Claire Swedberg
A fabricante de chips TDK InvenSense está se preparando para lançar seu dispositivo de prototipagem de solução de Internet das Coisas (IoT) de segunda geração, conhecido como SmartBug 2.0, que inclui sensores e conectividade sem fio. O que torna esta versão diferente de sua antecessora, de acordo com a empresa, é a maior duração da bateria devido aos sensores de baixo consumo de energia, bem como ao software de aprendizado de máquina integrado.
A TDK InvenSense fabrica plataformas de sensores de sistemas microeletromecânicos para IoT e outras aplicações, que universidades, startups e fabricantes podem usar para desenvolver e testar novas soluções e produtos. O SmartBug é uma solução multissensor compacta e sem fio projetada para aplicações IoT comerciais e de consumo. O sistema, de acordo com a TDK InvenSense, é construído para ser rápido e fácil de implantar sem exigir programação, solda ou modificações.
A empresa lançou o módulo sensor SmartBug original em 2019; essa versão é azul, enquanto sua sucessora será vermelha. O SmartBug utiliza vários sensores, bem como Bluetooth Low Energy (BLE) e conectividade Wi-Fi. Os sensores incluem o giroscópio e acelerômetro da unidade de medição inercial de seis eixos da TDK InvenSense, juntamente com um magnetômetro e sensores de pressão, temperatura, umidade e ultrassônicos.
O sistema vem com seus próprios algoritmos para interpretar os dados coletados do sensor. Esses algoritmos incluem fusão de sensores, monitoramento de filtros, monitoramento de ativos, detecção de gestos, classificação de atividades, monitoramento de air mouse e detecção inteligente de portas abertas ou fechadas. O dispositivo também pode acomodar o registro de dados baseado em cartão SD para aplicativos IoT com grandes volumes de dados, de acordo com Sahil Choudhary, diretor de gerenciamento de produtos da TDK InvenSense.
Para conectividade, o módulo SmartBug foi projetado para fornecer monitoramento remoto para que os desenvolvedores possam visualizar os dados do sensor sem fio, onde quer que estejam. Ele executa os algoritmos relevantes, enquanto o MCU da Nordic Semiconductor com BLE 5.2 encaminha esses dados para um aplicativo gratuito do Windows 10. O streaming de dados do sensor inteligente também está disponível via USB, enquanto vem com suporte para cartões adicionais com registro em cartão SD e sensores ultrassônicos. O SmartBug possui um chip Wi-Fi da Espressif para uso em cenários para os quais são necessários streaming de dados sem fio expandido ou faixas de transmissão mais longas.
Entre os sensores, o magnetômetro vem com coleta de dados de bússola para detectar o rumo da orientação, bem como detecção de anomalia magnética para aplicações de monitoramento de ativos. Um sensor de umidade e temperatura Sensirion registra eventos baseados em umidade e temperatura para aplicações de monitoramento de condição de ativos. “Fizemos o SmartBug especificamente para os mercados de IoT como um módulo de coleta de dados dedicado”, diz Choudhary, para empresas que constroem sistemas de IoT. “Obter dados confiáveis de tantos sensores foi um ponto problemático que vimos com muitos de nossos clientes”, o que levou ao SmartBug 1.0.
Os usuários que colocam o SmartBug em um ativo em trânsito podem visualizar dados básicos sobre esse item no software integrado do dispositivo, como quantos choques ele sofreu, se caiu e se foi exposto a um ímã ou a mudanças de temperatura. Normalmente, o sistema pode acumular de quatro a cinco horas de informações.
O SmartBug tem uma bateria de polímero de lítio de 300 miliampères, informa a empresa, portanto, se os usuários estivessem apenas enviando dados via BLE em vez de salvar dados ou transmitir via Wi-Fi, com um aplicativo usando dados de apenas um único sensor e um algoritmo de software, o dispositivo pode funcionar com essa bateria por 10 dias. Os usuários podem implantar os sensores SmartBug para testar suas próprias soluções durante o processo de desenvolvimento e além, enquanto os dispositivos não fazem parte do produto finalizado de uma empresa.
