Когда дом думает сам: как ИИ планирует энергопотребление по вашим командам

от

Автор: Денис Аветисян

Как большие языковые модели позволяют создать интеллектуальную систему управления энергопотреблением в доме, самостоятельно оптимизирующую работу бытовых приборов.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
Централизованный агент-оркестратор, используя паттерн ReAct и внешние API для данных о ценах и календаре, координирует специализированных агентов для управления нагрузкой, предсказуемо формируя оптимизированные графики работы интеллектуальных домашних устройств и тем самым создавая сложную, самоорганизующуюся экосистему домашней автоматизации.
Централизованный агент-оркестратор, используя паттерн ReAct и внешние API для данных о ценах и календаре, координирует специализированных агентов для управления нагрузкой, предсказуемо формируя оптимизированные графики работы интеллектуальных домашних устройств и тем самым создавая сложную, самоорганизующуюся экосистему домашней автоматизации.

Разработка системы управления энергопотреблением на базе больших языковых моделей, способной к автономному планированию нагрузки и реагированию на запросы пользователя.

Несмотря на необходимость увеличения гибкости энергосистем за счет управления спросом, широкое внедрение систем управления домашней энергией (HEMS) сдерживается сложностью перевода повседневных предпочтений пользователей в технические параметры. В данной работе, посвященной разработке ‘Agentic AI Home Energy Management System: A Large Language Model Framework for Residential Load Scheduling’, представлена система HEMS на основе больших языковых моделей (LLM), способная автономно координировать планирование работы бытовых приборов по запросу на естественном языке, без использования демонстрационных примеров. Ключевым результатом является достижение оптимального планирования нагрузки за счет иерархической архитектуры и паттерна ReAct, позволяющего динамически координировать работу нескольких агентов. Каковы перспективы масштабирования подобных систем и интеграции с более сложными энергетическими сценариями?

Сложность Координации Домашней Энергии

Оптимизация энергопотребления в доме требует координации множества приборов, что выходит за рамки возможностей многих современных ИИ-систем. Эффективное управление — это не просто включение/выключение, а учёт взаимосвязей и предпочтений пользователей. Координация зависимостей и ограничений — существенный барьер. Например, запуск стиральной машины может зависеть от энергии солнечных панелей, а зарядка электромобиля — от ночных тарифов.

В условиях многоприборного планирования все три модели демонстрируют 100% успешность при координации одного прибора, однако только Llama-3.3 сохраняет эту производительность в контексте нескольких приборов, в то время как Qwen-3 успешно планирует работу стиральной и посудомоечной машин, но не справляется с координацией электромобиля, а GPT-OSS ограничивается планированием только стиральной машины.
В условиях многоприборного планирования все три модели демонстрируют 100% успешность при координации одного прибора, однако только Llama-3.3 сохраняет эту производительность в контексте нескольких приборов, в то время как Qwen-3 успешно планирует работу стиральной и посудомоечной машин, но не справляется с координацией электромобиля, а GPT-OSS ограничивается планированием только стиральной машины.

Существующие большие языковые модели часто испытывают трудности в сложном рассуждении, необходимом для координации приборов. Система, стремящаяся к гармонии, должна научиться прощать ошибки.

Llama-3.3-70B: Прорыв в Координации

Модель Llama-3.3-70B демонстрирует значительный прогресс в координации бытовых приборов с целью минимизации затрат электроэнергии. В ходе экспериментов достигнута 100% оптимальная производительность, подтвержденная сравнением с данными, полученными с использованием целочисленного линейного программирования (MILP). Успех достигается за счёт агенторного подхода и паттерна ReAct, что повышает эффективность координации.

Llama-3.3 является единственной моделью, достигающей 100% успешности во всех сценариях многоприборного планирования, при этом потребление токенов увеличивается в 2,5 раза по сравнению с координацией одного прибора (32 883 против 13 122 токенов), а время выполнения масштабируется пропорционально до 14,7 секунд, о чем свидетельствуют стандартные отклонения, полученные в ходе пяти независимых запусков.
Llama-3.3 является единственной моделью, достигающей 100% успешности во всех сценариях многоприборного планирования, при этом потребление токенов увеличивается в 2,5 раза по сравнению с координацией одного прибора (32 883 против 13 122 токенов), а время выполнения масштабируется пропорционально до 14,7 секунд, о чем свидетельствуют стандартные отклонения, полученные в ходе пяти независимых запусков.

Для координации нескольких приборов потребление токенов увеличивается в 2,5 раза, а время выполнения масштабируется пропорционально, что требует дальнейшей оптимизации.

Контекстная Осведомлённость Через Календарь

Модель Llama-3.3-70B интегрируется с Google Calendar, извлекая сроки и используя их для оптимизации планирования и приоритизации приборов. Данные о встречах и задачах адаптируют графики работы к привычкам пользователя. Интеграция учитывает пользовательские рутины, что повышает эффективность управления энергопотреблением. Анализ расписания позволяет прогнозировать спрос на электроэнергию и регулировать работу устройств.

При многомерном сравнении производительности моделей в условиях многоприборного планирования, Qwen-3 достигает 20% успешности с сопоставимой эффективностью использования токенов на прибор, но значительно более медленным временем выполнения (31,4 секунды против 14,7 секунд), при этом все показатели нормализованы относительно Llama-3.3-70B в качестве базового уровня.
При многомерном сравнении производительности моделей в условиях многоприборного планирования, Qwen-3 достигает 20% успешности с сопоставимой эффективностью использования токенов на прибор, но значительно более медленным временем выполнения (31,4 секунды против 14,7 секунд), при этом все показатели нормализованы относительно Llama-3.3-70B в качестве базового уровня.

