Está basada en python y en las herramientas más comunes como gensim,
  • Receta: Es mi primera prueba con Orange3 así que los comentarios con bienvenidos. Os dejo un link con el flujo de trabajo para que no tengáis que generarlo desde cero.
Orange3 and NLP
Flujo de trabajo en Orange3 para Hierarchical Clustering y Topic Modeling.

Como os decía, he utilizado los topics en inglés relacionados con transporte *ART* y *GV*. En total son 43 topics que incluyen el codeID, el titulo y los objetivos del mismo. Por ejemplo:

codeIDTítuloObjetivo
GV-2-2014Optimised and systematic energy management in electric vehicles

Specific challenge: Range limitation, due to the limited storage capacity of electric batteries, is one of the major drawbacks of electric vehicles. The main challenge will be to achieve a systematic energy management of the vehicle based on the integration of components and sub-systems. The problem is worsened by the need to use part of the storage capacity in order to feed auxiliary equipment such as climate control. In extreme conditions up to 50% of the batteries’ capacity is absorbed by these systems. The systematic management of energy in electric vehicles is a means to gain extended range without sacrificing comfort. The challenge is therefore to extend the range of electric vehicles in all weather conditions […]

Ejemplo de «topic» en el programa Horizon 2020 de la Comisión Europea.

Como podéis comprobar, disponéis de widgets de pre-procesado con diferentes funciones (Transformation, Tokenization, Normalization, Filtering, N-grams y POS tagger), nubes de palabras, visores de corpus y casi todos los necesarios para montar vuestro flujo de trabajo. Como primer resultado y después de utilizar el widget de distancias por coseno, estos son los 10 clusters que obtenemos del Hierarchical Clustering.

Top10 clusters para los topics estudiados

En cuanto al Topic Modeling, he utilizado el algoritmo LDA con 10 topics y aqui es donde se produce la magia: las capacidades de visualización de Orange3 nos permite seleccionar uno de los topics detectados, mostrar las palabras asociadas al mismo y, si seleccionamos alguna de ella, podemos ver los topics asociados a la misma para comprobar el grado de cercanía que tienen.

Conclusión

Como herramienta exploratoria, Orange3 me ha parecido de lo más conveniente ya que sólo tienes que concentrarte en los datos y su análisis. Y siempre puedes generar tu propio widget mediante python.

Evidentemente, no puedes desplegar tus modelos en ninguna infraestructura pero cumple su función. Una herramienta más avanzada en ese sentido sería KNIME, también OpenSource pero con planes premium para un entorno profesional.

¿Alguna sugerencia? Puedes dejarla en los comentarios. Aquí os dejo más flujos de trabajo directamente de la página de Orange3.

Tech Evangelist en el Camino

Estaba en Santo Domingo de la Calzada y me estaba temiendo que esta vez iba a necesitar una ayuda para comunicarme con Heedo y Jean Luc así que, en cuanto conseguí acceder a una WiFi, me descargué las aplicaciones de traducción MS Translator y Google Translate.

Ambas me permitían utilizarlas off-line y tenían el modo “conversación”, es decir, la podían utilizar ambos hablantes (o peregrinos en este caso) con alguna pequeña diferencia:

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