Internet degli oggetti incontra l’AR: context computing

Oggi si sente molto parlare di “internet degli oggetti” (dall’inglese Internet of things o IoT): si tratta di un concetto sviluppato intorno ai primi anni del 2000 nei centri di ricerca americani, che riguarda la possibilità di permettere a un oggetto di comunicare con l’ambiente circonstante o con altri oggetti. L’obiettivo? Trasformare gli oggetti da soprammobili in aggregatori di informazioni.

Inizialmente si sperimentarono semplici approcci tramite cui i prodotti di uso quotidiano muniti di rfid  o QR Code interagendo con uno smartphone, permettevano all’utente di accedere a tutte le informazioni relative alla “storia” di quel particolare prodotto, come ad esempio anno di produzione, tracciabilità della provenienza e molto altro.

Il concetto di Spime

Bruce Sterling nel suo libro “La forma del futuro” definisce questa nuova generazione di oggetti con il termine “spime” ovvero entità in grado di autodefinirsi nello spazio e nel tempo (“space and time” da cui il termine “spime”).

Secondo Sterling uno spime, per essere definito tale, deve possedere 4 caratteristiche: deve essere in grado di definire la propria posizione geografica, identificarsi in modo univoco, utilizzare sensori per “percepire” l’ambiente e ovviamente deve essere connesso.

Sull’onda di questi nuovi oggetti intelligenti e con la miniaturizzazione della tecnologia degli ultimi 5 anni, siamo passati dalle sperimentazioni con oggetti “passivi” alla creazione di prodotti sempre connessi, che profilano i propri utenti e analizzano l’ambiente attraverso i propri sensori.

Abbiamo quindi vasi che innaffiano le piante poiché sono in grado di relazionare il ritmo biologico dei germogli alle condizioni climatiche, frigoriferi che ordinano la spesa, medicine che ci notificano quando e come essere somministrate e magliette che monitorano i nostri segnali vitali proponendo consigli per aumentare il nostro benessere.

Il settore industriale e i sistemi complessi

Nel settore industriale le reti di sensori connessi si sono evolute molto rapidamente, raccogliendo dati per analizzare, monitorare e migliorare i processi interni delle aziende. Siamo davanti a una proliferazione di queste strutture in molti processi aziendali: la linea di produzione, la distribuzione, anche energetica, fino a toccare la logistica con sistemi di gestione della spedizione delle merci all’avanguardia.

Le informazioni raccolte da questi sensori rappresentano una mole importante di dati che non può essere analizzata con metodi tradizionali, ma necessita di sistemi complessi che tramite algoritmi di machine learning vengono “addestrati” a interpretare il dato elaborandolo con protocolli di comunicazione accessibili all’uomo, quali dashboard, grafici e interfacce intuitive.

Utilizzando questi strumenti, l’utente può permettersi di prendere decisioni in tempo reale, attività che tradizionalmente presenterebbe un lungo processo analitico e decisionale.

Gli smartglasses e il context computing nel settore industriale

Con l’avvento degli smartglasses, è oggi possibile creare applicazioni che, geolocalizzando la posizione dell’utente con il gps, si connettono direttamente ai sistemi complessi che presidiano una determinata area di sensori e notificano in tempo reale sul campo visivo dell’utente tutte le informazioni necessarie al completamento di una particolare attività (ad esempio in un processo di manutenzione, comunicano l’ubicazione dell’apparato su cui operare, i dati relativi al suo stato e le informazioni rilasciate da altre squadre di manutenzione operative in quell’area).

Gli stessi smartglasses possono diventare dei sensori sul campo e a loro volta forniranno dati al sistema complesso.

Possiamo dire che questo tipo di soluzione, sempre più utilizzata nelle aziende, permette di percepire l’ambiente di lavoro in modo nuovo migliorando i processi industriali e semplificando l’interazione tra uomo e macchina.

Mauro Rubin (Joinpad)
Moverio Evangelist