Gafas inteligentes con estilo y funcionalidad
Un proyecto en la Unión Europea ha desarrollado unas gafas de última generación para la era del Internet de las Cosas que podría mejorar la salud y el bienestar de los usuarios, tanto si su vista es deficiente como si no. Las gafas registran las experiencias vividas u observadas y se pueden conectar a otros dispositivos inteligentes, como los teléfonos móviles, los sistemas telemáticos de los coches o los equipos empleados por los ópticos. El proyecto I-SEE, financiado por Horizonte 2020, se ha valido de la experiencia, el conocimiento y el acceso al mercado de Luxottica —una empresa de prestigio y líder en el sector— para crear unas gafas que combinen estilo y funcionalidad. La oferta actual de este tipo de gafas inteligentes en el mercado se centra en la tecnología y deja a un lado el aspecto estético. El enfoque del proyecto I-SEE era totalmente distinto: un mayor énfasis en la forma. El elemento de más peso en el diseño de las gafas fue el estándar estético de la industria de la moda y, a partir de ahí, se añadieron funciones de bienestar para aprovechar la posición privilegiada de las gafas en la cabeza de los usuarios. «Este es un mercado que está aún en desarrollo y creemos que I-SEE puede ayudar a definirlo», explica Fabio Borsoi, director de calidad en el proyecto I-SEE y director de I+D Global y Tecnología en Luxoticca. Las tareas cotidianas con las nuevas gafas Se lanzaron varios tipos de productos para ajustarse a las necesidades de las distintas partes interesadas. La versión de «ciencia de datos» envía datos sin procesar del sensor a una aplicación conectada. Los desarrolladores e investigadores pueden aprovechar datos que provienen de diferentes fuentes: la luz, la radiación UV, la temperatura, los sensores de presión, un acelerómetro y un giroscopio. Están integrados dentro de las gafas para realizar análisis científicos o para proponer casos de uso potenciales que pueden ser objeto de una mayor I+D. Hay otra versión para el usuario general que ejecuta algoritmos directamente en las gafas. Estos algoritmos detectan, analizan y supervisan el comportamiento del usuario, incluidos la postura del cuello, el tiempo de exposición a pantallas y otros factores relacionados con el bienestar general. Las gafas son semiautónomas y solo necesitan estar conectadas a la aplicación en un teléfono móvil inteligente para recopilar datos. Se pueden establecer objetivos personales para controlar y mejorar actividades fisiológicas, como la posición o postura. Casos innovadores «Una parte muy importante del proyecto consistió en desarrollar "casos de uso" en los que se controlara la actividad a fin de mejorar el bienestar del usuario», comenta Borsoi. Estos casos fueron la base del desarrollo de la electrónica y el «software», e influyeron en el diseño de la experiencia del usuario y de los estudios que hay tras el algoritmo. Por ejemplo, el equipo implementó y probó un algoritmo para observar la postura del cuello y un sistema de notificaciones mediante el led de las gafas y la aplicación conectada. El objetivo era reducir y prevenir la tensión muscular en el cuello producida por una mala postura. Las gafas también se pueden utilizar para controlar la cantidad de tiempo delante del ordenador combinando una tecnología personalizada de sensores de luz con técnicas de aprendizaje automático. A partir de aquí, el usuario puede establecer objetivos y las gafas le ayudan a conseguirlos enviando notificaciones cuando se acerca al límite. Otro logro del equipo fue integrar un sensor de radiación UV en las gafas para poder crear un algoritmo que estimara la exposición del usuario a la luz del sol. El dispositivo se conecta a una aplicación exclusiva que permite al usuario aprovechar todos estos usos. «La interacción entre las gafas y el teléfono móvil inteligente hace que el usuario pueda disfrutar de nuevas experiencias y permite que el producto se integre en el ecosistema de dispositivos inteligentes» concluye Borsoi.
Palabras clave
I-SEE, gafas, gafas inteligentes, aprendizaje automático, sensor de radiación UV, tiempo de exposición a pantallas, ciencia de datos, teléfono móvil
