Hotspot-urile wi-fi şi localizarea geografică

O tehnică mai performantă de determinare a poziţiei utilizatorului ar putea duce la îmbunătăţirea unor servicii. Sistemul, bazat pe algoritmi de învăţare, simplifică modul în care un dispozitiv electronic mobil îşi determină poziţia folosind puncte de acces wi-fi.

Multe aplicaţii pentru telefoanele mobile inteligente (apps) utilizează tehnologia de poziţionare spaţială pentru a prezenta utilizatorului informaţii despre poziţia geografică prezentă, cum ar fi indicaţii despre diversele tipuri de facilităţi disponibile în apropiere. Prin predicţia simultan a poziţiei utilizatorului şi a punctelor de acces wireless la Internet (numite şi hotspot-uri), este în prezent disponibilă o precizie de poziţionare îmbunătăţită, mulţumită unei echipe internaţionale de cercetare din care face parte şi Sinno Jialin Pan de la A*STAR Institute for Infocomm Research. Dezvoltatorii de software se aşteaptă că asemenea îmbunătăţiri vor duce la apariţia unei noi clase de aplicaţii pentru smartphone-uri, aplicaţii care pot reacţiona la modificări mici ale poziţiei geografice a utilizatorului.

În mod tradiţional, poziţia dispozitivului a fost determinată cu ajutorul sistemului de poziţionare globală (GPS), care utilizează sateliţi pentru a triangula locaţia aproximativă, dar exactitatea determinării este redusă atunci când dispozitivul mobil este în incinte acoperite. O abordare alternativă implică utilizarea "puterii semnalului primit" (RSS) de la emiţătoarele locale. Atenuarea undelor radio din cauza pereţilor pot limita precizia, astfel că este dificil de detectat cu acurateţe semnalele în medii complexe, pline de obstacole.

Dezvoltatorii de software au încercat să rezolve acest tip de probleme folosind aşa-numitele "tehnici bazată pe învăţare", care identifică relaţii între valorile RSS (eng. received signal strength) şi poziţiile punctelor de acces wireless. Asemenea sisteme nu au nevoie în mod obligatoriu de informaţii privind poziţia hotspot-urilor; ele mai degrabă "învaţă" din datele colectate de terminalul mobil. Această abordare prezintă şi dezavantaje: cantitatea de date de procesat poate fi mare, ceea ce face din procesul de calibrare unul consumator de timp. Modificările apărute în mediul înconjurător pot şi ele "învechi" datele de calibrare.

Pan şi colaboratorii săi au redus acest efort de calibrare în cadrul unei demonstraţii experimentale a unui protocol care calculează simultan atât poziţiile dispozitivului, cât şi ale punctelor de acces, un proces pe care ei îl numesc "colocalizare". "Integrarea celor două sarcini de estimare a locaţiei într-un model matematic unificat ne permite să putem exploata pe deplin corelaţiile dintre poziţiile dispozitivului mobil şi ale hotspot-ului", explică Pan.

Mai întâi, cercetătorii au creat şi "antrenat" un sistem bazat pe învăţare folosind informaţii legate de puterea semnalului primite de la punctele de acces care se află în locurile selectate din zona de interes. Ei au folosit aceste informaţii pentru a calibra un sistem probabilistic de "estimare a poziţiei". Apoi au aproximat poziţia cu ajutorul modelului creat, folosind eşantioane ale puterii semnalului emis în timp real de la punctele de acces.

Studiile experimentale au arătat că în cazul acestei modalităţi de abordare, pe lângă faptul că a fost necesară o calibrare mai redusă, rezultatele obţinute au fost mai precise decât în cazul altor sisteme considerate foarte performante. "În continuare ne propunem să aplicăm această metodă la scară mai mare", afirmă Pan. "De asemenea, dorim să găsim modalităţi de a utiliza poziţiile estimate pentru a furniza mai multe informaţii utile, cum ar fi publicitatea pe bază de poziţie geografică." Deoarece această tehnică ar putea ajuta roboţii să navigheze singuri, ea ar putea avea implicaţii importante pentru domeniul roboticii, care în prezent se află în plin avânt.

Mai multe informaţii, aici.