UWの研究者らは、人々の二酸化炭素排出量削減に役立つウェアラブルセンサーを開発している。

ワシントン大学の新しい電磁放射線感知装置の最も素晴らしい点は、そのデザインの洗練されたシンプルさかもしれない。

あるいは、ウェアラブル技術のガジェットが、人の二酸化炭素排出量を測定したり、認知症の高齢者の怪我を予防したり、子供がコンピューターやテレビをつけたときに不適切なコンテンツをブロックしたりするなど、重要な用途に使用できる可能性があるという事実かもしれません。

あるいは、RadioShack で購入した既製品の材料で作られた MagnifiSense センサーの最も優れた点は、その潜在的な用途がまだ発見されつつあるということかもしれません。

「それが私たちの研究の核心なんです」と、このデバイスの開発に携わったワシントン大学ユビキタスコンピューティング（UbiComp）研究室の電気工学博士課程の学生、エドワード・ワン氏は語る。「私たちが新しいセンシング技術に関する知見を提供すると、より有用なアプリケーションを考案するのが得意な人たちが、『これができたら本当にすごいね』と言ってくれるんです」

先週、王氏は日本の大阪で開催された2015 ACM 国際パーベイシブ＆ユビキタスコンピューティング合同会議 (UbiComp 2015) で、MagnifiSense システムに関する研究室の研究を発表しました。

MagnifiSenseセンサーは、磁石を囲む3つのワイヤーコイルで構成されており、アルトイドのミント缶の半分ほどの大きさのプラスチック製の箱に収められています。これらのセンサーコイルは、電子レンジのスイッチを入れたり、ヘアドライヤーをかけたり、電灯のスイッチを入れたり、車を始動させたりした際に変動する近傍の磁場の変化を検知できます。

その情報はオーディオカードによって記録され、コンピューターやスマートフォン上のソフトウェアがその変動を読み取り、交通機関を含むどのような機器や車両が使用されているか、誰が使用しているかを特定できます。

「これは、あなたが何を操作したかを記録する別の方法であり、一日の終わりや一ヶ月の終わりに、どれだけのエネルギーを使用したかを確認できます」と、ワシントン大学のコンピューターサイエンス＆エンジニアリングおよび電気工学の教授であり、UbiCompラボのディレクターであるシュエタック・パテル氏はプレスリリースで述べています。

「現在、照明がエネルギー使用量の20%を占めていることは分かっています。このシステムを使えば、誰がそのエネルギーを消費したか、そして照明がエネルギー使用量の20%を占めているかどうかが分かります」とパテル氏は述べた。

「ウェアラブルな炭素カウンターがあれば、人々は地球温暖化への影響を可視化できる」と、ウォークスコアの開発に協力したシアトルのシンクタンク、サイトライン研究所の所長アラン・ダーニング氏は述べた。「市民がより持続可能な生活を送るための力となるだろう」

記憶障害のある高齢者向けのアプリケーションでは、マグニフィセンスは誰かがコンロやオーブンをオンにしたことを検知し、機器が長時間オンのままになっていたり、人が長時間部屋を離れたりすると、アラームを鳴らしたり介護者に警告したりする。

同様に、センサーをカスタマイズして、誰がテレビやその他のデジタル機器の電源を入れたかを把握し、その人の好みの番組やゲームを表示したり、子供が暴力的または性的なコンテンツにアクセスするのを防いだりすることもできます。

MagnifiSense プロジェクトは、環境に優しい暮らしを実現したり、おばあちゃんや子どもたちの安全を確保したりするためのツールという、一見それほど野心的ではないものとして始まりました。

「私たちが解決しようとしていた当初の問題は、車のどちら側に座っていたのかを突き止めることだった」とワン氏は語った。

車のスピーカーから流れる音に基づいて、スマートフォンが運転者か助手席の乗客かを判別できれば、アプリの表示方法を変えることができるというアイデアでした。運転手がアプリを使用している場合は、音声による指示や情報を表示し、乗客が使用している場合は、視覚的なディスプレイを表示するといった具合です。

そこで研究者たちはセンサーを作り、走行中の車内に座っている間に受信したすべての信号を記録しました。

研究室に戻ると、彼らは「音ではなく磁場に何か興味深いものがあることに気づきました」とワン氏は語った。「誰も使っていないと思われる信号が存在するという考えが浮かびました。」

研究チームはその後、電球、冷蔵庫、ヘアドライヤー、オーブン、レンジ、テレビのリモコン、コンピューター、そして様々なガソリン車、ハイブリッド車、電気自動車など、一般的なプラグイン式および電池式の様々な機器からの信号を記録し始めました。そして、それぞれの記録から得られる固有の特徴を、機器や車両の種類と関連付けました。

この技術をテストするため、研究チームは4都市の16世帯にMagnifiSenseシステムを設置し、12種類のデバイスと連携させました。500分以上の活動記録を用いた試験では、MagnifiSenseはキャリブレーションを行った場合、デバイスの94%を正確に認識し、キャリブレーションを行わなかった場合は83%のデバイスを正しく認識しました。

より有機的な試験では、1人のユーザーがデバイスを24時間装着し、ノートパソコンでの読書、料理、バスの乗車といった日常的な活動を行いました。システムは、キャリブレーションなしで、電子機器やモーターとの29のインタラクションのうち25を正しく識別しました。

MagnifiSenseの成果とデモは、9月に大阪で開催されたカンファレンスで発表されました。このプロジェクトに取り組んでいるチームには、ワン氏とパテル氏に加え、ワシントン大学電気工学科博士課程のティエンジュイ・リー氏、コンピュータサイエンスとエンジニアリング科博士課程のアレックス・マリアカキス氏とマヤンク・ゴエル氏、そしてマイクロソフトリサーチのシドハント・グプタ氏も参加しています。

王氏は、このセンサーをもっと小型・高速化し、スマートフォンなどのウェアラブルデバイスに組み込むのは容易だと述べた。今後の展開は不明だ。

「誰かがこのプロジェクトを取り上げ、『これは面白い。進めていきたい』と言ってくれるといいな」と王氏は語った。