Incontra il calcolo sensibile al contesto
Se hai uno smartphone abbastanza aggiornato, ha alcuni sensori integrati. Probabilmente ha una fotocamera digitale, un sensore di movimento, una radio GPS e forse anche un piccolo giroscopio. In questo momento, tuttavia, il tuo telefono è solo una raccolta di hardware con vari bit di software in esecuzione su di esso. Hai bisogno di andare da qualche parte? Avvia l’app GPS e ottieni indicazioni stradali. In alternativa, utilizza il localizzatore GPS per effettuare il check-in automatico su Facebook Places o Foursquare.
E se il tuo smartphone potesse essere davvero… beh, intelligente? E se il tuo telefono avesse sempre un software in esecuzione in background che tiene traccia di ciò che fai? Non stiamo parlando di rinunciare alla privacy. Forse i dati su ciò che stai facendo sono conservati localmente o in un cloud personale, piuttosto che in un grande aggregatore come Google o Facebook.
Quindi, nel tempo, ad esempio, potresti avere una preferenza per i ristoranti cinesi a basso costo. Se viaggi in un posto nuovo, il telefono visualizzerà consigli per cibo cinese economico. Oh, e hai sempre mostrato una preferenza per il cibo piccante, quindi ottieni un elenco di cibo economico Szechwan o Hunan. Non sarai nemmeno bloccato in quelle scelte. Se hai voglia di una pizza, puoi cambiare le preferenze.
Il Context-Aware Computing, quindi, è una combinazione di sensori che monitorano ciò che fai, database che raccolgono informazioni su ciò che ti piace e persino lo pubblicano sul tuo blog o su Facebook, se lo desideri.
Ora, probabilmente stai pensando che il potenziale di abuso della privacy è legione. Già, i chioschi elettronici in Giappone personalizzeranno la pubblicità su misura per te mentre cammini nelle loro posizioni. È invadente? Forse.
Prendiamo un’applicazione un po’ più benigna: monitorare il tuo genitore anziano. Man mano che i sensori diventano più compatti, possono essere intrecciati nei vestiti o incorporati nelle scarpe o nelle pantofole.
Come funziona tutto ciò?
Justin Rattner, che gestisce il braccio di ricerca di Intel, e Lama Nachman, ricercatore senior presso la ricerca Interaction and Experience di Intel, si sono tuffati nei dettagli dell’elaborazione consapevole del contesto e come funziona sotto il cofano all’IDF di questo autunno.
Le chiavi per far funzionare l’elaborazione sensibile al contesto sono sensori a bassa potenza, basso costo e flessibili: accelerometri, localizzatori GPS, fotocamere e così via. Tieni presente che questi sensori non devono essere integrati in un dispositivo intelligente. Possono avere radio (WiFi, ad esempio) che comunicano con un’area personale o una rete locale.
Immagina un sensore integrato in un piccolo dispositivo che si monta sul piede o sulla scarpa.
Il sensore misura il tempo di sciopero, il tempo di falcata e altri dati. Il sensore dovrebbe raccogliere dati per un periodo di tempo abbastanza lungo. Dopo aver ottenuto quei dati, il sistema può rilevare se l’andatura dell’utente inizia a balbettare o cambiare in modo drastico ed emette un avviso che l’utente potrebbe cadere. In alternativa, ciò potrebbe essere comunicato attraverso la rete a un fornitore di assistenza, che può intervenire secondo necessità.
Un altro esempio menzionato da Nachman è un telecomando TV potenziato con un sensore, che monitora quali pulsanti vengono premuti e rileva anche le caratteristiche su come viene utilizzato il telecomando. Potrebbe dire chi è l’utente, perché tutti si muovono o gestiscono il telecomando in modo leggermente diverso. Quindi potrebbe fornire consigli per gli spettacoli da guardare, in base a ciò che hai visto prima.
Avere piccoli sensori a bassa potenza con radio è una cosa, ma hai bisogno di un software abbastanza intelligente da fare qualcosa con quei dati. È qui che entra in gioco la pipeline di inferenza.
