A Marsra készülő drónok és terepjárók prototípusait tesztelte nyáron a kanadai Nyugati Egyetem Izland mostoha időjárású részén, jeges szélben.

„Életemben nem láttam még ilyen őrült szelet. Drónok nem tudnak repülni ekkora szélben, és embereket sem akartunk kockáztatni” – nyilatkozta Catherine Neish, a felsőoktatási intézmény bolygógeológusa.

Amikor az időjárási feltételek minimálisan javultak, kiderült, hogy robotok és emberek tudnak alkalmazkodni hozzájuk. Drónok, terepjárók és emberek koordinált marsi, holdbéli tevékenységét igyekeztek szimulálni.

Izland ideális terep űrmissziók próbájához. A sziget sok része, lávás területek, gleccserek és hegyek földönkívüli közegekre emlékeztetnek. Mivel kis ország, rövid idő alatt többféle terep tesztelhető.

Neish és csapata a sziget közepén lévő, 2014 végén és 2015 elején kitört lávafolyam-helyszínen végezték kutatómunkájukat. A Marson ugyan nem tudunk aktív vulkánról, és az ottani erózió a földihez képest relatíve lassú, viszont a terep és a közeli gleccserek miatt mégis sok a hasonlóság a vörös bolygóval.

A lávánál a Honeybee Robotics által fejlesztett, mintavevő eszközzel felszerelt drónt vizsgáltak. A munka hasznos lehet a NASA számára a Marson drónok és terepjárók által gyűjtött minták tanulmányozásához.

A Kanadai Űrügynökség MERS (Mars Exploration Science River) terepjáróját és az Arizonai Egyetem drónjait szintén tesztelték. A teszteken a Nemzetközi Űrállomás kanadai robotkarját működtető személyzet és a Reykjavik Egyetem kutatói is részt vettek.

A terepjárókat és a drónokat egymástól függetlenül ieányították a NASA kaliforniai Sugárhajtású Laboratóriumának (JPL) távközreműködésével. A JPL mérnökei az interneten küldték az utasításokat, amelyek alapján a helyszíniek terveket dolgoztak ki.

Jelenleg az izlandi kirándulás adatait elemzik, a következő helyszíni teszteket 2023-ban fogják végezni. Bizakodnak, hogy a terepjárók és a drónok koordinációja hatékonyabb és a széljárás is kedvezőbb lesz.

A Stanford Egyetem kutatói rugalmas és nyújtható szenzorral felszerelt, az emberi bőrhöz ragasztható, tumorok méretváltozását figyelő, kicsi és autonóm eszközt fejlesztettek. A nem invazív, elemmel működő kütyü tíz mikrométernyi módosulásokat is képes észlelni, az eredményeket pedig vezeték nélkül, valósidőben egyetlen gombnyomásra juttatja el okostelefon-alkalmazásra.

A kütyü neve FAST (Flexible Autonomous Sensor measuring Tumors, tumorokat mérő rugalmas, autonóm érzékelő, a rövidítés gyorsat jelent), amely teljesen új, gyors, nem drága, pontos eszköz rákellenes gyógyszerek hatékonyságának tesztelésére, és a rosszindulatú daganatok elleni küzdelem új irányait jelölheti ki.

Évente többezer potenciális rákellenes gyógyszert tesztelnek egereken, amelyek közül kevesen jutnak el emberi alkalmazásokig. Új gyógymódok kidolgozása azért is lassú, mert maguk a tumor csökkenését mérő technológiák lassúak, akár hetekig is várhatunk az eredményekre. A rák biológiai sokszínűsége, a meglévő mérési módszerek hiányosságai és a viszonylag kisméretű minták miatt hatékony gyógyszerek fejlesztése nehéz és munkaigényes. Egyes esetekben a mérések még ma is kézzel, körzővel történnek.

Fémből készült fogószerű eszközök, például körzők használata puhaszövetek mérésére minden, csak nem ideális, a radiológiai megközelítés pedig nem szolgáltat folyamatosan adatot a valósidejű állapotelemzésekhez.

Itt jön képbe a daganat méretéről percenként adatokat küldő FAST.

Érzékelője rugalmas és nyújtható, bőrszerű polimerből áll, amelybe egy réteg arany áramkört ágyaztak be. A szenzor kicsi elektronikus hátizsákhoz kapcsolódik. A készülék méri a membrán igénybevételét, hogy mennyire nyúlik, vagy zsugorodik, és az okostelefonra küldi ezeket az adatokat. A hátizsák közvetítésével a tumor méretcsökkenésével összefüggő potenciális gyógymódok gyorsan és biztonságosan kidolgozhatók.

