RedacciónT21 
Las gafas inteligentes son ordenadores llevables que probablemente ayudarán al crecimiento del Internet de las Cosas. Las gafas inteligentes disponibles actualmente, sin embargo, presentan una serie de problemas para su comercialización, como la corta duración de su batería y su baja eficiencia energética. Además, las gafas que utilizan comandos de voz han planteado la cuestión de los problemas de privacidad.
Un equipo de investigación dirigido por el profesor Hoi-Jun Yoo, del Departamento de Ingeniería Eléctrica del Instituto Superior de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST, por sus siglas en inglés) ha desarrollado recientemente una actualización de su modelo K-Glass: K-Glass 2.
K-Glass 2 detecta los movimientos oculares de los usuarios para apuntar a iconos del ordenador u objetos de Internet, y utiliza los guiños para los comandos. Los investigadores llaman a esta interfaz «i-Mouse», pues elimina la necesidad de utilizar las manos o la voz para controlar un ratón o un teclado táctil..
Al igual que su predecesor, el K-Glass 2 también emplea la realidad aumentada, que muestra en tiempo real información complementaria pertinente en forma de texto, gráficos en 3D, imágenes y audio, superpuesta a los objetos seleccionados por los usuarios.
Resultados
Los resultados de la investigación, y el funcionamiento exitoso de K-Glass 2, se presentaron en la Conferencia Internacional de Circuitos de Estado Sólido, del Instituto de Ingenieros Electrónicos y Eléctricos (IEEE), celebrada en febrero en San Francisco (EE.UU.).
El i-Mouse es una interfaz en la que el sensor mirada-imagen (SIG) y el procesador de reconocimiento de objetos (ORP) se apilan verticalmente para formar un pequeño chip. Cuando tres LEDs (diodos emisores de luz) infrarrojos integrados en el K-Glass 2 se proyectan en los ojos del usuario, GIS reconoce su punto focal y calcula las posibles ubicaciones de la mirada mientras el usuario mira por encima de la pantalla.
A continuación, el sensor electrooculográfico incrustado en las almohadillas para la nariz de las gafas lee los movimientos de los párpados del usuario -por ejemplo, guiños- para hacer clic sobre el icono u objeto seleccionado.
Larga vida a la batería
Vale la pena señalar que el ORP actúa sólo dentro de la región de interés de los usuarios. Esto se traduce en un ahorro significativo de la vida de la batería.
En comparación con los chips de ORP anteriores, este chip utiliza 3,4 veces menos energía, consumiendo un promedio de 75 milivatios (mW), ayudando de ese modo a K-Glass 2 a funcionar durante casi 24 horas con una sola carga.
Yoo señala en la nota de prensa de KAIST: «La industria de las gafas inteligentes seguramente crecerá a medida que veamos cómo el Internet de las cosas se convierte en lugar común en el futuro. Con el fin de agilizar el uso comercial de gafas inteligentes, mejorar la interfaz de usuario y la experiencia de usuario es tan importante como el desarrollo de plataformas portátiles de bajo consumo y tamaño compacto con alta eficiencia energética. Hemos demostrado tal avance a través de nuestra K-Glass 2. Usando la i-Mouse, K-Glass 2 puede proporcionar realidad aumentada compleja con bajo consumo de energía, clicando con los ojos».
Realidad aumentada
El predecesor de K-Glass 2, K-Glass a secas, poseía propiedades de realidad aumentada (RA) que se mantienen en su evolución. Así, como explica Kaist en otra nota de prensa, permiten por ejemplo conocer el menú y el número de mesas disponibles en un restaurante sólo viendo su nombre desde la calle.
Hasta ahora, la mayoría de tecnologías de realidad aumentada requerían que los objetos observados contuvieran algún código de barras o código QR. Sin embargo, la tecnología de KAIST funciona igual que la visión humana.
Casi inconscientemente o automáticamente, desentraña la información más relevante y pertinente sobre el entorno en el que opera la visión humana, eliminando así los datos innecesarios a menos que deban procesarse.
A cambio, el procesador puede acelerar drásticamente el cálculo de algoritmos complejos de RA. K-Glass funciona procesando datos en paralelo, al igual que las neuronas humanas, hasta que se determina cuál es la información relevante. Gracias a ese trabajo en paralelo obtiene gran eficiencia energética.
Referencia bibliográfica:
Injoon Hong et al.: A 2.71nJ/Pixel 3D-Stacked Gaze-Activated Object Recognition System for Low-power Mobile HMD Applications. IEEE International Solid-state Circuit Conference (2015).
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