[Kai Kunze] fra det indlejrede systemlaboratorium på Passau på 25c3 for at tale om cyborgs og gargoyles: state of the art i bærbar computing. Der har været mange homebrew bærbare computing løsninger, men [Kai] dækkede specielt projekter, der kunne se daglig brug i den virkelige verden.
Den første var et prototype system, de byggede til brug på hospitaler. Lægen havde en bælte spænde størrelse Linux computer under hans frakke, som var fastgjort til en RFID-læser på hans håndled. Han ville læse klienterne RFID Wrist Band, som ville vise deres diagram på skærmen. Han kunne derefter rulle og vælge med en kapacitiv sensor indbygget i frakken. Noter kunne tages ved hjælp af et Bluetooth-headset. Systemet holdt lægens hænder helt gratis til at undersøge klienten, mens du stadig tilbyder så meget information som muligt. De løb faktisk dette system i 30 dage på et hospital.
Det næste eksempel var et fælles projekt med bilproducenten Skoda. Kvalitetssikring (QA) test kan være en lang proces med mange meget flere trin end monteringsoperationer. Holdet vedhæftede sensorer til arbejderen for at identificere, hvor arbejderen var i forhold til bilen og for at få direkte måling af det objekt, der blev testet. Brugen af bærbar teknologi indebar, at de fik meget flere data, end de typisk ville med standard QA-testning og de kunne hurtigt bede arbejdstageren, hvis de savnede et trin.
[Kai] identificerede et par projekter, der ville gøre udviklingen af dit eget system meget hurtigere. Kontekstgenkendelsesnetværktøjskasse hjælper dig med at identificere, hvilke handlinger der udføres. De har brugt det til at bygge systemer som en automatiseret Kung-Fu træner, der kan genkende poser. Der er også en kontekstloggerapp til iPhone, der kan trænes ved hjælp af accelerometerdata for at genkende forskellige aktiviteter. Han foreslog også et program, der blev udviklet med Zeiss for visuelt at få arbejdere, da de udførte opgaver. I test var det 50% hurtigere end tekstinstruktioner og 30% hurtigere end stemme.
En af de meget mere bizarre / interessante ideer, vi så, var en telefon locator baseret på resonans (PDF). Udviklet til en Symbian-enhed, ville det spille en lyd og derefter registrere det resultat, der var blevet ændret af omgivelserne. Hver overflade havde sin egen signatur, så du kunne spørge telefonen, og den ville rapportere, hvor det var dvs. på skrivebordet, på sofaen, i skuffen. Denne resonansprøveudtagning kan også anvendes ved hjælp af vibrationsmotoren.
Det sidste punkt [Kai] berørte var privatliv. Hvis du har en sensor, giver du potentielt at give væk personoplysninger. Han viste et eksempel på, hvordan systemer kunne udvikles for at holde disse oplysninger til brugerne. Den første del var et videokameraoptagelse af bevægelsen af mennesker i et rum. Det kunne identificere, hvor ansigterne var, men ikke hvem de var. En af deltagerne havde et accelerometer, der optager deres bevægelser. Denne bruger kunne bruge kameraets data til at finde ud af sin egen bevægelse i rummet ved at korrelere dataene, men ingen andre ville se det fulde billede.