Egerekkel végzett kísérleteik alapján, a kutatók az új eszköz három előnyét emelték ki: a folyamatos megfigyelést, más módszerekkel nehezen érzékelhető változások észlelését, FAST autonóm és nem invazív jellegét.

A „csomag” újrahasznosítható, összeállítása kb. hatvan dollár, egérre percek alatt felrakható. Az aranyréteg nyúlás közben repedezik, az anyag elektromos vezetőképessége módosul, a szenzor ellenállása nő. Összehúzódáskor pedig a repedések miatt jobban vezeti az áramot.

Hiába a jó szándék, a szomorú valóság az, hogy az általunk aprólékosan kiválogatott műanyaghulladéknak csak egy részét hasznosítják újra. Egyik legfőbb ok, hogy sem a válogatási módszer, sem az újrahasznosítás nem elég átgondolt.

Például az Ausztrál Statisztikai Hivatal szerint az összes évi szemétnek csak a felét reciklálják, Új Dél-Wales államban pedig a 800 ezer tonna műanyagnak mindössze tíz százalékát, mert nem pontos a válogatás.

„Az újrahasznosítási folyamat egész bonyolult. Ha nagyáruházba megyünk, vagy napi szemetes munkánkat végezzük, tudni kell, hogyan helyezzük a jó kukába az újrahasznosítandó darabokat. Ismernünk kell a címkéket, jeleket” – magyarázza Xu Wang, a Sydney Műszaki Egyetem tanára.

Wang és kutatótársai ebből az alapvetésből kiindulva, automatikusan válogató csúcstechnológiás „intelligens szemétkukát” fejlesztettek. Az eszközbe high-tech megoldásokat, mesterséges intelligenciát, gépi látást, robotikát, dolgok internetét (IoT) integráltak. Változatos szenzorok vizsgálják az adott tárgy tömegét, anyagát stb.

„Többfajta hulladékot, köztük üveget, fémet és műanyagot tud osztályozni” – folytatja Wang, majd kiemelte, hogy a kuka többféle műanyagot ismer fel.

Kamera és mesterségesintelligencia-algoritmus közös munkájának eredményeként különbözteti meg a műanyagokat, míg az IoT és a robotika a hulladék kukába válogatását végzi.

A körkörös gazdaság (circular economy) agendájának szellemében, egy ilyen innováció megtriplázza a hulladékfeldolgozó-ipari munkahelyek számát. Ezt azzal éri el, hogy ösztönzőleg hat a csúcsminőségű újrahasznosított termékek gyártására, új piacok kialakítására.

A lábak nélküli, intelligens kuka egyelőre finomhangolásra váró prototípus, feltalálói viszont már kereskedelmi forgalmazásán gondolkoznak. Bevásárlóközpontokban, mozikban, iskolákban, üzlethelyiségekben, reptereken és sok más helyen szeretnék látni.

„A fogyasztó csak beledobja a szemetet, és megy tovább. Ennyire egyszerű” – összegez Wang.

Egyelőre még a Marson sem találtunk semmilyen életet, de Sasha Quanz, a Zürichi Szövetségi Technológiai Intézet, az ETH Zürich asztrofizikusa szerint a következő huszonöt évben a naprendszerünkön túli bolygókon felfedezhetjük élőlények nyomait. A kutató és munkatársai több technológiai projekten dolgoznak, amelyekkel választ kaphatnak a földönkívüli lét kérdésére.

Rengeteg exobolygót nem fedeztünk még fel, igaz, van is belőlük egy csomó, mert a Tejút-galaxis több mint százmilliárd csillagának mindegyikéhez legalább egy tartozik. Elképzelhető, hogy sokuk földszerű, és az adott csillagtól pont az életnek kedvező feltételeket jelentő távolságra fekszenek. Például folyékony vízzel rendelkeznek.

Arról viszont fogalmunk sincs, hogy van-e atmoszférájuk, és ha igen, miből áll. Tehát a légkörüket kellene figyelni, amelyhez új megfigyelési megközelítés szükséges, hogy lefényképezhessük ezeket a bolygókat.

A Webb Űrteleszkóp sajnos nem alkalmas erre. Nemrég ugyan készített képeket a Jupiternél tízszer nagyobb HIP 65426b gázóriásról, de az égitest szülőcsillagához mért távolsága százszor több mint a Földé a Naptól.

