Wetenschap
Krediet:CC0 Publiek Domein
Frituurpannen, pillen flessen, yogamatten, koffiekopjes en talloze andere niet-elektronische objecten zouden kunnen worden omgezet in een netwerk van Internet of Things-sensoren met een nieuwe op RFID gebaseerde technologie van de Universiteit van Michigan.
Het systeem, genaamd IDact, overbrugt de kloof tussen de naar schatting 14,2 miljard 'slimme' elektronische apparaten die momenteel deel uitmaken van het internet der dingen en de honderden miljarden alledaagse niet-slimme objecten die buiten beeld blijven.
U-M-onderzoekers zeggen dat het een belangrijke stap is in de richting van het creëren van een echt meeslepende IoT-ervaring.
"Stel je een wereld voor waarin je pillenfles je medicatie-inname bijhoudt en een waterglas je hydratatieniveau bewaakt, " zei Alanson Sample, universitair hoofddocent elektrotechniek en computerwetenschappen en auteur van een paper dat onlangs werd gepresenteerd op de IEEE RFID-conferentie in Phoenix. "Zelfs je yogamat is op de hoogte van je oefeningen en kan de verlichting aanpassen, temperatuur en achtergrondmuziek dienovereenkomstig."
De technologie kan ook toepassingen hebben in de ouderenzorg, waar het kan worden gebruikt om medicijnen en dagelijkse activiteiten onopvallend te controleren, senioren helpen langer zelfstandig te blijven zonder dure en ingrijpende inwonende zorg.
Met behulp van RFID-lezers en batterijloze RFID-tags die slechts een paar cent kosten, IDAct kan de aanwezigheid en beweging van mensen in een kamer detecteren en de beweging van objecten met voldoende detail detecteren om te bepalen, bijvoorbeeld, of je nu een pillendoosje hebt verplaatst of een maaltijd hebt gekookt. De tags kunnen in de vorm van een sticker aan bijna elk object worden bevestigd, en RFID-lezers kunnen worden geïntegreerd in alledaagse voorwerpen zoals gloeilampen.
"Gezien de alomtegenwoordigheid van deze objecten, er zijn aanzienlijke kansen om hun detectiemogelijkheden te verbeteren en interactieve toepassingen om hen heen te creëren, " zei Hanchuan Li, een voormalig afgestudeerd onderzoeker in computerwetenschappen en techniek aan de Universiteit van Washington en hoofdauteur van het papier.
De technologie detecteerde in een recent onderzoek meer dan 96 procent van de tijd nauwkeurig specifieke activiteiten.
"Je kunt je hulpmiddelen voorstellen die ouderen kunnen helpen langer thuis te blijven wonen door hun dagelijkse activiteiten te monitoren met deze technologie. "Sample zei. "Het kan veranderingen in het eten detecteren, slapen of medicatie, bijvoorbeeld, voordat de situatie verslechtert en ze op de eerste hulp belanden."
RFID-tags worden al jaren gebruikt om objecten te volgen in toepassingen zoals verzending en diefstalpreventie. De tags absorberen net genoeg elektromagnetische energie van het signaal van de lezer om een eenvoudige, unieke code. Vroeger, de lezer pakte deze code gewoon op om te bepalen of het object aanwezig was of niet - aan of uit, signaal of geen signaal.
IDAct verbetert dit door een meer genuanceerde uitlezing van het signaal van de RFID-tags. Het kan minieme fluctuaties detecteren in het signaal dat terugkomt van tags om te detecteren wanneer een object wordt verplaatst of dat een persoon het aanraakt. Het kan ook veranderingen in het elektromagnetische veld van een kamer detecteren om te concluderen, bijvoorbeeld, wanneer een mens aanwezig is.
"Elk object veroorzaakt op een specifieke manier elektromagnetische interferentie, "Sample zei. "We kunnen die informatie gebruiken, samen met informatie van RFID-tags, om een zeer gedetailleerd beeld te krijgen van wat er in een bepaalde ruimte gebeurt."
Deze verbeterde signalen worden vervolgens geanalyseerd door een machine learning-algoritme dat wordt uitgevoerd door een computer ter plaatse om af te leiden wat er in een kamer gebeurt. In de testfase wordt deze verwerking gebeurde op een laptop, maar Sample voorziet dat de benodigde hardware uiteindelijk in de RFID-lezer zelf zal worden geïntegreerd.
Het team testte de technologie door het appartement van een vrijwilliger uit te rusten met een reeks RFID-lezers en vervolgens huishoudelijke voorwerpen te taggen met RFID-tags. Ze verzamelden 26 uur aan gegevens van elke kamer terwijl gebruikers aanwezig waren, en verzamelde ook twee uur aan gegevens uit lege kamers als controle.
Het team is nu van plan om industriële partners te zoeken die de technologie kunnen uitbouwen voor gebruik in instellingen voor ouderenzorg. Sample en Li ontwikkelden de technologie met Shwetak Patel aan de Universiteit van Washington en Chieh-yih Wan en Raul Shal van Intel Corp.
Het artikel is getiteld "IDAct:Towards Unobtrusive Recognition of User Presence and Daily Activities."
Wetenschap © https://nl.scienceaq.com