En realidad, ninguno del tipo que existe en este momento.
Si tuviera fondos / soporte ilimitados, contrataría a los mejores investigadores fundamentales de CS / algo / ML / AI de Google / MSFT / Facebook, contrataría a los mejores ingenieros de hardware, mecánicos y electrónicos / firmware de Apple / Amazon, los mejores especialistas en fundición de GF / TSMC / Samsung, los mejores técnicos de GE / Lockheed / Raytheon y yo les daría tres problemas fundamentales para trabajar:
- Flujo de información de máquina a persona: pantallas ultraminiatura pero de alta resolución para pantallas de información de alta densidad
- Flujo de información de persona a máquina: seguimiento de postura móvil de cuerpo / mano / cara ultra miniatura, de alta resolución y gran ancho de banda (NO utiliza cámaras ni enfoques ópticos)
- Baterías de alta densidad energética.
Yo trabajo en los dos primeros.
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También tenga en cuenta que enmarco el problema como un problema de ancho de banda TX / RX de información fundamental. Necesitamos soluciones mejores y más pequeñas para aquellos antes de que algo sea viable.
Los teléfonos inteligentes tuvieron éxito debido a dos cosas: alto brillo, pantallas de alta resolución e interfaces táctiles / táctiles. Entonces, los teléfonos inteligentes resuelven el problema de información fundamental TX / RX hasta cierto punto.
Ningún dispositivo portátil funcionará sin ser un dispositivo totalmente autónomo (sin necesidad de un teléfono inteligente) que aún satisfaga nuestra necesidad de pantallas grandes, una interfaz de computadora humana fabulosamente precisa (como un ‘teclado mecánico’) y ~ 2 días sin ataduras operación.
Los chipsets de telecomunicaciones reales y la arquitectura del procesador solo ocupan alrededor del 20% del volumen de un teléfono inteligente moderno. El resto del espacio es principalmente pantallas, componentes mecánicos y estructuras de disipación de calor (también un pequeño altavoz). Entonces, obviamente, podemos reducir todo y ajustarlos en dispositivos portátiles. Excepto por la pantalla.
Y no tenemos una buena forma de interactuar con el dispositivo en este momento. Podría ser parcial, pero TODAS las ideas actuales que usan cámaras y sensores externos tienen que fallar. Incluso todos los enfoques actuales de detección del interior del cuerpo (EEG / EMG) son juveniles en el mejor de los casos, dado que la ciencia aún no está bien descrita para que la ingeniería sea incluso optimista.
(El muestreo de información óptica para estimar la postura es solo un juego de adivinanzas , incluso con los ASIC más paralelos del mundo e incluso con imágenes basadas en una matriz súper grande. ¡Esas técnicas representan el peor caso sobre + submuestreo! ¡Necesitas muchos datos para estimaciones precisas de pose, o usa pocos datos y adivina. Y usan suposiciones estacionarias / de normalización en conjuntos de datos no estacionarios. La información real requerida para la postura del mapa de forma cerrada simplemente no está allí u oculta bajo datos masivos.
Esto es MUY ineficiente en mi opinión: el reconocimiento de gestos basado en imágenes es una falsa bandera / arenque rojo. Microsoft trabaja en esto por razones históricas, Google / FB / DeepML solo están haciendo cosas aleatorias que suenan bien, en lugar de diseñar una solución. El reconocimiento de gestos basado en imágenes fue genial para principios de la década de 2000, y a pesar de casi 2 décadas, las estadísticas no nos han brindado una única solución confiable / libre de frustración).
De todas formas. Sin resolver estos tres problemas, nunca tendrá una tecnología portátil fundamentalmente sólida. Marketing / estrategia no obstante. Claro que puedes tener trucos tipo ‘fitness’, AR / VR, Kinect / LeapMotion.