A teleszkópot eleve nem exobolygók, hanem a legrégebbi csillagok tanulmányozására fejlesztették, és ugyan bolygókról, atmoszférájuk széndioxid- és víztartalmáról is állapított meg érdekes dolgokat, de ezek mind túl távol fekszenek a csillaguktól ahhoz, hogy legyen rajtuk vagy a légkörükben folyékony víz.

Tehát a Webb nem elég robusztus ezeknek a kisebb bolygóknak a vizsgálatára. Quanz és társai viszont speciális képalkotót és spektrográfot fejlesztenek az Európai Űrügynökség egyik chilei megfigyelőállomásában valamikor munkába álló Extrém Széles – például negyven méteres tükörrel rendelkező – Teleszkóphoz (ELT). Ha az ELT elkészül, a világ legnagyobb teleszkópja lesz.

A rendszer elsődleges célja valóban földszerű bolygók fényképezése a legközelebbi csillagok valamelyikének a környékén. Hosszabb távon nemcsak egy, hanem tucatnyi exobolygóról készítenének az atmoszféra vizsgálatára alkalmas képanyagot.

Persze nem biztos, hogy ez a legjobb műszer és módszer a földönkívüli élet tanulmányozására, mert például a Föld atmoszférája interferenciákat okozhat, torzíthatnak a mérések. Lehet, hogy a Webbnél és az ELT-nél is újabb eszközre, sőt, űrutazásra lesz hozzá szükség.

Quanz reménykedik, hogy az ETH Zürichen lerakják a misszió alapjait, és a majd rendelkezésükre álló technológiákkal többet tudnak meg az élet építőkockáiról. Úgy érzi, a valóságtól egyáltalán nem elrugaszkodott jóslat, hogy huszonöt éven belül életet találhatunk a naprendszeren túl.

A hanggal működtetett okostelefonokkal nagyon fontos, és eddig többé-kevésbé figyelmen kívül hagyott réteget céloznak meg Afrika Szaharától délre fekvő részein – több tízmillió személyt, akik nem tudnak írni, olvasni.

A helyileg fejlesztett és összeszerelt, 92 dolláros elefántcsontparti Szuperfon hangasszisztenssel működik, az reagál az utasításokra. A készüléket azért tervezték, hogy az érintettek a hétköznapi feladatokat kivitelezhetőbbnek érezzék, jobban megértsenek dokumentumokat, eredményesebben kommunikáljanak kormányzati ügynökségekkel, tudják kezelni a bankszámlájukat. Elefántcsontpart kb. negyven százaléka analfabéta.

Szintén fontos szempont, hogy ezek a személyek leküzdjék a csúcstechnológiákkal szembeni előítéleteiket, frusztrációikat.

A Ceco cég termékének használója tizenhét helyi és ötven, más afrikai országban beszélt nyelv közül választhat. A fejlesztők ezer fölé szeretnék növelni a nyelvek számát, amellyel a kontinens felét lefednék. Munkájukat mintegy háromezer önkéntes támogatja.

„Sok szervezetnél elsődleges cél az analfabéták megtanítása az írásra-olvasásra, és csak utána jön a technológia, mert ahhoz mindkettőt pontosan kell használni. Mi kihagyjuk az írást-olvasást, és egyből be akarjuk őket kapcsolni a gazdasági és a társadalmi életbe” – nyilatkozta Alain Capo-Chichi, a Ceco benini elnöke.

Az ENSZ 2016-os, utolsó ilyen felmérése alapján, a világ 750 millió felnőtt analfabétájának 27 százaléka Afrika Szaharától délre fekvő részein él. A kontinensen közel kétezer nyelvet beszélnek, egyiket-másikat több tízmillióan, és nemcsak egymás között, hanem más etnikumokkal is azon kommunikálnak.  Egyes nyelvek viszont lényegében csak szűk közösségekben használt dialektusok.

Az alacsony számok és/vagy a gazdasági befolyás hiánya miatt a fejlesztők általában figyelmen kívül hagyják ezeket a kis nyelveket, míg másokra már dolgoztak ki hangasszisztens-alapú megoldásokat. A Ceco nincs egyedül, a ghánai Mobobi például a helyi twi nyelvre fejlesztett asszisztenst (Abena AI), míg a Mozilla a Kelet-Afrikában közel százmillió személy által beszélt szuahélira dolgoz ki hasonló megoldást.

