TIC    Internet de las cosas

El hogar inteligente cada vez más cerca: un sistema localiza a personas aunque no lleven su móvil

El MIT desarrolla un sistema que localiza a las personas en la casa, gracias a las señales inalámbircas, aunque no lleven su ‘smartphone’ encima

14 NOV. 2018
9 minutos
Cada vez estamos más cerca de la casa inteligente completamente automatizada. / Stephan Bechert / Unsplash

Entras en el comedor de tu casa y se ajusta la temperatura a tu gusto. Te sientas en el sofá, y el televisor se conecta a tu cana favorito. Esto será posible cuando el sistema inteligente de tu casa sea capaz de reconocer a sus ocupantes, mientras estos se mueven por sus habitaciones.

Hasta ahora se han desarrollado sistemas que localizan a las personas a partir de las señales inalámbricas que emiten sus dispositivos, pero no son capaces de identificar a las personas. Otros sistemas pueden identificarles, pero siempre que lleven estos dispositivos móviles encima. Este tipo de desarrolla se basa en señales de seguimiento que podrían ser débiles o ser bloqueadas por varias estructuras.

Para mejorar estos sistemas, investigadores del MIT han construido uno que “da un paso más hacia la casa inteligente completamente automatizada”, ya que es capaz de identificar a sus ocupantes, incluso cuando estos no llevan sus dispositivos móviles.

El sistema, llamado Duet, utiliza señales inalámbricas reflejadas para localizar a las personas, pero también incorpora algoritmos que comprueban la presencia de dispositivos móviles cercanos para predecir las identidades de los individuos, según quiénes usaron el dispositivo por última vez y su trayectoria de movimiento predicha.

También usa la lógica para averiguar quién es quién, incluso en áreas sin señal. De este modo, Duet también podría usarse para identificar a intrusos o para garantizar que las visitas no entren en zonas privadas de la casa.

En definitiva, se trata de un sensor inalámbrico instalado en una pared, que incorpora un mapa de la casa con áreas anotadas, como el dormitorio, la cocina, la cama, el comedor o la sala de estar. Asimismo, recoge las etiquetas de identificación de los teléfonos de los habitantes de cada hogar.

El sistema funciona utilizando un nodo central para calcular el tiempo que tardan las señales en ‘chocar’ con el dispositivo de una persona y regresar al nodo. Sin embargo, para afrontar el hecho de que en casa no siempre llevamos el móvil encima los investigadores han combinado su localización basada en dispositivos con un sistema de seguimiento sin dispositivos, llamado WiTrack , desarrollado por Katabi y otros investigadores de CSAIL, que localiza a las personas mediante la medición de los reflejos de las señales inalámbricas de sus cuerpos.

Así, Duet localiza un smartphone y correlaciona su movimiento con el movimiento individual capturado por la localización sin dispositivo. Si ambos se están moviendo en trayectorias estrechamente correlacionadas, el sistema empareja el dispositivo con el individuo y, por lo tanto, conoce la identidad del individuo.

Para asegurarse de que Duet conoce la identidad de alguien que está lejos de su teléfono, los investigadores han diseñado el sistema para capturar el perfil de energía de la señal recibida del teléfono cuando se usa. Ese perfil cambia, dependiendo de la orientación de la señal, y ese cambio se asigna a la trayectoria de un individuo para identificarlo.

Por ejemplo, cuando se usa un teléfono y luego se deja, el sistema capturará el perfil de energía inicial. Luego, estimará cómo se vería el perfil de potencia si un individuo cercano se lo llevara. Cuanto más se acerca el perfil de energía cambiante a la trayectoria del individuo en movimiento, más probable es que el individuo sea el propietario del teléfono.

Cómo superar las zonas bloqueadas

En los sistemas de localización e identificación anteriores, existía el problema de que estructuras como los azulejos del baño, las pantallas de televisión, los espejos e incluso diferentes equipos de metal bloqueaban las señales.

Para salvar estas barreras, los investigadores han incorporado en Duet algoritmos probabilísticos para aplicar el razonamiento lógico a la localización. Así, el sistema reconoce los límites de entrada y salida de espacios específicos de la casa, como las puertas de cada habitación, la cabecera y el lado de un sofá. Por ello, en cualquier momento, el sistema reconoce la identidad más probable para cada individuo en cada uno de estos límites y así identifica quién es quién por un proceso de eliminación.

Hay puntos ciegos en los hogares donde los sistemas no funcionan. Pero, gracias este marco lógico, el sistema puede salvar estas inferencias", señala Deepak Vasisht, estudiante de doctorado en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT.

Experimentos

Para probar el sistema, se han realizado experimentos en un piso de dos habitaciones con cuatro personas y en una oficina con nueve personas, durante dos semanas. Así se ha podido demostrar que el sistema puede identificar a las personas con 96% y un 94% de precisión, respectivamente, incluso cuando las personas no tenían sus teléfonos o estaban en zonas bloqueadas por la estructura del edificio.

“Las casas inteligentes todavía se basan en la información explícita de las aplicaciones o en decirle a Alexa que haga algo. Sin embargo, lo que queremos es que los hogares sean más proactivos a lo que hacemos, es decir, que se adapten a nosotros”, subraya Vasisht.

Los investigadores prevén que el sistema se use con el consentimiento explícito de cualquiera que sea identificado y rastreado. De hecho, se plantean, si es necesario, desarrollar una aplicación para que los usuarios otorguen o revoquen el acceso de Duet a su información de ubicación en cualquier momento, puntualiza Vasisht.

Interrelación con las ‘apps’ médicas Este sistema también podría llegar a monitorizar a los habitantes que tienen alguna enfermedad, como la depresión. Vasisht explica que Duet podría recopilar información sobre el comportamiento de una persona que vive en la casa para ofrecérsela a las aplicaciones de atención médica. Alguien que sufre de depresión, por ejemplo, puede moverse más o menos, dependiendo de cómo se sienta en un día determinado. Esta información, recopilada a lo largo del tiempo, puede ser valiosa para la monitorización del paciente y su tratamiento.