Alunos do MIT revelam potencial dos dispositivos IoT inteligentes

O termo “Internet das Coisas” não diz respeito apenas às conexões entre as coisas – ou seja, a sensores e dispositivos trocando dados. Gerenciar os dados que fluem desses dispositivos geralmente significa conectar-se de maneiras novas e mais complexas a uma ampla gama de sistemas capazes de resolver problemas quotidianos, como a poluição do ar e o monitoramento de pessoas com dificuldades motoras, como revelam projetos elaborados por estudantes de Engenharia e Ciência da Computação do Massachusetts Institute of Technology.

Monitoramento da qualidade do ar

O espaço em que habitamos, trabalhamos e aprendemos é altamente poluído por emissões tóxicas do tráfego e da indústria. Combater isso representa uma tarefa gigantesca para cidades e empresas. Alunos recém-graduados do programa New Engineering Education Transformation (NEET) do MIT desenvolveram um sistema para melhorar a maneira como os centros urbanos monitoram os níveis de poluição do ar. A ideia é ter frotas de drones automatizados para patrulhar seções dos céus da cidade, comunicar suas leituras de amostra em tempo real e, em seguida, retornar às docas para recarregar para o próximo vôo. 

Os drones autônomos voam cerca de 100 metros acima de uma área residencial urbana densamente povoada para capturar dados que são enviados em seguida para um módulo de comunicação central. As informações processadas são comparadas com padrões de vento e tráfego e séries históricas de pontos quentes de poluição. Em seguida, a frota de drones recebe instruções para se deslocar para novos pontos de amostragem e reiniciar o processo.

Segundo o grupo de estudantes, a abordagem móvel foi adotada porque se imaginou que o impacto social seria maior em relação a outras sistemas estacionários de monitoramento da poluição conhecidos. Os alunos avaliaram que, muitas vezes, os modelos estáticos deixam de detectar a heterogeneidade espacial nos níveis da poluição em um determinado cenário. “Em função da distribuição limitada e da falta de mobilidade, elas são apenas um indicador da qualidade do ar diretamente em torno de cada ponto de monitoramento, não da qualidade do ar em toda a cidade, por exemplo”, afirmam os estudantes.

Os dados sobre qualidade do ar são enviados em tempo real com uma resolução de 15 metros e podem ser acessados publicamente por meio de uma interface capaz de agregar as informações coletadas a dados socioeconômicos da área, como renda, composição familiar, tipos de habitação e meios de transporte. Segundo os alunos, isso ajuda a revelar padrões e disparidades na exposição à poluição do ar e a tomar decisões mais precisar para reverter a situação.

A solução monitora uma forma de poluição chamada PM 2.5, composta essencialmente de partículas suficientemente pequenas que podem entrar na corrente sanguínea quando inaladas e chegar a causar doenças pulmonares e cardíacas ao longo do tempo.

Monitoramento motor

Um tapete com detecção tátil desenvolvido pelo Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT (CSAIL) pode ajudar tratamentos em ambientes de atendimento médico ou casas inteligentes. O tapete explora as inúmeras interações que as pessoas têm com o solo todos os dias para entender melhor seus movimentos.

Pensando em preservar a privacidade ao máximo, câmeras são usadas inicialmente apenas para criar o conjunto de dados do ambiente em que o sistema é treinado e para capturar a pessoa realizando as atividades. Posteriormente, para inferir a pose 3D da pessoa sobre o tapete, uma rede neural profunda utiliza apenas as informações táteis para determinar se a pessoa está fazendo, por exemplo, abdominais, alongamento ou outra atividade.

Os pesquisadores treinaram o sistema usando dados táteis e visuais, como um vídeo e um mapa de calor correspondente de alguém fazendo uma flexão. O modelo de IA usa esses dados visuais como a verdade fundamental e usa a pressão da pessoa no tapete para criar várias poses humanas em 3D, de modo que pode produzir uma imagem ou vídeo de uma pessoa fazendo uma determinada ação no tapete sem realmente registrar a pessoa que está carregando a ação. 

Mais do que acompanhar aulas de ginástica, o tapete pode ser usado, por exemplo, para monitoramento de indivíduos de alto risco, detecção de quedas e atividades de reabilitação.

“Construímos um tapete inteligente de baixo custo, alta densidade e grande escala, que permite gravações em tempo real das interações táteis do piso humano de uma maneira contínua”, observam os pesquisadores.

Feito de filme comercial sensível à pressão e fios condutores com mais de 9 mil sensores, o tapete mede 11×0,60 metros. Cada sensor converte a pressão dos corpo em sinal elétrico, e o sistema é especificamente treinado em dados táteis e visuais sincronizados, como vídeos e mapas de calor correspondentes a alguém fazendo uma flexão.  O modelo assume a pose extraída dos dados visuais como base, usa os dados táteis como entrada e assim produz a pose 3D da pessoa.

Segundo os pesquisadores, o modelo é capaz de prever as poses com uma margem de erro de menos de 10 centímetros. Na classificação de ações específicas, o sistema teve precisão em  97% das vezes.

Futuramente, a ideia é melhorar as métricas para vários usuários, por exemplo, em cenários em que duas pessoas estão dançando sobre o tapete. Também pretendem captura mais informações dos sinais táticos, como altura ou peso da pessoa.