Egyes helyi telekommunikációs szakértők szerint viszont nincs szükség asszisztensekre, mert egyes alkalmazások, például a WhatsApp hangüzenet-szolgáltatása megoldja a problémák zömét. Új telefon helyett bármilyen okostelefonra telepíthető szoftverek kellenének, helyi nyelvekkel – vélik.

Hogyan generáljunk szuperszámítógép nélkül, közönséges grafikus kártyával másodpercek alatt szövegből képet, például hogyan „várják boldog zöldségek a vacsorát?”

A kérdés kicsit sci-finek (másrészt bugyutának) hangzik, pedig nem az, mert a Müncheni Ludwig-Maximilian Egyetem (LMU) Stable Diffusion mesterségesintelligencia-modellje képes rá (és a vacsoraváró boldog zöldségekről is tud képet alkotni, lásd a mellékelt ábrát).

Az algoritmust a felsőoktatási intézmény Gépi Látás és Tanulás Csoportja fejlesztette.

„Speciális művészi tehetséggel, számítógépes ismeretekkel és különleges hardverrel nem rendelkező laikusok számára is hatékony eszköz a számítógépes képgenerálást utasítás alapján megvalósító új modell. A modell megszünteti a hétköznapi halandók önkifejezési korlátjait” – jelentette ki a fejlesztést vezető Björn Ommer professzor.

Kívülállók mellett természetesen valódi művészek is hasznát vehetik, mert új ötleteiket pillanatok alatt képvázlatokká alakíthatják. A kutatók meg vannak győződve, hogy ezek az új, mesterségesintelligencia-alapú képalkotó eszközök kitágítják a hagyományos kreatív szoftverek, például a Photoshop adta lehetőségeket.

Ha a Photoshop jelentette a képalkotásban azt, mint a szövegszerkesztő a kézzel és írógéppel írásról a számítógépesre történő váltásban, akkor az egyre több szövegről-képre (text-to-image) alapú MI (OpenAI, Google stb.) a vizuális önkifejezés új szintjét hozza el.

Az LMU projektjét a Stability.AI startup segítette, a modellt az ő szervereiken trenírozták. Ommer elmondta, hogy a jóval több számítási kapacitás és gyakorlópélda tették megoldásukat a jelenlegi egyik legerősebb képszintézis-algoritmussá.

A modell – és az utóbbi évek több hasonló algoritmusának – specialitása, hogy hagyományos gépen is jól működik. Néhány éve még teljesen más volt a helyzet…

Ehhez annyi kellett, hogy a több milliárd gyakorlókép lényegét az MI néhány gigabájtos modellbe tömörítse. Egy ilyen algoritmus tudja, miből áll az autó, mik egy művészi stílus jellemzői stb. Ezeket a kulcstényezőket megtanulva, képes további példákat generálni.

„Nagyjából ugyanúgy, mint ahogy egy festőtanuló egy öreg mester workshopján elsajátítja, hogyan fessen a mester stílusában” – magyarázza Ommer.

A kutatók célja, hogy a számítógépek megtanuljanak látni, értsék egy adott kép tartalmát. Modelljük komoly előrelépés ebbe az irányba.

A modell a CreativeML, Open RAIL-M licenc alatt szabadon hozzáférhető.

Gépitanulás-modellek feladatok, például képosztályozás hatékony kivitelezésére történő begyakoroltatása többmillió, esetleg többmilliárd kép megismertetésével jár. Ekkora adatsor összegyűjtése komoly kihívásokkal jár. Egyes esetekben, például, ha személyiségi jogokról (privacy), mondjuk, orvosi képekről van szó, különösen nehéz korrekt adatsor létrehozása.

Az MIT (Massachusetts Institute of technology) és a neves felsőoktatási intézményben alapított DynamoFL startup népszerű technikával, az úgynevezett egyesített tanulással (federated learning) igyekszik megoldást találni a privacy problémára. Eddigi közös munkájukkal a tanulási módszer gyorsabbá és pontosabbá vált.

Az egyesített tanulás együttműködés-alapú módszer gépitanulás-modellek gyakoroltatására. A módszerrel az érzékeny felhasználói adatok nem szivárognak ki, privát adatok maradnak.

Lényege, hogy többszáz vagy többezer felhasználó maga gyakoroltatja a saját modelljét. Saját adatokkal dolgozik a saját eszközén. Utána az összes felhasználó központi szerverre küldi a modelljét. A szerveren összekombinálják őket, a kombináltból újat hoznak létre, amelyet valamennyi felhasználónak visszaküldenek, és amely jobb, mint az eredetiek.

