[Kai Kunze] du laboratoire de systèmes embarqués de Passau concerné 25C3 pour parler de cyborgs et de gargouilles: état de la technique en informatique portable. Il y a eu beaucoup de solutions d’informatique portables homebrew, mais [Kai] couvrait spécifiquement des projets qui pourraient voir une utilisation quotidienne dans le monde réel.

Le premier était un système de prototype qu’ils ont construit pour une utilisation dans les hôpitaux. Le médecin portait un ordinateur Linux de la taille de la boucle de ceinture sous son manteau qui était attaché à un lecteur RFID sur son poignet. Il lirait le groupe de poignets RFID clients, qui afficherait leur graphique à l’écran. Il pourrait ensuite faire défiler et sélectionner à l’aide d’un capteur capacitif intégré à la couche. Les notes peuvent être prises à l’aide d’un casque Bluetooth. Le système a conservé les mains du médecin totalement libres pour examiner le client tout en offrant autant d’informations que possible. Ils ont réellement couru ce système pendant 30 jours dans un hôpital.

L’exemple suivant était un projet conjoint avec le producteur de voiture Skoda. Les tests d’assurance qualité (QA) peuvent être un processus long avec de nombreuses étapes beaucoup plus nombreuses que les opérations de montage. L’équipe a attaché des capteurs au travailleur pour identifier où le travailleur était en rapport avec la voiture et d’obtenir une mesure directe de l’objet testé. L’utilisation de technologies portables impliquait qu’ils ont eu beaucoup plus de données que ce qu’ils seraient généralement avec des tests de QA standard et ils pourraient rapidement inciter le travailleur s’ils manquaient une étape.

[KAI] a identifié quelques projets qui feraient développer votre propre système beaucoup plus rapide. La boîte à outils réseau de reconnaissance de contexte vous aide à identifier quelles actions sont effectuées. Ils l’ont utilisé pour construire des systèmes comme un entraîneur de Kung-Fu automatisé pouvant reconnaître les poses. Il existe également une application contextuelle Logger pour l’iPhone pouvant être formé en utilisant des données d’accéléromètre pour reconnaître différentes activités. Il a également suggéré un programme développé avec Zeiss pour inciter visuellement les travailleurs lorsqu’ils ont effectué des tâches. En testant, il était 50% plus rapide que les instructions de texte et 30% plus rapidement que la voix.

L’une des idées beaucoup plus bizarres / intéressantes que nous avons vues était un localisateur de téléphone basé sur la résonance (PDF). Développé pour un périphérique Symbian, il jouerait un son, puis enregistrez le résultat modifié par les environs. Chaque surface avait sa propre signature pour que vous puissiez interroger le téléphone et cela signalerait où il était i.e. sur le bureau, sur le canapé, dans le tiroir. Cet échantillonnage de résonance peut également être utilisé à l’aide du moteur de vibration.

Le dernier point [Kai] a touché était la confidentialité. Si vous portez un capteur, vous donnez potentiellement des données personnelles. Il a montré un exemple de la manière dont les systèmes pourraient être développés pour conserver ces informations aux utilisateurs. La première partie était une caméra vidéo enregistrant le mouvement des personnes dans une pièce. Cela pourrait identifier où étaient les visages, mais pas qui ils étaient. Un des participants avait un accéléromètre enregistrant leurs mouvements. Cet utilisateur pourrait utiliser les données de l’appareil photo pour déterminer son propre mouvement dans l’espace en corrélant les données, mais personne d’autre ne verrait la photo complète.