Poznaj obliczenia zależne od kontekstu
Jeśli masz dość aktualny smartfon, ma on wbudowane czujniki. Prawdopodobnie ma aparat cyfrowy, czujnik ruchu, radio GPS, a być może nawet mały żyroskop. Jednak w tej chwili Twój telefon jest tylko zbiorem sprzętu z uruchomionymi na nim różnymi programami. Chcesz się gdzieś dostać? Uruchom aplikację GPS i uzyskaj wskazówki. Możesz też skorzystać z lokalizatora GPS, aby automatycznie zameldować się w Facebook Places lub Foursquare.
Ale co, jeśli twój smartfon mógłby być naprawdę… cóż, inteligentny? Co by było, gdyby Twój telefon zawsze miał oprogramowanie działające w tle, śledzące to, co robisz? Nie mówimy o rezygnacji z prywatności. Być może dane o tym, co robisz, są przechowywane lokalnie lub w osobistej chmurze, a nie w dużym agregatorze, takim jak Google czy Facebook.
Na przykład z biegiem czasu możesz preferować tanie chińskie restauracje. Jeśli podróżujesz w nowe miejsce, na Twoim telefonie pojawią się rekomendacje tanich chińskich potraw. Aha, i zawsze preferowałeś pikantne jedzenie, więc dostajesz listę tanich potraw z Szechwanu lub Hunan. Ty też nie będziesz skazany na te wybory. Jeśli masz ochotę na pizzę, możesz zmienić preferencje.
Przetwarzanie kontekstowe to zatem połączenie czujników monitorujących to, co robisz, baz danych, które zbierają informacje o tym, co lubisz, a nawet publikują je na swoim blogu lub na Facebooku, jeśli chcesz.
Teraz prawdopodobnie myślisz, że potencjalne nadużycia prywatności są ogromne. Już teraz kioski elektroniczne w Japonii dostosują reklamy do Ciebie osobiście, gdy będziesz przechodzić obok ich lokalizacji. Czy to nachalne? Być może.
Weźmy nieco łagodniejszą aplikację: monitorowanie starszego rodzica. Gdy czujniki stają się bardziej kompaktowe, można je wpleść w ubrania lub wbudować w buty lub kapcie.
Jak to wszystko działa?
Justin Rattner, który kieruje działem badawczym Intela, i Lama Nachman, starszy badacz w dziale badań Intela Interaction and Experience, zagłębili się w szczegóły przetwarzania kontekstowego i tego, jak działa pod maską podczas jesiennych IDF.
Kluczem do działania przetwarzania kontekstowego są energooszczędne, tanie i elastyczne czujniki: akcelerometry, lokalizatory GPS, kamery i tak dalej. Pamiętaj, że te czujniki nie muszą być wbudowane w urządzenie inteligentne. Mogą mieć radia (na przykład WiFi), które komunikują się z obszarem osobistym lub siecią lokalną.
Wyobraź sobie czujnik wbudowany w małe urządzenie, które montuje się na stopie lub bucie.
Czujnik mierzy czas uderzenia, czas kroku i inne dane. Czujnik musiałby zbierać dane przez dość długi okres czasu. Po zebraniu tych danych system może wykryć, czy chód użytkownika zaczyna się zacinać lub zmieniać w drastyczny sposób, i ostrzega, że użytkownik może upaść. Ewentualnie można to przekazać za pośrednictwem sieci dostawcy opieki, który może interweniować w razie potrzeby.
Innym przykładem wspomnianym przez Nachmana jest pilot do telewizora z czujnikiem, który monitoruje, jakie przyciski są wciskane, a także zbiera informacje o sposobie korzystania z pilota. Mógłby powiedzieć, kim jest użytkownik, ponieważ każdy porusza lub obsługuje pilota trochę inaczej. Następnie może zalecić programy do obejrzenia na podstawie tego, co oglądałeś wcześniej.
Posiadanie małych, energooszczędnych czujników z radiem to jedno, ale potrzebujesz oprogramowania, które jest wystarczająco inteligentne, aby coś zrobić z tymi danymi. Tutaj pojawia się potok wnioskowania.
