ຄວາມສາມາດຂອງປະຈຳນັກແລະການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງ
ອຸປະກອນບ້ານອัດສະລິຍະຂອງ Mi ປະກອບມີເຕັກໂນໂລຊີປັນຍາປະດິດແລະການຮຽນຮູ້ຈາກເຄື່ອງຈັກທີ່ຊັບຊ້ອນ ເຊິ່ງພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເພື່ອເຂົ້າໃຈຄວາມມັກຂອງຜູ້ໃຊ້, ທໍານາຍຄວາມຕ້ອງການ ແລະ ສົມດຸນການປະຕິບັດໂດຍບໍ່ຕ້ອງການການແກ້ໄຂດ້ວຍຕົນເອງ ຫຼື ຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບການຂຽນໂປຣແກຣມທີ່ຊັບຊ້ອນ. ລະບົບ AI ທີ່ຝັງຢູ່ຈະວິເຄາະຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍທີ່ຖືກເກັບກໍາຈາກເຊັນເຊີຕ່າງໆ, ລວມທັງການກວດຈັບການເຄື່ອນໄຫວ, ເຄື່ອງກວດສະພາບແວດລ້ອມ ແລະ ຮູບແບບການໃຊ້ງານ, ເພື່ອສ້າງໂປຣໄຟລ໌ທີ່ຄົບຖ້ວນກ່ຽວກັບກິດຈະວັດປະຈໍາວັນ ແລະ ຄວາມມັກຂອງຄອບຄົວ. ຂະບວນການຮຽນຮູ້ອັນມີປັນຍານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ອຸປະກອນບ້ານອັດສະລິຍະຂອງ Mi ສາມາດທໍານາຍຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ໃຊ້, ເຊັ່ນ: ການປັບອຸນຫະພູມເຄື່ອງປັບອາກາດໂດຍອັດຕະໂນມັດກ່ອນທີ່ຜູ້ອາໄສຈະກັບເຖິງເຮືອນ ຫຼື ເປີດການຕິດຕັ້ງລະບົບຄວາມປອດໄພເມື່ອເຮືອນມັກຈະບໍ່ມີໃຜຢູ່. ອັລກະຈິດທຶມການຮຽນຮູ້ຈາກເຄື່ອງຈັກຈະມີຄວາມຖືກຕ້ອງເພີ່ມຂຶ້ນຕາມເວລາ, ໂດຍປັບປຸງຄວາມຄາດເດົາຂອງພວກມັນໂດຍອີງໃສ່ການປ່ຽນແປງຕາມລະດູການ, ສະພາບອາກາດ ແລະ ຮູບແບບການດໍາລົງຊີວິດທີ່ພັດທະນາເພື່ອຮັກສາລະດັບຄວາມສະດວກສະບາຍໃນລະດັບທີ່ດີທີ່ສຸດ ໃນຂະນະທີ່ຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ພະລັງງານ. ຄວາມສາມາດໃນການບໍາລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາລ່ວງໜ້າຊ່ວຍແຈ້ງເຕືອນຜູ້ໃຊ້ກ່ຽວກັບບັນຫາທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນກັບອຸປະກອນກ່ອນທີ່ມັນຈະກາຍເປັນບັນຫາ, ໂດຍການຕັ້ງເຕືອນການບໍາລຸງຮັກສາຕາມຂໍ້ມູນການໃຊ້ງານຈິງ ແທນທີ່ຈະຕັ້ງຕາມໄລຍະເວລາແບບສຸ່ມ. ລະບົບ AI ຍັງຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກຂອງອຸປະກອນໂດຍການວິເຄາະປັດໄຈດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມ ແລະ ປັບປຸງການຕັ້ງຄ່າການດໍາເນີນງານໃຫ້ເໝາະສົມ, ເຊັ່ນ: ການປັບຄວາມໄວຂອງເຄື່ອງກຳຈັດຝຸ່ນອາກາດໂດຍອີງໃສ່ການອ່ານຄຸນນະພາບອາກາດໃນເຮືອນ ແລະ ລະດັບມົນລະພິດພາຍນອກ. ເຕັກໂນໂລຊີການຈົດຈໍາສຽງທີ່ຖືກຜະສົມເຂົ້າກັບອຸປະກອນບ້ານອັດສະລິຍະຂອງ Mi ຈະຮຽນຮູ້ຮູບແບບການເວົ້າ ແລະ ຄວາມມັກຂອງແຕ່ລະບຸກຄົນ, ເຮັດໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການຕອບສະໜອງດີຂຶ້ນ ໃນຂະນະທີ່ສະໜອງການຕິດຕໍ່ສື່ສານສ່ວນຕົວທີ່ຮູ້ສຶກທໍາມະຊາດ ແລະ ງ່າຍດາຍ. ປັນຍານີ້ຍັງຂະຫຍາຍໄປສູ່ການນໍາໃຊ້ດ້ານຄວາມປອດໄພ, ເຊິ່ງກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສາມາດແຍກແຍະລະຫວ່າງສະມາຊິກໃນຄອບຄົວ, ສັດລຽງ ແລະ ຜູ້ບຸກເຂົ້າ, ລະບົບຈະຫຼຸດຜ່ອນການເຕືອນທີ່ຜິດພາດ ໃນຂະນະທີ່ຮັບປະກັນວ່າການຂົ່ມຂູ່ທີ່ແທ້ຈິງຈະໄດ້ຮັບການດູແລທັນທີ. ອັລກະຈິດທຶມການເພີ່ມປະສິດທິພາບດ້ານພະລັງງານຈະຕິດຕາມຮູບແບບການໃຊ້ພະລັງງານຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນທຸກອຸປະກອນບ້ານອັດສະລິຍະຂອງ Mi ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່, ໂດຍການຍ້າຍການດໍາເນີນງານທີ່ຕ້ອງການພະລັງງານສູງໄປໃນເວລາທີ່ການໃຊ້ພະລັງງານຕໍ່າ ແລະ ການກໍານົດໂອກາດໃນການປັບປຸງປະສິດທິພາບ. ຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ເຄົາລົບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຜູ້ໃຊ້ຜ່ານການຂະບວນການຄິດໄລ່ແບບ edge computing ເຊິ່ງປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນທີ່ອ່ອນໄຫວໃນທ້ອງຖິ່ນ ແທນທີ່ຈະສົ່ງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວໄປຍັງເຊີບເວີພາຍນອກ. ການວິເຄາະພຶດຕິກໍາຊ່ວຍໃນການກໍານົດຮູບແບບທີ່ຜິດປົກກະຕິທີ່ອາດຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງບັນຫາດ້ານຄວາມປອດໄພ ຫຼື ສຸຂະພາບ, ເຮັດໃຫ້ສາມາດຕອບສະໜອງຢ່າງທັນທີ ເຊິ່ງອາດຈະປ້ອງກັນເຫດການຮ້າຍແຮງ.