[Kai Kunze] Dal laboratorio di sistemi incorporato a Passau interessato 25C3 per parlare di cyborgs e Gargoyles: stato dell’arte in elaborazione indossabile. Ci sono state molte soluzioni informatiche indossabili homebrew, ma [Kai] coprivano specificamente progetti che potrebbero vedere l’uso quotidiano nel mondo reale.
Il primo è stato un sistema prototipo che hanno costruito per l’uso negli ospedali. Il dottore indossava un computer Linux di dimensioni fibbia della cintura sotto il suo cappotto che è stato collegato a un lettore RFID sul polso. Leggerebbe i clienti Banda da polso RFID, che mostrerebbe il loro grafico sullo schermo. Potrebbe quindi scorrere e selezionare utilizzando un sensore capacitivo integrato nel cappotto. Le note potrebbero essere prese utilizzando un auricolare Bluetooth. Il sistema ha mantenuto le mani del dottore totalmente gratis per esaminare il cliente offrendo ancora più informazioni possibile. In realtà hanno eseguito questo sistema per 30 giorni in un ospedale.
Il prossimo esempio è stato un progetto congiunto con il produttore di auto Skoda. I test di qualità Assurance (QA) possono essere un lungo processo con numerosi passaggi molto più passaggi delle operazioni di assemblaggio. Il team ha attaccato sensori al lavoratore di identificare dove il lavoratore era in relazione all’auto e ottenere la misurazione diretta dell’oggetto testato. L’uso della tecnologia indossabile implicava che hanno ottenuto molti più dati di quanto tipicamente con test QA standard e potrebbero rapidamente sollecitare il lavoratore se avessero perso un passo.
[Kai] ha identificato un paio di progetti che renderebbero molto più rapidamente il tuo sistema. Context Riconoscimento Network Toolbox consente di identificare quali azioni vengono eseguite. L’hanno usato per costruire sistemi come un allenatore automatico di Kung-FU che può riconoscere le pose. C’è anche un’applicazione del logger del contesto per l’iPhone che può essere formata utilizzando i dati dell’accelerometro per riconoscere diverse attività. Ha anche suggerito un programma sviluppato con Zeiss per i lavoratori di suggerimento visivamente mentre effettuavano compiti. Nei test, era più veloce del 50% delle istruzioni di testo e del 30% più veloce della voce.
Una delle idee molto più bizzarre / interessanti che abbiamo visto era un localizzatore telefonico basato sulla risonanza (PDF). Sviluppato per un dispositivo symbian, svolgerà un suono e quindi registrare il risultato che è stato modificato dai dintorni. Ogni superficie aveva la propria firma in modo da poter interrogare il telefono e riferirebbe dove era cioè. Sulla scrivania, sul divano, nel cassetto. Questo campionamento di risonanza può anche essere impiegato utilizzando il motore di vibrazione.
Il punto finale [Kai] toccato era la privacy. Se indossi un sensore, stai potenzialmente dando via i dati personali. Ha mostrato un esempio di come potrebbero essere sviluppati i sistemi per mantenere queste informazioni agli utenti. La prima parte era una videocamera che registra il movimento delle persone in una stanza. Potrebbe identificare dove erano i volti, ma non chi erano. Uno dei partecipanti ha avuto un accelerometro che registra i loro movimenti. Quel utente potrebbe utilizzare i dati della fotocamera per capire il proprio movimento nello spazio correlando i dati, ma nessun altro vedrebbe l’immagine completa.