Interfaces cotidianas: la casa sensible

Como hemos comentado en otros artículos, en el diseño de productos tecnológicos se tiende cada vez más hacia la desaparición de la interfaz (expresada en el concepto Zero UI), que se da particularmente en los dispositivos destinados al uso doméstico. En este entorno privado y relativamente controlado, sensores y asistentes de voz procuran hacer de nuestro hogar una casa inteligente sin tener que recurrir a consultar pantallas o apretar botones. La solución más común radica en dotar a los objetos de la capacidad para recibir, procesar y comunicar datos por medio de una red WiFi o Bluetooth, dando lugar a lo que se denomina el Internet de las Cosas (Internet of Things, o IoT). De esta manera, cada objeto mide algún aspecto de su entorno o su propio funcionamiento, lo cual supone que una casa inteligente se componga de un elevado número de dispositivos individuales que permiten cierta interacción directa o establecen sus propios canales de comunicación con una app individual en un smartphone. Pocos de estos objetos tienen la capacidad de interactuar con otros, con lo cual, como indican Gierard Laput, Yang Zhang y Chris Harrison, “en vez de conseguir una casa inteligente, lo mejor a lo que uno puede aspirar (al menos en el futuro próximo) son pequeñas islas de inteligencia” (Laput, Zhang, Harrison, 2017).

Estos investigadores del Human-Computer Interaction Institute de la Universidad Carnegie Mellon han presentado recientemente un proyecto de investigación titulado Synthetic Sensors: Towards General-Purpose Sensing, en el que plantean un prototipo de dispositivo único, capaz de detectar la actividad en su entorno. Este “supersensor” tiene por objetivo sustituir a los numerosos sensores que habría que colocar en los diferentes objetos de un espacio (por ejemplo, una cocina) y ser capaz de detectar cuando una cafetera ha terminado de preparar el café o cuando un grifo gotea. Instalar uno de estos sensores en cada habitación, según los investigadores, sería suficiente para controlar todos los objetos que hay en un hogar u oficina, en lugar de sustituirlos por objetos inteligentes. Según afirman, este sensor debería ser capaz de informar al usuario acerca del espacio que cubren sus sensores, convertir los datos obtenidos en información que pueda generar acciones y preservar la intimidad de los ocupantes de dicho espacio (Laput, Zhang, Harrison, 2017). Examinando las distintas soluciones disponibles en el mercado, los autores del proyecto concluyen que estos productos suelen consistir en sensores limitados a una única función, tal como detectar movimiento o temperatura, en ocasiones usando un sistema distribuido de sensores, como ocurre en un sistema antirrobo, que combina la información de sensores en puertas y ventanas, detectores de movimiento y ruido y cámaras para determinar si ha entrado un intruso en la casa. Un problema que plantean los sensores dedicados a un único objeto es que deben estar colocados en el propio objeto y disponer de algún tipo de alimentación, ya sean baterías o conexión a la red eléctrica. Esto hace más compleja y costosa su instalación. En general, los sensores que se emplean actualmente son individuales y cumplen una única función, a veces repartida entre varios sensores: es lo que los investigadores denominan uno-para-uno muchos-para-uno. En cambio, su proyecto se centra en un dispositivo que funciona según un modelo uno-para-muchos, es decir que un sólo sensor puede detectar el funcionamiento de muchos objetos, sin necesidad de estar pegado a ellos.

Una solución frecuentemente usada para la detección y análisis de actividad en un espacio sin recurrir a sensores adheridos a objetos es la visión artificial (computer vision), que permite tanto identificar objetos como seguirlos cuando están en movimiento. Esta es una de las técnicas empleadas por Amazon en su tienda de comestibles con el sitema Amazon Go, en la que los clientes pueden comprar productos y pagarlos automáticamente al salir por la puerta, sin necesidad de pagar por caja. No obstante, instalar una cámara crea en el usuario la sensación de estar siendo observado, lo cual puede ser particularmente incómodo en el entorno doméstico (esto no impide que Amazon haya dotado a su asistente Echo de una cámara para poder realizar funciones adicionales). Por ello, el prototipo de Laput, Zhang y Harrison puede aportar una solución que no suponga una invasión de la privacidad y se incorpore de manera discreta al entorno. El dispositivo que ha creado incorpora todo tipo de sensores: sensor de luz y color, magnetómetro, sensores de temperatura y humedad, accelerómetro, un sensor electromagnético y un micrófono. Pero no una cámara. Lo cierto es que esta no es estrictamente necesaria cuando es posible obtener muchísimos datos por otros medios, y además para ser efectiva una cámara debe situarse en una posición muy concreta, como ocurre con las cámaras de vigilancia. Los sensores, por tanto, pueden detectar que la puerta de la nevera se ha quedado abierta o que un grifo gotea gracias a los cambios de temperatura y los ruidos que se producen en estas situaciones. Pero para relacionar un determinado cambio de temperatura o un cierto ruido con la nevera o el grifo, el dispositivo debe “aprender” cómo interpretar los datos que recibe, y esto implica desarrollar un sistema de aprendizaje basado en extensas librerías con eventos similares. Esta es la parte que supone el mayor reto para este proyecto, puesto que (como admiten los propios investigadores) los entornos humanos se ven sometidos a cambios constantemente y generan mucho ruido, en todos los aspectos que pueden medir estos sensores. Por tanto, los dos focos principales de desarrollo son, por una parte, conseguir que el dispositivo sea capaz de identificar una misma acción en diferentes momentos y con una cierta variación en los datos recibidos, y por otra, que el sensor sepa distinguir entre la señal válida y el ruido de fondo.

Este sensor supone por tanto una interesante manera de cumplir con las promesas de la casa inteligente sin comprometer la privacidad de sus habitantes, aunque tiene todavía un largo camino por recorrer. Una manera en la que este dispositivo puede aumentar su efectividad será trabajando con otros sensores más sencillos que estén situados en elementos clave de la casa (red eléctrica, alimentación de agua, etc.) y con dispositivos que puedan ser activados para efectuar cambios en los objetos del entorno (por ejemplo, apagar la cafetera cuando el café está listo o cerrar el grifo que gotea). De esta manera, el sensor puede combinarse con asistentes de voz como Google Home y Amazon Echo, sensores como Knocki y una gran variedad de otros productos. Una vez desarrollado este sistema, cabrá plantearse de qué manera interactúa con el usuario, qué tipo de interfaz es más efectiva y qué funciones puede llevar a cabo.

 

Referencias

Laput, G., Zhang, Y. y Harrison, C. (2017). Synthetic Sensors: Towards General-Purpose Sensing. CHI ’17 Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 3986-3999. DOI: http://dx.doi.org/10.1145/3025453.3025773

Stinson, Liz (2017, 11 mayo). A Sensor That Could Soon Make Homes Scary-SmartWired. 

 

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