Способность обрабатывать запросы о ценах и графиках обеспечивает прозрачность и контроль. Пользователи отслеживают энергопотребление, выявляют возможности экономии и принимают обоснованные решения.

Валидация Производительности Через Математическую Оптимизацию

Оптимизация на основе смешанного целочисленного линейного программирования (MILP) использовалась в качестве эталона для оценки оптимальности решений. Этот подход позволяет получить гарантированно оптимальные решения, необходимые для точной оценки качества решений, генерируемых большими языковыми моделями. Сравнение показало, что Llama-3.3-70B способна достигать результатов, близких к оптимальным, в сложных сценариях, обеспечивая 100% соответствие решениям, полученным с помощью MILP.

При планировании работы одного прибора все модели достигают 100% оптимальности при сопоставимых вычислительных требованиях, при этом Llama-3.3 демонстрирует наиболее эффективное использование ресурсов (13 122 токена, 4,8 секунды), в то время как GPT-OSS требует умеренно больше ресурсов (15 792 токена, 8,0 секунды), о чем свидетельствуют стандартные отклонения, полученные в ходе пяти независимых запусков.
При планировании работы одного прибора все модели достигают 100% оптимальности при сопоставимых вычислительных требованиях, при этом Llama-3.3 демонстрирует наиболее эффективное использование ресурсов (13 122 токена, 4,8 секунды), в то время как GPT-OSS требует умеренно больше ресурсов (15 792 токена, 8,0 секунды), о чем свидетельствуют стандартные отклонения, полученные в ходе пяти независимых запусков.

Подход применялся к планированию одного прибора, подтверждая базовые возможности системы.

Будущее Доступного и Эффективного Управления Энергией

Использование моделей с открытым исходным кодом, таких как LLama-3.3-70B, демократизирует доступ к передовым решениям в области управления энергопотреблением на базе ИИ. Это расширяет круг исследователей и разработчиков, способных создавать и внедрять инновационные технологии. Представленная работа способствует развитию инноваций и сотрудничества, ускоряя разработку более устойчивых технологий. Достигнута 100% успешность координации работы всех приборов, а время выполнения расписания составляет менее 15 секунд.

Для достижения стабильной успешности всем моделям потребовалось явное руководство рабочим процессом с помощью последовательного улучшения подсказок, при этом GPT-OSS-120B продемонстрировал более раннюю реакцию на минимальное руководство по сравнению с Llama-3.3-70B и Qwen-3-32B.
Для достижения стабильной успешности всем моделям потребовалось явное руководство рабочим процессом с помощью последовательного улучшения подсказок, при этом GPT-OSS-120B продемонстрировал более раннюю реакцию на минимальное руководство по сравнению с Llama-3.3-70B и Qwen-3-32B.

Каждый новый релиз – это маленькое предсказание о будущей катастрофе, а системы, как известно, растут, а не строятся.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем управления энергопотреблением, способных к автономной координации, что не может не вызывать размышлений о сложности подобных экосистем. Подобно тому, как прорастает семя, система не строится мгновенно, а развивается, адаптируясь к изменяющимся условиям. Ада Лавлейс утверждала: “Развитие науки требует смелости идти в неизведанное”. Это высказывание резонирует с подходом, предложенным в статье, где агентный ИИ, управляемый большими языковыми моделями, самостоятельно оптимизирует расписание работы бытовых приборов, не требуя предварительных примеров. Оптимизация, конечно, важна, но, как известно, чрезмерная оптимизация лишает систему гибкости, делая ее хрупкой перед непредвиденными изменениями в потребностях или внешних условиях. Идеальная архитектура, способная предвидеть все возможные сценарии, остается лишь мифом, необходимостью для сохранения здравого смысла в мире постоянно растущей сложности.

Что впереди?

Представленная работа, словно семя, брошенное в почву автоматизированного управления энергопотреблением, демонстрирует возможность создания систем, способных к автономному планированию нагрузки на основе естественного языка. Однако, не стоит обольщаться иллюзией полного контроля. Каждая зависимость от языковой модели – это обещание, данное прошлому, а будущее всегда найдёт способ нарушить даже самые тщательно продуманные прогнозы. Система, управляющая домом, становится сложной экосистемой, где каждое устройство – участник, а не объект управления.

Истинным вызовом видится не столько в оптимизации расписания, сколько в создании систем, способных к самовосстановлению. Всё, что построено, когда-нибудь начнёт само себя чинить – и это не вопрос инженерной элегантности, а вопрос времени. Следующим шагом, вероятно, станет исследование механизмов адаптации к непредсказуемым изменениям в поведении пользователя и внешних факторах, а также разработка способов оценки и смягчения рисков, связанных с использованием больших языковых моделей в критически важных инфраструктурах.

В конечном итоге, успех подобных систем будет зависеть не от их способности к контролю, а от способности к компромиссу – умению находить баланс между потребностями пользователя, ограничениями системы и непредсказуемостью реального мира. Контроль – это иллюзия, требующая SLA, а подлинная устойчивость рождается из гибкости и способности к адаптации.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.26603.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-02 15:53