Die Erkennung der Verbraucher war eines der Hauptmerkmale, dass ich mir einen Zähler von Discovergy geholt habe.
Ich hatte jahrelang einen Sensor von Smappee und der hat so unzählig viele Verbraucher erkannt.
Smappee wusste nicht, ob es eine Waschmaschine ist oder meine Drainagepumpe, es hat die Geräte dann halt Gerät 1, 2, 3 usw genannt und ich konnte dann in der App sagen, um welche Art Gerät es sich handelt und dem Gerät einen Namen geben.
Es wurden so viele Geräte perfekt erkannt und bei Smappee waren lediglich Sensoren um die drei Phasen.
Hier wird kaum etwas erkannt. Discovergy versucht universell alle Geräteklassen zu erkennen, dabei wäre es doch viel einfacher und auch viel effizienter, wenn Discovergy die indivuduellen Geräte erkennt und der Kunde dann sagt, das ist eine Waschmaschine o.ä. (Man sieht ja an den Zeiten und dem Verbrauch welches Gerät es ist). So hat Discovergy die echte Zuordnung vom Kunden und kann diese Daten dann ins System zum weiteren Anlernen benutzen.
Ich muss zugeben, ich hatte mir das alles ganz anders vorgestellt. Hatte ein wenig gedacht, dass es wie bei Smappee sein würde, nur noch besser und genauer.
Wenigstens ein manuellen Zuordnen der falsch zugeordneten Geräte würde Discovergy doch massiv helfen. Würde diese manuelle Korrektor der Kunden eingeführt werden, so hätte Discovergy von einem auf den anderen Tag massig Daten zum Arbeiten für die „KI“. Ich komme aus der Informatik und KI benötigen Massendaten zum Lernen und wenn alle Kunden diese Daten gäben, so könnte die KI lernen. Selbstlernen gibt es bei einer KI zunächst nicht. Erst muss sie mit Massendaten angefüttert werden, um dann „Entscheidungen“ fällen zu können und selber weiterlernen zu können.
Da ich bei Smappee gesehen habe, wie es gehen kann, bin ich hier doch sehr enttäuscht.