未来的智能住宅计划正在逐渐变得越来越可行。在这些计划中，房屋可以为居民完成所有家务，例如准备晚餐并将其放在厨房的桌子上，同时还具有各种便利的设施。随着深度学习研究的发展，智能住宅离我们越来越近。美国贝勒大学电气与计算机工程学院正在利用人工智能（AI）建造智能家居，以实现科幻小说和电视节目中描述的情况。电气和计算机工程副教授梁栋博士领导该研究。该研究由贝勒大学和英特尔公司资助，美国国防部（DOD）也显示出投资意愿。英特尔对Dong将深度学习应用于AI研究感兴趣，而DOD的兴趣在于将深度学习应用于实际战斗中。借助算法和数据，计算机可以将获得的结果与许多其他先前的研究进行比较。到目前为止，深度学习项目正在针对医学图像分析的特定用途进行量身定制，例如正电子发射断层扫描（PET）图像和医院计算机断层扫描（CT）图像。这将有助于更准确地监测癌症和其他疾病的发展。贝勒大学研究与创新合作组织（BRIC）进行的研究基本上可以分为两类。理论研究主要包括分布式深度学习和节能深度学习。分布式深度学习的主要目标是研究如何使用多个本地计算机来计算主神经网络的不同部分。它可以解决在单个机器上训练深度神经网络需要大量时间的问题。节能深度学习侧重于为必要的连续项目提供连续能源的问题。深度学习具有许多可能的实际应用，例如在智能医院建设中的应用或在智能家居产品的生产中的应用。在医院中使用深度学习的初衷是使用辐射和功率较低的X射线，然后将其结果与过去使用其他X射线获得的结果进行比较。计算机将单个X射线与成百上千个以前的结果进行比较，并指出健康的人体系统似乎不常见的区域，或者他们确认的区域似乎是A病。确认该疾病是将一个人的X射线图像与已经患有该疾病的其他人的图像进行比较。 Dong已与德克萨斯大学西南医学中心的一家医院合作，以测试这项研究是否有效和合理，足以支持其他医院的医生实现这项研究。还有一个智能家居项目-检查房屋是否可以衡量一个人的整体健康状况。通过在整个房屋中部署传感器，甚至通过监视房屋的特定区域（例如厨房），传感器可以读取人的生物节律并在发生可疑问题时发出警报。它将提醒居住者心律不齐或心率下降的迹象-这些迹象可能会在不久的将来引起一些严重的健康问题。