Sartenes, frascos de pastillas, esteras de yoga, tazas de café e innumerables otros objetos no electrónicos podrían convertirse en una red de sensores de Internet de las cosas con una nueva tecnología basada en RFID de la Universidad de Michigan.

El sistema, llamado IDAct, cierra la brecha entre los 14.200 millones de dispositivos electrónicos "inteligentes" que se estima que forman parte actualmente de Internet de las cosas y los cientos de miles de millones de objetos cotidianos no inteligentes que quedan fuera de la imagen.

Los investigadores de la U-M dicen que es un paso clave hacia la creación de una experiencia de IoT verdaderamente inmersiva.

"Imagínese un mundo en el que su frasco de pastillas realiza un seguimiento de la ingesta de medicamentos y un vaso de agua controla su nivel de hidratación, "dijo Alanson Sample, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática y autor de un artículo presentado recientemente en la Conferencia IEEE RFID en Phoenix. "Incluso su esterilla de yoga es consciente de sus ejercicios y podría ajustar la iluminación, temperatura y música de fondo en consecuencia ".

La tecnología también podría tener aplicaciones en el cuidado de ancianos, donde podría usarse para monitorear discretamente los medicamentos y las actividades diarias, ayudando a las personas mayores a mantenerse independientes por más tiempo sin la necesidad de cuidados internos costosos e invasivos.

Usando lectores RFID y etiquetas RFID sin batería que cuestan solo unos centavos, IDAct puede sentir la presencia y el movimiento de personas en una habitación y detectar el movimiento de objetos con suficiente detalle para determinar, por ejemplo, ya sea que haya movido un frasco de pastillas o haya cocinado una comida. Las etiquetas se pueden adherir a casi cualquier objeto en forma de etiqueta, y los lectores RFID se pueden integrar en objetos cotidianos como bombillas.

"Dada la ubicuidad de estos objetos, existen importantes oportunidades para mejorar sus capacidades de detección y crear aplicaciones interactivas a su alrededor, "dijo Hanchuan Li, ex investigador graduado en ciencias de la computación e ingeniería en la Universidad de Washington y autor principal del artículo.

La tecnología detectó con precisión actividades específicas más del 96 por ciento del tiempo en un estudio reciente.

"Podrías imaginar herramientas de asistencia que podrían ayudar a las personas mayores a permanecer en sus propios hogares por más tiempo al monitorear sus actividades diarias con esta tecnología, ", Dijo Sample." Podría detectar cambios en la alimentación, dormir o medicación, por ejemplo, antes de que la situación se deteriore y acaben en urgencias ".

Las etiquetas RFID se han utilizado durante años para rastrear objetos en aplicaciones como envío y prevención de robos. Las etiquetas absorben la energía electromagnética de la señal del lector para transmitir un mensaje simple código único. En el pasado, el lector simplemente tomó este código para identificar si el objeto estaba presente o no, encendido o apagado, señal o sin señal.

IDAct mejora esto al proporcionar una lectura más matizada de la señal de las etiquetas RFID. Puede detectar fluctuaciones mínimas en la señal que proviene de las etiquetas para detectar cuándo se mueve un objeto o si una persona lo está tocando. También puede detectar cambios en el campo electromagnético de una habitación para inferir, por ejemplo, cuando un humano está presente.

"Cada objeto causa interferencia electromagnética de una manera específica, ", Dijo Sample." Podemos usar esa información, junto con información de etiquetas RFID, para obtener una imagen muy detallada de lo que está sucediendo en un espacio determinado ".

Estas señales mejoradas luego son analizadas por un algoritmo de aprendizaje automático ejecutado por una computadora en el sitio para inferir lo que está sucediendo en una habitación. En la fase de prueba, este procesamiento se realizó en una computadora portátil, pero Sample prevé que el hardware necesario eventualmente se integrará en el propio lector RFID.

El equipo probó la tecnología equipando el apartamento de un voluntario con una serie de lectores RFID y luego etiquetando los objetos domésticos con etiquetas RFID. Recopilaron 26 horas de datos de cada sala mientras los usuarios estaban presentes, y también recopiló dos horas de datos de habitaciones vacías como control.

El equipo ahora planea buscar socios de la industria que puedan desarrollar la tecnología para su uso en entornos de cuidado de ancianos. Sample y Li desarrollaron la tecnología con Shwetak Patel en la Universidad de Washington y Chieh-yih Wan y Raul Shal de Intel Corp.

El documento se titula "IDAct:Hacia un reconocimiento discreto de la presencia de los usuarios y las actividades diarias".