Improving trigger action programming in smart buildings through suggestions based on behavioral graphs analysis

Programming a smart building so that its behavior reflects the user’s needs, is not a simple task, and often requires technical skills. As shown in the state of the art, the trigger-action paradigm is a method that has been demonstrated to be perceived as natural by the users to describe the behavior of a smart building. Unfortunately, using such paradigm, the interaction problems rise when many users insert their preferences in the system, as in case of commercial buildings. In fact, the aforementioned problems emerge, first, due to the possible conflicts between user preferences and, second, due to the difficulty of the users to understand how the building will behave. To solve these problems, we have developed a methodology that improves trigger-action programming providing suggestions about the building status. The suggestions are generated by the analyses carried out on graphs representing the behavior of the building. We have tested the system both in a real building (Joint Open Lab of Telecom Italia in Milan) and in a virtual environment. The results obtained showed that the proposed methodology improves the usability of the system, giving a clearer vision on the behavior of the building to the occupants, and an easy integration with actual Building Management Systems.

Programmare un edificio intelligente in modo che il suo comportamento rispecchi le necessità dell’utente, non è un compito semplice, e spesso richiede competenze informatiche specifiche. Come mostrato nello stato dell’arte, il paradigma trigger-action è un metodo è stato dimostrato essere percepito come naturale dagli utenti che necessitano di descrivere il comportamento di un edificio intelligente. Sfortunatamente, utilizzando tale paradigma, i problemi di interazione sorgono quando sono presenti molti utenti che inseriscono le proprie preferenze nel sistema, come nel caso di un edificio commerciale. In questo contesto nascono problematiche dovute sia ai possibili conflitti tra le preferenze degli utenti che alla difficoltà di questi ultimi a comprendere l’effettivo comportamento che avrà l’edificio. Per risolvere questi problemi, abbiamo sviluppato una metodologia che migliora il paradigma trigger-action introducendo suggerimenti riguardanti il comportamento dell’edificio, ricavati effettuando analisi su grafi. Abbiamo installato il nostro sistema sia in un edificio reale (Joint Open Lab di Telecom Italia a Milano) che in un ambiente virtuale. I risultati ottenuti hanno evidenziato che la metodologia proposta migliora l’usabilità del sistema, dando una più chiara visione del comportamento dell’edificio, e che il sistema è di facile integrazione con un Building Management System reale.