Discovery & Katalog
Historisierte Datenpunkte automatisch finden, semantisch einordnen und bei Unsicherheit gemeinsam prüfen.
Open-source project / ioBroker
AI
Analytics.
ioBroker.ai-analytics
Smart-Home-Daten verstehen, statt nur Werte zu speichern.
Der ioBroker-Adapter verbindet historische Daten mit einer nachvollziehbaren KI-Prüfung: Er entdeckt relevante Datenpunkte, beantwortet Fragen zu Verbräuchen und erklärt ungewöhnliche Beobachtungen.
Repository auf GitHub ↗Die Idee
Analytics, die nicht nur eine Auffälligkeit melden, sondern zeigen, welche Daten dahinterstehen und warum sie relevant ist.
01 / Ansatz
Historie wird zu Kontext.
Der Adapter nutzt bereits vorhandene History-Daten aus History, InfluxDB oder SQL. Er aktiviert kein Logging und verändert keine fremden ioBroker-Objekte.
Ein semantischer Katalog schafft die Grundlage für Fragen in natürlicher Sprache, Zeitraumvergleiche und proaktive Prüfungen. Eine statistische Voranalyse filtert auffällige Kandidaten, bevor ein Sprachmodell zur Erklärung hinzugezogen wird.
Projekt auf GitHub ansehen ↗02 / Funktionen
Gebaut für
echte Daten.
Fragen in natürlicher Sprache
Verbrauch, Gerätenutzung und Zeiträume mit typgerechten Berechnungen vergleichen.
Nachvollziehbare Anomalien
Baselines, Trends, Ausreißer und Datenlücken voranalysieren und verständlich erklären.
Flexibel und datensensibel
OpenAI, Anthropic, OpenRouter oder lokale OpenAI-kompatible Modelle wie Ollama nutzen.
03 / Status
In Entwicklung.
Beta.
Beta zum Ausprobieren: Lade ioBroker.ai-analytics herunter, entdecke deine Smart-Home-Daten neu und hilf mit deinem Feedback, das Projekt noch besser zu machen. Der Kern ist MIT-lizenziert.
Jetzt herunterladen ↗Kontakt ↗