A FedLTN nevű modell a gépi tanulásban ismert lottószelvény-hipotézisen alapul. Lényege, hogy nagyon nagy idegháló-modellekben léteznek ugyanarra a teljesítményre képes, kisebb alhálózatok. Egy ilyen alhálózatnak a megtalálása hasonló a nyertes lottószelvény megtalálásához. (A névben lévő LTN a lottery ticket network-öt, a lottószelvény-hálózatot rövidíti.)

A FedLTN egyrészt pontosabb, másrészt kisebb a kombinált modell. Felgyorsítja a felhasználók és a központi szerver közötti kommunikációt (ami négyszer-hatszor gyorsabb lesz), miközben garanciát jelent arra, hogy minden egyes felhasználó a saját környezetéhez szabott modellt kap.

Más módszerekkel összehasonlítva, a FedLTN mérete legalább egy nagyságrenddel kisebb, mint a többié, miközben minimum tíz százalékkal pontosabb.

Japán kutatók távirányítható cyborg-csótányokat alakítottak ki. A félig rovar, félig gép rendszerben az állatot parányi vezeték nélküli irányító modullal szerelték fel. A modult napelemhez kapcsolt, újratölthető elem működteti.

Annak ellenére, hogy mechanikus eszközök vannak rajta, az ultravékony elektronika és a rugalmas anyagok nem zavarják a helyváltoztatásban, sőt, lehetővé teszik az állat szabad mozgását. Ezzel pedig a cyborg rovarok praktikus célokra is használható valósággá válnak.

A hibrideket kockázatos közegek kivizsgálására, a környezet folyamatos megfigyelésére alkalmazhatják. Viszont csak akkor lesz értelme, ha működtetői hosszabb ideig távirányíthatják. Ez elsősorban a lábmozdulatok vezeték nélküli vezérlésére vonatkozik.

Mivel senki sem örülne egy elszabadult csótányrajnak, az elem megfelelő töltöttségi szinten tartása kritikus tényező. Akár töltőállomásról is működhetnének, viszont ha mindig vissza kellene térniük, időérzékeny munkák esetében komoly problémák merülnének fel. A kutatók ezért döntöttek a folyamatos töltöttséget biztosító, „fedélzeti” napelem mellett.

Az eszközök a hat centi hosszú madagaszkári csótányba integrálása komoly mérnöki kihívásnak bizonyult. Speciális „hátizsákot” és ultravékony napelem-modulokat, plusz megfelelő ragasztórendszert kellett kitalálni hozzá. Úgy kell működniük, hogy sokáig az állaton maradjanak, viszont minimálisan se akadályozzák a természetes helyváltoztatásban.

A vezeték nélküli lábirányító modult és a lítium-polimer elemet a csótány hátának felső részéhez rögzítették, a 3D nyomtatott hátizsák segítségével. Elérték, hogy az elektronika akár egy hónapig kitartson az állaton. A 0,004 milliméter vastag napelem-modult a hát hátsó részéhez rögzítették. Kicsi, de erős szerkezet: az élő rovarokhoz használt legkorszerűbb energiagyűjtő eszközöknél ötvenszer több energiát képes generálni.

Az eszközök elhelyezése, a pontos hely kiválasztása szintén kulcsfontosságú volt, mert máskülönben a rovar nem tudna mozogni. A kivitelezés előtt rengeteg csótány mozgását tanulmányozva döntöttek. Végül a lábmozgást stimuláló miniatűr drótokat is az állathoz rögzítettek.

A cyborgot letesztelték, az elemet napfényutánzattal töltötték fel harminc perces működésre, a távirányított állat jobbra és balra fordult. Megállapították, hogy a jövőben még flexibilisebb anyagokat használnak.

Csótányok után más rovarok, egyes bogarak, vagy repülő rovarok, például kabócák is sorra kerülhetnek.

Egy, a Glasgow Egyetem kutatói által vezetett nemzetközi csapat maszkot viselő beszélők szájáról is olvasó rendszert fejlesztett. Munkájuk a következőgenerációs hallókészülékeket vetíti előre.

Ma a világ lakosságának öt százaléka, kb. 430 millió személy visel a hallását segítő technológiát. Ezek a megoldások sok szempontból hasznosak, az újak széles spektrumon gyűjtik, majd a hang módosításával felerősítik az adatokat.

A Glasgow-i fejlesztés a rádiófrekvenciás érzékelés és mesterséges intelligencia kombinációja; a kettőt együtt most használják először ajakmozgások azonosítására. Ha a rendszert hagyományos technológiába integrálják, kezelni tudja azok egyik buktatóját, az úgynevezett koktélparti effektust.

