Padelle, flaconi per pillole, stuoie di yoga, tazzine da caffè e innumerevoli altri oggetti non elettronici potrebbero essere trasformati in una rete di sensori dell'Internet delle cose con una nuova tecnologia basata su RFID dell'Università del Michigan.

Il sistema, chiamato IDAct, colma il divario tra i 14,2 miliardi di dispositivi elettronici "intelligenti" stimati che fanno attualmente parte dell'Internet delle cose e le centinaia di miliardi di oggetti non intelligenti di uso quotidiano esclusi dal quadro.

I ricercatori di UM dicono che è un passo fondamentale verso la creazione di un'esperienza IoT davvero coinvolgente.

"Immagina un mondo in cui il tuo flacone di pillole tiene traccia dell'assunzione di farmaci e un bicchiere d'acqua monitora il tuo livello di idratazione, " ha detto Alanson Campione, professore associato di ingegneria elettrica e informatica e autore di un articolo presentato di recente alla conferenza IEEE RFID di Phoenix. "Anche il tuo tappetino da yoga è a conoscenza dei tuoi esercizi e potrebbe regolare l'illuminazione, temperatura e musica di sottofondo di conseguenza."

La tecnologia potrebbe anche avere applicazioni nell'assistenza agli anziani, dove potrebbe essere utilizzato per monitorare in modo discreto i farmaci e le attività quotidiane, aiutare gli anziani a rimanere indipendenti più a lungo senza la necessità di cure dal vivo costose e invasive.

Utilizzando lettori RFID e tag RFID senza batteria che costano solo pochi centesimi, IDAct può rilevare la presenza e il movimento delle persone in una stanza e rilevare il movimento degli oggetti con dettagli sufficienti per determinare, Per esempio, se hai spostato una bottiglia di pillole o cucinato un pasto. Le etichette possono essere attaccate a quasi tutti gli oggetti sotto forma di adesivo, e lettori RFID possono essere integrati in oggetti di uso quotidiano come le lampadine.

"Data l'ubiquità di questi oggetti, ci sono opportunità significative nel migliorare le loro capacità di rilevamento e creare applicazioni interattive intorno a loro, " disse Hanchuan Li, un ex ricercatore laureato in informatica e ingegneria presso l'Università di Washington e autore principale dell'articolo.

La tecnologia ha rilevato con precisione attività specifiche più del 96 percento delle volte in un recente studio.

"Potresti immaginare strumenti di assistenza che potrebbero aiutare gli anziani a rimanere nelle proprie case più a lungo monitorando le loro attività quotidiane con questa tecnologia, " Sample ha detto. "Potrebbe rilevare i cambiamenti nel mangiare, dormire o farmaci, Per esempio, prima che la situazione peggiori e finiscano al pronto soccorso".

I tag RFID sono stati utilizzati per anni per tracciare oggetti in applicazioni come la spedizione e la prevenzione dei furti. I tag assorbono abbastanza energia elettromagnetica dal segnale del lettore per trasmettere un semplice, codice univoco. Nel passato, il lettore ha semplicemente raccolto questo codice per identificare se l'oggetto era presente o meno, acceso o spento, segnale o nessun segnale.

IDAct migliora questo fornendo una lettura più sfumata del segnale dai tag RFID. È in grado di rilevare minime fluttuazioni nel segnale di ritorno dai tag per rilevare quando un oggetto viene spostato o se una persona lo sta toccando. Può anche rilevare i cambiamenti nel campo elettromagnetico di una stanza per dedurre, Per esempio, quando è presente un essere umano.

"Ogni oggetto provoca interferenze elettromagnetiche in un modo specifico, " Disse Sample. "Possiamo usare quell'informazione, insieme alle informazioni dai tag RFID, per ottenere un quadro molto dettagliato di ciò che sta accadendo in un dato spazio."

Questi segnali migliorati vengono quindi analizzati da un algoritmo di apprendimento automatico eseguito da un computer in loco per dedurre cosa sta succedendo in una stanza. In fase di test, questa elaborazione è stata eseguita su un laptop, ma Sample prevede che l'hardware necessario alla fine sarà integrato nel lettore RFID stesso.

Il team ha testato la tecnologia dotando l'appartamento di un volontario di una serie di lettori RFID e quindi contrassegnando gli oggetti domestici con tag RFID. Hanno raccolto 26 ore di dati da ogni stanza mentre gli utenti erano presenti, e ha anche raccolto due ore di dati da stanze vuote come controllo.

Il team ora prevede di cercare partner del settore in grado di sviluppare la tecnologia da utilizzare nelle strutture di assistenza agli anziani. Sample e Li hanno sviluppato la tecnologia con Shwetak Patel dell'Università di Washington e Chieh-yih Wan e Raul Shal di Intel Corp.

Il documento è intitolato "IDAct:Towards Unbtrusive Recognition of User Presence and Daily Activities".