Computing and sensing in a smart ring

Abstract

Lausandmetöötluse eesmärgiks on arvutusvõimekuse sujuv põimimine igapäevakeskkondadesse, võimaldades pidevaid ja kohanduvaid teenuseid, mis arvestavad kasutaja olukorda ja asukohta. Selle visiooni saavutamiseks toob lausandmetöötlus kantavate seadmete kaudu andurtehnoloogiad ja andmete analüüsi kasutaja kehale lähemale. Kantavate seadmete hulgas on nutisõrmused esile kerkinud paljutõotava platvormina tänu kompaktsele ja diskreetsele kujule, pidevale kontaktile nahaga kui mõõtepinnaga ja järjest arenevatele andurtehnoloogiatele. Käesolev lõputöö uurib kuidas kätega teostatavaid igapäevatoimingud saab nutisõrmuste abil ära kasutada mitmes olulises valdkonnas, keskendudes tervishoiule, isikuohutuse tagamisele ja keskkonna jätkusuutlikusele. Lähtudes vajadusest kasutada igapäevaelus eeskätt mittehäirivaid ja märkamatuid andurtehnoloogiaid, uurime kuidas nutisõrmustega ära kasutada tavapäraseid käeliigutusi (nagu pigistamine, haaramine ja puudutamine) eri füsioloogiliste näitajate, olukorrateabe ja keskkonnaandmete tuvastamiseks. Kuna tänapäevaste nutisõrmuste võimekus on veel algeline ja piirdub üksnes põhifunktsioonidega, on antud väitekirja keskseks uurimisküsimuseks: Kuidas kohandada praeguste nutisõrmuste piiratud võimalusi, et need sobiksid eri rakendusteks? Selle uurimiseks käsitletakse kahte peamist väljakutset: andurite disaini ja paigutust ning anduriandmete rakendamist uuel otstarbel. Sellele küsimusele vastamisel esitame kolm anduripõhist süsteemi, millest igaüks käsitleb erinevaid tehnilisi väljakutseid ja rakendusvaldkondi. Esiteks, HIPPO võimaldab mõõta käte pigistusjõudu igapäevaste tegevuste käigus. Süsteem kasutab nutisõrmusesse integreeritud optilist andurit, mis tuvastab ja analüüsib eseme (näiteks plasttopsi) pigistamisel tekkivaid pinddeformatsioone, võimaldades pigistusjõu määramist kuni 86% täpsusega, olles võrreldav spetsialiseeritud kliiniliste seadmetega. Teiseks, SpikEy näitab nutisõrmuste potentsiaali diskreetse isikliku turvalisuse vahendina. Süsteem aitab kaitsa kasutajat sotsiaalsetes olukordades, tuvastades uimastavate ainete olemasolu joogis. SpikEy analüüsib valguse peegeldumist vedelikus sellal kui kasutaja hoiab jooki käes. Süsteem loob erinevate uimastite tuvastamiseks valgusprofiilid kasutades varjatud esitlusel põhinevat masinõpet ja liigutuste kalibreerimist, võimaldades mürgitatud jookide usaldusväärset tuvastamist eri tüüpi vedelikes ja tingimustes kuni 86% täpsusega. Kolmandaks, SNAKE hindab puuviljade kvaliteeti, jälgides ja analüüsides soojuse hajumist puuvilja pinnalt pärast inimese puudutust. Kuigi süsteem tugineb hetkel termokaamerale, loob antud töö uue võimaluse kasutada nutisõrmuseid puuviljade kvaliteedi hindamiseks miniatuursete termoandurite abil. SNAKE saavutab puuvilja kvaliteedi hindamisel 83%-se täpsuse, pakkudes praktilist ja väheste kuludega lahendust toidujäätmete vähendamiseks tavapäraste interaktsioonide kaudu. Kokkuvõttes laiendavad need panused nutisõrmuste kasutusvõimalusi läbi andurite kasutuse ja inimkäitumist arvestav disaini. Käesolev töö näitab nutisõrmuste potentsiaali mitmekülgse ja praktilise platvormina lausandmetöötluses, võimaldades luua ressursisäästlikke ja igapäevaeluga sujuvalt ühilduvaid lahendusi.

Pervasive computing envisions computation seamlessly embedded into daily environments, offering continuous and context-aware services. As part of this vision, wearable computing places sensing and processing capabilities directly on the body. Among wearable devices, smart rings have emerged as a promising platform due to their discreet size, constant skin contact, and increasingly advanced sensing technologies. This thesis investigates how smart rings can be repurposed to support meaningful real-world applications through natural hand interactions, focusing on healthcare, personal safety, and sustainability. Driven by the need for unobtrusive sensing in everyday settings, we explore how compact smart rings can harness everyday hand gestures such as gripping, holding, and touching to extract physiological, contextual, or environmental information. Given that current smart rings are limited to basic applications, the core research question of this thesis is: Can we exploit current smart rings’ limited capabilities to dynamically support multipurpose functionality? To explore this, two main challenges are addressed: sensor design and placement, and sensor data repurposing. Based on these principles, we propose three sensing systems that each tackle distinct technical challenges and application domains. First, HIPPO estimates hand grip strength by repurposing optical sensors in smart rings to detect subtle surface deformations during natural interactions, such as squeezing a plastic cup. It achieves up to 86% accuracy, performing comparably to clinical devices without the need for specialized equipment. Second, SpikEy detects drink spiking in social settings by analyzing light reflectance while a user naturally holds a drink. It constructs generalized spiking profiles using latent representation learning and motion calibration, enabling robust detection of contaminated drinks across various liquid types and conditions. With up to 86% accuracy, SpikEy demonstrates the potential of smart rings as discreet personal safety tools. Third, SNAKE estimates produce quality based on thermal dissipation following human touch. While implemented using a thermal camera, this work extends the application space of smart rings into food quality sensing with miniaturized thermal sensors. SNAKE achieves 83% accuracy in quality classification and offers a practical, low-cost approach to reducing food waste through natural interaction. Together, these contributions demonstrate how opportunistic sensing and behavior-driven design can expand the capabilities of smart rings. This work positions smart rings as a versatile and practical platform for pervasive computing, enabling low-effort sensing solutions that integrate naturally into everyday life.