Im Smart Home dreht sich vieles um Automation โ aber wie trifft man gute Entscheidungen, wenn die Datenlage unsicher ist? Genau hier kommt der Bayesianische Sensor (Bayesian Sensor) von Home Assistant ins Spiel. In diesem Beitrag zeige ich dir, was dieser virtuelle Sensor kann, wie er funktioniert und wie du ihn in deinem Setup einsetzt.
Was ist ein Bayesianischer Sensor?
Ein bayesianischer Sensor (offizielle Doku von Home Assistant) ist ein virtueller binรคrer Sensor, der mit Wahrscheinlichkeiten arbeitet. Statt sich auf eine einzige Datenquelle zu verlassen, kombiniert er mehrere Beobachtungen (z.โฏB. Bewegung, Anwesenheit im WLAN, geรถffnete Tรผren) und berechnet daraus die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Zustand wahr ist โ zum Beispiel:
- โIst jemand zu Hause?โ
- โIst ein Raum gerade in Benutzung?โ
- โIst eine Gefahrensituation wahrscheinlich?โ
Die Entscheidung basiert auf dem sogenannten Bayes-Theorem, das Wahrscheinlichkeiten dynamisch anpasst, sobald neue Informationen vorliegen. Die gute Nachricht: Die Mathematik erledigt Home Assistant im Hintergrund โ du musst nur die relevanten Sensoren und ihre Bedeutung festlegen.
Wie funktioniert das in der Praxis?
1. Grundwahrscheinlichkeit festlegen
Zuerst definierst du, wie wahrscheinlich dein Zielzustand ohne weitere Informationen ist โ zum Beispiel:
prior: 0.5 # entspricht 50 %
2. Beobachtungen hinzufรผgen
Dann listest du Beobachtungen auf โ also reale Sensoren aus deinem Home Assistant Setup โ und gibst fรผr jede an:
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prob_given_true
: Wie wahrscheinlich ist diese Beobachtung, wenn der Zustand tatsรคchlich zutrifft?prob_given_false
: Wie wahrscheinlich ist sie, wenn der Zustand nicht zutrifft?
Beispiel:
Ein Bewegungsmelder im Wohnzimmer wird eher auslรถsen, wenn jemand zu Hause ist โ also ist prob_given_true
hoch.
Ein praktisches Beispiel: Anwesenheit erkennen
Angenommen, du mรถchtest erkennen, ob jemand zu Hause ist. Du verwendest dazu:
- Einen Bewegungsmelder im Wohnzimmer
- Einen Tรผrkontakt an der Haustรผr
- Den WLAN-Status deines Smartphones
Die Konfiguration kรถnnte so aussehen:
binary_sensor: - platform: bayesian name: "Jemand ist zu Hause" prior: 0.5 probability_threshold: 0.8 observations: - platform: "state" entity_id: "binary_sensor.prasenzmelder_wohnzimmer_occupancy" to_state: "on" prob_given_true: 0.8 #Wie wahrscheinlich ist die Beobachtung, wenn der Zustand wahr ist. prob_given_false: 0.3 #Wie wahrscheinlich ist die Beobachtung, wenn der Zustand nicht wahr ist. - platform: "state" entity_id: "device_tracker.ollis_handy" to_state: "home" prob_given_true: 0.9 prob_given_false: 0.2 - platform: "state" entity_id: "binary_sensor.0x3410f4fffeea17fc_contact" to_state: "on" prob_given_true: 0.1 prob_given_false: 0.6 #denn geรถffnete Tรผr kรถnnte bedeuten, du bist gegangen)
Erklรคrung:
- Wenn das Handy im WLAN ist: sehr wahrscheinlich zu Hause โ
0.9
- Wenn Bewegung erkannt wird: eher wahrscheinlich โ
0.8
- Wenn die Tรผr geรถffnet wurde: kรถnnte bedeuten, dass jemand geht โ eher negativ bewertet
Sobald die kombinierte Wahrscheinlichkeit รผber 80โฏ% (probability_threshold: 0.8
) liegt, geht der Sensor auf true
. Das kannst du dann z.โฏB. nutzen, um Automationen auszulรถsen.
Warum ist das nรผtzlich?
Der groรe Vorteil des Bayesian Sensors:
Du kannst mehrdeutige oder unzuverlรคssige Sensoren sinnvoll kombinieren. Keine einzelne Information muss perfekt sein โ stattdessen zรคhlt das Gesamtbild. Das macht deine Automationen robuster und intelligenter.
Typische Anwendungsfรคlle:
- Licht nur einschalten, wenn vermutlich jemand im Raum ist
- Alarmanlage aktivieren, wenn wahrscheinlich niemand zu Hause ist
- Heizung runterdrehen, wenn das Haus vermutlich leer ist
Als Ergebnis erhรคlt man einen Binรคr-Sensor, welcher entweder den Zustand „on“ oder „off“ haben wird. In dem konkreten Beispiel ist der Sensor „off“, da die aus den Observations errechnete Wahrscheinlichkeit 0,22 (probability) betrรคgt und der Schwellwert 0,8 (probability_threshold):
Fazit
Mit der Bayesian-Integration kannst du dein Smart Home auf ein neues Level bringen. Anstatt nur โWenn A, dann Bโ, kannst du komplexere Szenarien abbilden, in denen mehrere Faktoren zusammen eine Entscheidung beeinflussen โ ganz wie bei einem echten โHausverstandโ.
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