在當下的智能家居中，技術能夠跟蹤諸如冰箱、電視機或吹風機的特定電器耗費多少電量。但那些技術通常都不能顯示實際上是屋子里的哪一個人在使用那些設備。

　　華盛頓大學開發的一項名為MagnifiSense的新可穿戴技術能夠全天候感應用戶在使用什么設備和車輛，這使得它能夠幫助跟蹤個人的碳足跡，使得家居電器智能化，甚至能夠幫助照顧老年人。

　　研究人員本周在2015年ACM（美國計算機協會）普及與普適計算國際聯席會議上介紹了該項研究。在試驗中，MagnifiSense經過快速的一次性校準后區分用戶與12款常用設備的準確率達到了94%。那些設備包括微波爐、攪拌機、遙控器、電動牙刷、筆記本電腦和燈光調光器，甚至包括小汽車和公交車。即便沒用進行校準，MagnifiSense的準確率也依然達到83%。

　　運作原理方面，該腕戴傳感器利用設備中的電力組件或者電動機發出的獨特電磁輻射特征來確定穿戴者什么時候打開了電燈開關或者烘箱，又或者什么時候登上了火車。

　　華盛頓研究基金會計算機科學工程與電機工程學講座教授、華盛頓大學Ubicomp實驗室主任什維塔克·帕特爾（Shwetak Patel）說道，“這是另一種記錄你與設備的交互情況的方式，借助它，到一日或者一個月結束的時候，你就能夠知道自己消耗了多少能源。”

　　帕特爾說道，“現在，我們能夠知道電燈在你們的能源使用中的占比為20%。借助該項技術，我們可以進行具體的區分，比如是誰使用了那些能源。”

　　在一項為時24小時的試驗中，用戶做了多件事情，從在筆記本電腦上閱讀到煮飯再到坐公交車。在他與不同的設備與車輛的29次交互中，MagnifiSense系統準確識別出了其中的25次。

　　MagnifiSense在其它的智能家居應用領域也擁有潛力，比如識別用戶的電器或者設備使用偏好。舉例來說，通過感應打開電視或者平板電腦的是成年人還是小孩，系統能夠相應自動展示他們最喜歡的內容節目，或者對設備體驗進行定制化，從而展示合適的內容。

　　在輔助生活型住房或者養老院中，該可穿戴傳感器可幫助跟蹤老年人進行烹飪、梳洗等日常活動的效率。它還可以檢測烘箱是否被忘記關閉很長一段時間，從而幫助給人們發出警告提醒。

　　研究論文主要作者、華盛頓大學電機工程博士生愛德華·王（Edward Wang）說，“MagnifiSense的好處在于，你不必給家里的每一件電器設備裝上這種技術，避免了高昂的支出和麻煩的流程。它還能夠感應其它技術無法感應的“空白區”，如電池供能的設備。”

　　該團隊整合了三個簡單的現成傳感器，使用電感器或線卷將它們繞在磁體上。

　　那些傳感器還可以捕捉到寬廣的頻率范圍，使得系統能夠區分日常設備嵌入的不同電子元件組合（如電動機、整流器和調節器）放出的電磁輻射。愛德華·王說，“例如，攪拌機打開的時候，調節器會改變改設備的電流分布，形成某種類似于聲帶的東西。攪拌機‘的聲音’跟吹風機很不一樣，盡管聽上去很像。”

　　該團隊還開發了創新性的信號處理和機器學習算法來幫助該系統準確匹配那些聲音和特定的設備類型。

　　研究人員指出，將該技術做成可穿戴設備的一個好處在于，擔憂隱私問題的人在使用的時候都可以隨時進行控制，又或者直接將其關掉。

　　他們接下來的計劃包括在更多的設備類型上測試MagnifiSense，以及區分相鄰運作的多個設備。舉例來說，在初期試驗中，MagnifiSense最不擅長準確區分少數特定的電動牙刷、電動剃刀和汽車。

　　研究人員還計劃將其概念驗證設備微型化為某種可嵌入手表或手環的產品。基于調查研究，該團隊相信通過對現有智能手機和智能手表的磁性傳感器的更新速率進行小幅改進，利用簡單的軟件升級，MagnifiSense不久之后就能夠應用于新設備。

　　“我們認為它可以整合到任何腕戴產品。”帕特爾說，“接下來的計劃就是看看我們還可以監測哪些設備，以及開發一個可穿戴的原型產品。”