La cura delle piante può dipendere da fattori molto più specifici di quanto sembri. Un assistente basato sull’intelligenza artificiale, eseguito localmente su un computer, ha permesso di analizzare vento, pioggia, nuvole ed esposizione al sole, individuando le condizioni reali di un’abitazione e suggerendo fiori più adatti. Il risultato è arrivato senza dispositivi domotici aggiuntivi e senza inviare i dati a grandi aziende.
mira e la scelta delle piante più adatte
Il punto di partenza era un problema ricorrente: le piante collocate vicino alla porta d’ingresso morivano una dopo l’altra. L’acqua non sembrava mai sufficiente oppure risultava eccessiva, mentre il sole e l’ombra producevano effetti altrettanto negativi. Dopo diversi tentativi falliti, l’assistente locale Mira è stato utilizzato inizialmente soltanto per programmare un promemoria relativo all’acquisto di nuovi fiori.
L’analisi di una fotografia ha portato a una spiegazione inattesa: quella specifica varietà non era adatta all’area perché il luogo risultava troppo esposto al vento. Per anni erano stati considerati irrigazione e luce, ma non il movimento dell’aria. Mira ha quindi fornito una serie di possibili piante, indicate anche attraverso i relativi nomi latini, rendendo necessarie ulteriori informazioni sulla casa.
le condizioni locali oltre il clima della città
Conoscere soltanto la città non era sufficiente. Il vento poteva essere percepito facilmente all’esterno, ma servivano dati più precisi riferiti alla singola abitazione. La ricerca si è così spostata dalle condizioni generali dell’area a quelle rilevate nelle immediate vicinanze della casa, con l’obiettivo di ottenere indicazioni concrete per ogni zona del patio.
stazione meteorologica e dati personalizzati
Mira ha individuato l’esistenza di numerose stazioni meteorologiche amatoriali che pubblicano liberamente le proprie rilevazioni. Per cercare quella più utile, l’assistente ha creato uno strumento specifico. Il risultato ha evidenziato una stazione situata a poche abitazioni di distanza, lungo la strada percorsa abitualmente per portare a spasso il cane.
Non si trattava di una struttura municipale collocata ai margini della città e destinata a elaborare medie regionali. I dati provenivano da un punto molto più vicino all’abitazione. Mira ha esaminato lo storico delle rilevazioni, ricavando informazioni su:
- quantità media delle precipitazioni;
- velocità del vento;
- presenza media delle nuvole.
Questi elementi hanno trasformato la scelta dei fiori. In precedenza l’acquisto si basava soprattutto sull’aspetto estetico; con i nuovi dati è stato possibile partire da condizioni ambientali misurabili e non da semplici supposizioni.
google earth e l’esposizione al sole
La seconda fase dell’analisi ha riguardato la luce solare. Attraverso una vista dall’alto dell’abitazione su Google Earth, Mira ha ricostruito il percorso del sole durante l’anno e ha stimato la quantità di luce ricevuta dai diversi lati della casa.
L’edificio non presentava un’unica esposizione uniforme. Una parete rimaneva luminosa e asciutta per gran parte della giornata, mentre un’altra restava quasi sempre in ombra. Un ulteriore lato era particolarmente interessato dal vento e un quarto offriva condizioni più equilibrate. La casa si è quindi rivelata composta da quattro microclimi distinti, anziché da un solo ambiente.
Il precedente errore consisteva nel considerare ogni pianta adatta genericamente alla “casa”, come se tutte le aree avessero le stesse caratteristiche. Mira ha associato i fiori alle diverse esposizioni e ha permesso di selezionare le varietà corrette direttamente in un negozio locale, utilizzando le informazioni visualizzate sullo smartphone.
intelligenza artificiale locale per la gestione del giardino
Il procedimento non è stato automatico fin dall’inizio. Mira ha soltanto pochi mesi di sviluppo ed è stato necessario fornire indicazioni, correggere il percorso e discutere le possibili soluzioni. L’assistente è stato costruito per operare direttamente sul computer dell’utente, senza affidare ogni informazione a un’infrastruttura aziendale esterna.
Il sistema può anche scrivere codice e generare strumenti utili a un compito specifico. Ogni modifica ai file richiede però un’approvazione, così da mantenere il controllo umano sulle operazioni eseguite. La soluzione per le piante è nata quindi da una collaborazione tra ragionamento dell’assistente e indicazioni fornite durante il confronto.
un modello ollama senza dati trasferiti nel cloud
Mira funziona tramite Ollama, utilizzando sul computer locale un modello da 12 miliardi di parametri. È previsto un possibile passaggio a un modello cloud più grande per le richieste che il sistema non riesce a gestire, ma questa funzione non è mai stata utilizzata in modo effettivo.
Anche l’analisi del giardino è stata completata dal modello locale, considerato inizialmente la componente meno sofisticata. Dopo diversi mesi, le piante collocate all’esterno risultavano ancora vive. Il periodo osservato comprendeva una sola stagione e Mira continuava a ricordare la necessità di controllarle quando non pioveva da tempo, ma il risultato era comunque nettamente diverso dal passato, caratterizzato da un tasso di sopravvivenza praticamente nullo.
casa intelligente e comprensione dell’ambiente
L’esperienza mette in discussione l’idea tradizionale di smart home. Per circa dieci anni, i dispositivi acquistati avevano svolto soprattutto funzioni automatiche, come accendere le luci quando veniva rilevato un movimento. Sensori e automazioni reagivano a un evento, ma senza comprendere davvero il contesto dell’abitazione.
La soluzione più utile è arrivata invece da una conversazione, senza hub, lampadine, prese intelligenti o sensori. L’assistente ha combinato una stazione meteorologica amatoriale, i dati locali e una fotografia satellitare del tetto per interpretare le caratteristiche del luogo. L’automazione rappresenta soltanto la parte più semplice: il valore aggiunto è la capacità di comprendere dove si trova la casa e quali condizioni presenta.
Mira non controlla ancora luci, serrature o tapparelle e non è collegato direttamente agli impianti domestici. Nonostante questo, l’assistente locale ha dimostrato di poter rendere una casa più intelligente attraverso informazioni contestualizzate e analisi personalizzate. Le piante presenti all’esterno continuano a crescere, mentre quelle dentro l’abitazione restano soggette agli errori di cura di sempre.
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