“Estamos ajudando essas empresas a coletar dados de vários sensores, entender quais chips desejam usar [e] entender qual software desejam usar”, explica Choudhary, “e isso os ajuda a criar o produto real que desejam implantar .” Isso torna o SmartBug um facilitador, diz ele. “Queremos ajudar os fabricantes de produtos em nosso mundo, que são nossos clientes, a construir seus produtos.” Muitos clientes que usam a tecnologia são estudantes e desenvolvedores de software, e uma porcentagem maior de universidades americanas está empregando o dispositivo em suas salas de aula ou laboratórios.
Com a versão 2.0, com lançamento previsto para esta primavera, os usuários podem coletar dados da mesma maneira. No entanto, esta iteração oferece uma duração de bateria mais longa com o sensor de movimento ICM-45696, que tem quase três vezes menos energia em comparação com o anterior. Isso permite que os usuários executem o dispositivo por mais horas ou dias, diz Choudhary. Além disso, o sensor 2.0 pode executar modelos básicos de aprendizado de máquina no chip.
“Quando pensamos em aprendizado de máquina, tradicionalmente você o executa em um grande processador”, explica Choudhary, “mas o que conseguimos fazer é criar um modelo de aprendizado de máquina e executá-lo no sensor”. Assim, se alguém quisesse testar um protótipo usando a solução de aprendizado de máquina, poderia visualizar o resultado de como um modelo criado funcionaria em diversas aplicações, praticamente em tempo real. Dessa forma, diz Choudhary, eles poderiam testar vários casos de uso em potencial e ver como o dispositivo os suportaria.
O SmartBug mede 36 milímetros por 50 milímetros (1,4 polegadas por 2 polegadas) para ambas as versões. Os usuários precisariam comprar o dispositivo sensor, bem como baixar o aplicativo relacionado ou acessar o software na plataforma Microsoft Windows 10. Choudhary cita um caso em que um desenvolvedor estava testando se a tecnologia poderia monitorar pessoas acenando com as mãos na frente de um dispositivo, seja para cima ou para baixo, para identificar uma atividade usando aprendizado de máquina.
“Existem todos os tipos de casos de uso únicos que eles conseguiram detectar”, diz Choudhary, “usando um modelo de aprendizado de máquina de potência muito baixa naquele chip”. Isso pode incluir uma solução de higiene das mãos para hospitais, que pode garantir que os trabalhadores lavem as mãos antes de se encontrarem com um paciente, com base no fato de terem ou não colocado as mãos sob a torneira.
Outros casos de uso incluem rastrear a posição da cabeça de um indivíduo quando essa pessoa usa fones de ouvido ou fones de ouvido. Com um SmartBug nos fones de ouvido, o sistema poderia rastrear como aquela pessoa estava movendo a cabeça. Várias empresas estão atualmente construindo algoritmos de áudio espacial com base em dados de posicionamento para melhorar as experiências de áudio.
Uma empresa na China está empregando o SmartBug para testar uma solução que rastreia a eficiência dos robôs de serviço de alimentação em restaurantes, permitindo que eles acompanhem a eficiência de todo o processamento enquanto servem comida aos clientes. E nos Estados Unidos, a tecnologia já rastreou carrinhos em um aeroporto para voos comerciais, além de monitorar pacotes transportados por voos de transportadoras.
Além disso, a tecnologia tem sido usada para monitorar a atividade do paciente em hospitais para entender as condições dos pacientes, incluindo como eles estão se recuperando de uma lesão com base nas leituras do sensor. Ainda outro caso de uso envolveu o rastreamento de condições em torno de moinhos de vento, para identificar a eficiência energética das turbinas. “Existem muitos casos de uso”, diz Choudhary, que espera expandir ainda mais com a versão mais recente do SmartBug. A versão 2.0 do sistema está prevista para ser lançada ainda neste ano.