Frigideiras, frascos de comprimidos, tapetes de ioga, xícaras de café e inúmeros outros objetos não eletrônicos poderiam ser transformados em uma rede de sensores da Internet das Coisas com uma nova tecnologia baseada em RFID da Universidade de Michigan.

O sistema, chamado IDAct, preenche a lacuna entre os estimados 14,2 bilhões de dispositivos eletrônicos "inteligentes" que atualmente fazem parte da Internet das Coisas e as centenas de bilhões de objetos não inteligentes do dia a dia deixados de fora da imagem.

Os pesquisadores da U-M dizem que é um passo fundamental para a criação de uma experiência de IoT verdadeiramente envolvente.

"Imagine um mundo onde o seu frasco de comprimidos controla a ingestão de medicamentos e um copo d'água monitora o seu nível de hidratação, "disse Alanson Sample, professor associado de engenharia elétrica e ciência da computação e autor de um artigo apresentado recentemente na IEEE RFID Conference em Phoenix. "Até o seu tapete de ioga está ciente dos seus exercícios e pode ajustar a iluminação, temperatura e música de fundo de acordo. "

A tecnologia também pode ter aplicações no atendimento ao idoso, onde pode ser usado para monitorar discretamente medicamentos e atividades diárias, ajudando idosos a permanecerem independentes por mais tempo, sem a necessidade de cuidados internos caros e invasivos.

Usando leitores RFID e etiquetas RFID sem bateria que custam apenas alguns centavos, IDAct pode sentir a presença e movimento de pessoas em uma sala e detectar o movimento de objetos com detalhes suficientes para determinar, por exemplo, se você mudou um frasco de comprimidos ou cozinhou uma refeição. As etiquetas podem ser anexadas a quase qualquer objeto na forma de um adesivo, e leitores RFID podem ser integrados em objetos do dia a dia, como lâmpadas.

"Dada a onipresença desses objetos, existem oportunidades significativas para aprimorar suas capacidades de detecção e criar aplicativos interativos em torno deles, "disse Hanchuan Li, um ex-pesquisador graduado em ciência da computação e engenharia da Universidade de Washington e principal autor do artigo.

A tecnologia detectou com precisão atividades específicas mais de 96 por cento do tempo em um estudo recente.

"Você pode imaginar ferramentas de assistência que podem ajudar os idosos a permanecer em suas próprias casas por mais tempo, monitorando suas atividades diárias com essa tecnologia, "Sample disse." Ele pode detectar mudanças na alimentação, dormir ou medicação, por exemplo, antes que a situação se agrave e eles acabem no pronto-socorro ”.

As etiquetas RFID são usadas há anos para rastrear objetos em aplicações como remessa e prevenção de roubo. As tags absorvem energia eletromagnética suficiente do sinal do leitor para transmitir um simples, código único. No passado, o leitor simplesmente pegou este código para identificar se o objeto estava presente ou não - ligado ou desligado, sinal ou nenhum sinal.

O IDAct melhora isso, fornecendo uma leitura mais matizada do sinal das etiquetas RFID. Ele pode detectar flutuações mínimas no sinal que volta das etiquetas para detectar quando um objeto é movido ou se uma pessoa o está tocando. Ele também pode detectar mudanças no campo eletromagnético de uma sala para inferir, por exemplo, quando um humano está presente.

"Cada objeto causa interferência eletromagnética de uma forma específica, "Sample disse." Podemos usar essa informação, junto com informações de etiquetas RFID, para obter uma imagem muito detalhada do que está acontecendo em um determinado espaço. "

Esses sinais aprimorados são analisados ​​por um algoritmo de aprendizado de máquina executado por um computador local para inferir o que está acontecendo em uma sala. Na fase de teste, este processamento foi feito em um laptop, mas Sample prevê que o hardware necessário será integrado no próprio leitor de RFID.

A equipe testou a tecnologia equipando o apartamento de um voluntário com uma série de leitores RFID e etiquetando objetos domésticos com etiquetas RFID. Eles coletaram 26 horas de dados de cada sala enquanto os usuários estavam presentes, e também coletou duas horas de dados de salas vazias como um controle.

A equipe agora planeja procurar parceiros da indústria que possam desenvolver a tecnologia para uso em ambientes de cuidados a idosos. Sample e Li desenvolveram a tecnologia com Shwetak Patel na Universidade de Washington e Chieh-yih Wan e Raul Shal da Intel Corp.

O artigo é intitulado "IDAct:Rumo ao Reconhecimento Discreto da Presença do Usuário e Atividades Diárias".