A készülékek a környezeti zajok felerősítésével segítik viselőjüket. Ha viszont túl nagy a zaj, például egy koktélpartin, az erősítés olyan széles spektrumon történik, hogy nagyon nehéz speciális hangokra, például egy adott személyre összpontosítani.

Az intelligens hallókészülék, a hagyományos darab és az erősítés pluszadatokat gyűjtő második eszközzel való kiegészítése. Ez az eszköz kamera is lehet, és a videoanyag segíthet, viszont személyiségi jogi (privacy) problémákat vet fel, ráadásul a maszkon keresztüli „beszédolvasás” így sem megy.

Mivel csak rádiófrekvenciás adatokkal dolgozik, videofelvételekkel viszont nem, az új technológia nem sérti meg a személyiségi jogokat.

A fejlesztésben önkéntesek is részt vettek, a kutatók férfiakat és nőket kértek meg az angol nyelv öt magánhangzójának (a, e, i, o, u) maszk nélküli és maszkos, többszöri kiejtésére. Arcukat rádiófrekvenciás jelekkel, radarérzékelő és wifi adó közreműködésével, illetve ajakmozgás nélkül is leszkennelték. Az arcok így nem azonosíthatók be.

Az összegyűjtött 3600 adatmintával gépi tanulás- és mélytanulás-algoritmusokat gyakoroltattak a magánhangzókhoz kapcsolódó jellegzetes ajak- és szájmozgások felismeréséhez. Mivel a rádiófrekvenciás jelek könnyedén „átmennek a maszkon”, az algoritmusok álarcot viselő személyek hangképzését is képesek „olvasni.”

A rendszer jól teljesített a teszteken. Wifi esetében maszk nélkül 95, maszkkal 80 százalékos pontossággal dolgozott. A radaradatokat maszk nélkül 91, maszkkal 83 százalékban azonosította.

A pandémia alatt több időt tölthettünk kutyáinkkal, macskáinkkal, de az irodák megnyitásával ismét kevesebbet vagyunk velük, hacsak nem visszük őket munkahelyünkre.

De mi történik, ha tudni akarjuk, mit is tesznek pontosan? Sajnos hiába léteznek állatkamerák, minden helyiségben fel kellene szerelni azokat, és a felvételek visszanézése nélkül nem igazán lenne elképzelésünk arról, mit is csinálnak valójában.

A Georgia Technológiai Intézet (Georgia Tech) kutatói változtatni kívántak ezen a helyzeten, és különleges eszközt fejlesztettek.

A különféle érzékelőket használó PetTrack megadja az állat valósidejű bel-, vagy kültéri tartózkodási helyét. Az ultra-szélessávú (UWB) rádiós vezeték nélküli szenzorok lokalizálják, a gyorsulásmérők pedig megmondják, hogy ül, fekszik vagy mozog. Sem a tárgyak, sem a falak nem jelentenek akadályt, az eszköz informatívabb, mint egy kamera, vagy egy GPS. Használata könnyű, nyakörvre kell felszerelni.

Két részből áll: az egyik lokalizálja az állatot, a másik igyekszik megérteni a tevékenységét. A szenzorok kombinációja teszi különlegessé, és különbözteti meg a hasonló szerkezetektől.

A rádiós érzékelővel akár harminc méterről tudjuk, hogy hol van, míg a gyorsulásmérő az elhelyezkedését, pozícióit monitorozza. Megnyugtató eszköz, mert rögtön informálva vagyunk, ha például az állat tiltott helyen tartózkodik. Beteg és idős kedvencek esetében különösen hasznos.

Az UWB-hálózat „dugd be és használd” (plug-and-play) alapon működik, nincs interferencia a meglévő wifi rendszerekkel, viszont rá kell csatlakoztatni az otthonira, máskülönben nem frissül, és nem tudja tájékoztatni a gazdit.

A PetTrack kicsi és abszolút biztonságos. A hálózat csak ott funkcionál, ahol telepítve van, így hackerek – ellentétben a kamerákkal – nem tudnak mit kezdeni vele (hacsak nincsenek ők is ott, ami nem valószínű).

A fejlesztők tovább szeretnék bővíteni az eszköz funkcióit, és akkor valóban a jövő házi kedvenceket figyelő csúcsmegoldásává válhat, de kutyák kiképzésében is segíthet, és persze még erősebbé teszi a gazdi-állat kapcsolatot.