研究人员在这块小型电路板上安装了可以监测各种数据的感测器。

这块饼干大小的电路板可以监测运动，声音，气压，湿度，atv，温度，光强，以及电磁干扰等数据。

想把你家智能化，却不想高价购买一堆智能家居设备？有人也是这么想，所以他把数种感测器放在一起，发明出了一款饼干大小的超级感测器。

这个人叫GieradLaput，是美国卡内基梅隆大学学习人机交互的研究生。这款超级感测器是他“人工合成感测器”项目的主要硬件部分。

通过对所收集到的数据进行分析，atv直播，它可以实现各种监测，比如计算还有多少纸巾，识别房间里面人的进进出出，或者注意家里老人的情况（通过家电的使用对老人进行跟踪）。他的研究成果将被展示于本周丹佛举行的2017人机互交大会。

虽然离产品化还有一段距离，这款感测器在首轮测试中的表现十分准确。如今，他的团队正在对首批生产的100枚感测器进行压力测试。Laput表示，他们现有的感测器成本为100美元，但是如果进行大规模生产，其成本可以降至30美元。

Laput表示，发起这个项目的动机是为做出一款可以代替智能物联网设备，或无线智能标签的小型多功能感测器。因为智能设备往往价格极高，并且很少会相互合作，无线标签则需要被贴满所有需要监测的设备。

此外，他们还想尝试一下没有摄像头监测会怎样，因为考虑到隐私用户往往会避免装有摄像头的产品。

为了实现无画面监测，Laput和他的团队把运动，声音，气压，湿度，温度，光强，以及电磁干扰等多种感测器安装在了同一块电路板上。

“由于我们拥有多种平面，因此可以感测各种东西”，Laput解释道。

在试用测试中，Laput的团队把5块超级感测器分别安装在同一栋楼的厨房，办公室，公共区域，以及教室中，并且让它们连续工作了两周。

在厨房中，该感测器可以识别水龙头的开关和纸巾的抽出。在办公室中，该感测器可以识别敲门。在公共区域中，该感测器则成功的识别咖啡机和微波炉是否正在被使用，以及大门的开关。

这些功能来自于对感测器所收集的原始数据进行二次甚至三次分析。

目前，该感测器以及配套的机器学习软件的准确度已经十分不错。但是如果他们希望商业化这个产品，其准确度还需要进一步的提高。

在一周的训练和测试后，5个地点的38个感测器的平均准确度为96%。这一数字在一周之后升至98%。对一款无时不刻都在工作的感测器来说，2%的误认率还是有点太高了。

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编辑：陈翔宇

「DeepTech深科技」招募编辑记者

（人工智能、生物医学、自动驾驶等方向）

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