[Kai Kunze] del laboratorio de sistemas integrados en Passau en cuestión 25C3 para hablar sobre los cyborgs y las gárgolas: estado de la técnica en computación portátil. Ha habido muchas soluciones informáticas portátiles caseras, pero [KAI] cubiertas específicamente proyectos que podrían ver el uso diario en el mundo real.
El primero fue un sistema de prototipos que construyeron para su uso en hospitales. El médico llevaba una hebilla de cinturón, al tamaño de la computadora de Linux debajo de su abrigo que estaba unido a un lector RFID en su muñeca. Leería a los clientes la banda de muñeca RFID, que mostrará su tabla en la pantalla. Luego, podría desplazarse y seleccionar usando un sensor capacitivo integrado en el abrigo. Las notas se pueden tomar utilizando un auricular Bluetooth. El sistema mantuvo las manos del médico totalmente gratuitas para examinar al cliente al tiempo que aún ofrece la mayor cantidad de información posible. En realidad corrieron este sistema durante 30 días en un hospital.
El siguiente ejemplo fue un proyecto conjunto con el productor de automóviles Skoda. Las pruebas de garantía de calidad (QA) pueden ser un proceso largo con numerosos pasos mucho más que las operaciones de ensamblaje. El equipo adjuntó a los sensores al trabajador para identificar dónde estaba el trabajador en relación con el automóvil y para que se prueben la medición directa del objeto. El uso de la tecnología portátil implica que obtuvieron mucho más datos de los que normalmente lo harían con las pruebas estándar de QA y podrían provocar rápidamente al trabajador si se perdieron un paso.
[KAI] identificó un par de proyectos que harían que el desarrollo tu propio sistema sea mucho más rápido. La caja de herramientas de red de reconocimiento de contexto lo ayuda a identificar qué acciones se están realizando. Lo han usado para construir sistemas como un entrenador de kung-fu automatizado que puede reconocer poses. También hay una aplicación de registrador de contexto para el iPhone que se puede capacitar utilizando los datos del acelerómetro para reconocer diferentes actividades. También sugirió un programa desarrollado con ZEISS para impulsar visualmente a los trabajadores mientras realizaban tareas. En las pruebas, fue un 50% más rápido que las instrucciones de texto y un 30% más rápido que la voz.
Una de las ideas mucho más extrañas / interesantes que vimos fue un localizador telefónico basado en Resonancia (PDF). Desarrollado para un dispositivo Symbian, jugaría un sonido y luego registrará el resultado que había sido modificado por los alrededores. Cada superficie tenía su propia firma para que pudieras consultar el teléfono y informaría dónde estaba, en el escritorio, en el sofá, en el cajón. Este muestreo de resonancia también se puede emplear utilizando el motor de vibración.
El punto final [kai] tocado fue la privacidad. Si está usando un sensor, potencialmente está regalando datos personales. Mostró un ejemplo de cómo se podrían desarrollar los sistemas para mantener esta información a los usuarios. La primera parte fue una cámara de video que grabó el movimiento de personas en una habitación. Podría identificar dónde estaban las caras, pero no quiénes eran. Uno de los participantes tuvo un acelerómetro que registra sus movimientos. Ese usuario podría usar los datos de la cámara para descubrir su propio movimiento en el espacio correlando los datos, pero nadie más vería la imagen completa.