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Usar los ojos y los oídos de un teléfono inteligente para registrar todos sus movimientos
Muchos de nosotros ya registramos los lugares a los que vamos y las cosas que hacemos usando nuestro teléfono inteligente para tomar fotos y videos con diligencia, y para actualizar las cuentas de las redes sociales. Una empresa llamada ARO es tecnología de construcción que recopila automáticamente un registro más completo y automático de su vida.
ARO está detrás de una aplicación llamada Saga que registra automáticamente cada lugar al que va una persona. Ahora, los ingenieros de ARO están probando formas de usar el barómetro, las cámaras y los micrófonos en un dispositivo, junto con sus sensores de ubicación, para averiguar qué está haciendo alguien y dónde. Ese enfoque debería debutar en la aplicación Saga a fines del verano o principios del otoño.
La versión actual de Saga, disponible para teléfonos Apple y Android, registra automáticamente los lugares que visita una persona; también puede recopilar datos sobre la actividad diaria de otros servicios, incluidas las aplicaciones de seguimiento del ejercicio FitBit y RunKeeper, y puede obtener actualizaciones de cuentas de redes sociales como Facebook, Instagram y Twitter. Una vez que la aplicación se ha estado ejecutando en un teléfono durante un tiempo, genera infografías sobre la vida del usuario; por ejemplo, registrando la variación en las horas en las que se va a trabajar por la mañana.
El software que se ejecuta en los servidores de ARO crea y mantiene un modelo de los movimientos típicos de cada usuario. Esos modelos impulsan las funciones de resumen de vida de Saga y ayudan a la aplicación a rastrear a una persona todo el día sin requerir que los sensores estén siempre encendidos, lo que consumiría demasiada vida útil de la batería.
Si sé que va a estar sentado en el trabajo durante nueve horas, podemos apagar nuestra política de cobranza para consumir la menor cantidad de energía posible, dice Andy Hickl, CEO de ARO. Saga se despertará y comprobará la ubicación de una persona si, por ejemplo, el acelerómetro de un teléfono sugiere que está en movimiento; y puede haber confirmación de otras pistas, como la combinación de redes Wi-Fi dentro del alcance del teléfono. Hickl dice que Saga normalmente consume alrededor del 1 por ciento de la batería de un dispositivo, significativamente menos que muchas aplicaciones populares para correo electrónico, mapas o redes sociales.
Ese consumo es lo suficientemente bajo, dice Hickl, que Saga puede permitirse aumentar la información que recopila accediendo a sensores telefónicos adicionales. Dice que, ocasionalmente, el muestreo de datos del barómetro, las cámaras y los micrófonos de un teléfono le permitirá a Saga registrar detalles como cuando una persona entró en una sala de conferencias para una reunión o visitó Starbucks, ya sea solo o en compañía.
La versión de Android de Saga comenzó recientemente a usar el barómetro presente en muchos teléfonos inteligentes para distinguir ubicaciones cercanas entre sí. Los cambios de presión se pueden utilizar para distinguir mejor lugares similares, dice Ian Clifton, quien lidera el desarrollo de la versión de Android de ARO. Eso podría ser el primer piso versus el tercer piso en el mismo edificio, pero también dentro de un vehículo versus afuera, incluso en el mismo espacio físico.
ARO está probando internamente versiones de Saga que muestrean la luz y el sonido del entorno de una persona. Clifton dice que usar el micrófono de un teléfono para recolectar huellas dactilares acústicas cortas de diferentes lugares puede ser una valiosa señal adicional de ubicación y permitir inferencias sobre lo que está haciendo una persona. A veces no estamos seguros de si estás en Starbucks o en el bar de al lado, dice Clifton. Con huellas dactilares acústicas, incluso si las lecturas del sensor de [ubicación] son similares, podemos distinguir eso.
De vez en cuando, muestrear la luz alrededor de un teléfono con su cámara proporciona otro tipo de señal adicional de la actividad de una persona. Si pasa de la luz ambiental a la luz natural, eso nos diría que su contexto ha cambiado, dice Hickl. Con la ayuda de esta información, Saga debería poder aprender la diferencia entre, digamos, las diferentes áreas de una oficina.
En última instancia, el muestreo de datos de luz, sonido y presión permitirá que los modelos de aprendizaje automático de Saga completen más detalles de la vida de un usuario, dice Hickl. [Cuando] voy a casa hoy y paso 12 horas allí, a Saga que parece un muro de nada, dice, y señala que Saga podía usar señales de luz o sonido para inferir cuándo durante ese tiempo en casa estaba, digamos, viendo televisión. , jugando con sus hijos o cenando.
Andrew Campbell , quien dirige la investigación sobre detección de teléfonos inteligentes en Dartmouth College, dice que agregar funciones de registro de vida automáticas más detalladas es crucial para que Saga o cualquier aplicación similar tenga un impacto generalizado. La detección automática alivia al usuario de la carga de ingresar una gran cantidad de datos, dice. Es probable que ganen las aplicaciones de detección automática y continua que minimizan la interacción del usuario.
Campbell dice que el registro automático, junto con el aprendizaje automático, debería permitir que las aplicaciones también aprendan más sobre la salud y el bienestar de los usuarios. Recientemente comenzó a analizar datos de una prueba en la que 60 estudiantes usaron una aplicación de registro de vida que desarrolló, llamada Biorritmo . Utiliza varios trucos de recopilación de datos, incluida la escucha de voces cercanas para determinar cuándo un estudiante está en una conversación. Podemos ver muchos patrones interesantes relacionados con el desempeño en clase, la personalidad, el estrés, la sociabilidad y la salud, dice Campbell. Esto podría traducirse en cualquier situación de desempeño en el lugar de trabajo, como una nueva empresa, un hospital, una gran empresa o el hogar.
El proyecto de Campbell puede moldear la forma en que dirige sus cursos, pero no tiene por qué generar dinero. ARO , financiado por el cofundador de Microsoft, Paul Allen, necesita en última instancia hacer que el registro de vida sea rentable. Hickl dice que ya ha comenzado a alquilar parte de la tecnología de ARO a otras empresas que desean poder identificar la ubicación o las actividades de sus usuarios. Los datos agregados de los usuarios de Saga también deberían ser valiosos, dice.
Ahora estamos obteniendo una masa crítica de usuarios en algunas áreas y podemos detectar algunas tendencias, dice. El equipo nacional de fútbol de EE. UU. Estaba en Seattle y pudimos ver dónde se estaba calentando la actividad en la ciudad. Hickl dice que los datos de ese evento podrían ayudar a las autoridades de la ciudad o las empresas a planificar futuros eventos de fútbol en Seattle o en otros lugares. Agrega que Saga podría proporcionar información similar sobre muchos otros patrones invisibles de la vida diaria.