Laboratorios de identificación automática

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Laboratorios de identificación automática

Industria	Internet de las cosas
Fundador	Kevin Ashton , David Brock, Daniel Engels, Sanjay Sarma y Sunny Siu
Personas clave	Sanjay Sarma y Elgar Fleisch
Sitio web	https://www.autoidlabs.org/

La red Auto-ID Labs es un grupo de investigación en el campo de la identificación por radiofrecuencia en red (RFID) y las tecnologías de detección emergentes. Los laboratorios están formados por siete universidades de investigación ubicadas en cuatro continentes diferentes. Estas instituciones fueron elegidas por el antiguo Centro Auto-ID para diseñar la arquitectura de la Internet de las cosas junto con EPCglobal . ^{[1] [2]} La federación se estableció en 1999; la red que han desarrollado está en el centro de una propuesta patrocinada por EPCglobal y apoyada por GS1 , GS1 US , Wal-Mart , Hewlett-Packard y otros para utilizar RFID y el Código Electrónico de Producto (EPC) en la identificación de artículos en la cadena de suministro para las empresas. Las áreas de especialización van desde hardware hasta software e investigación empresarial relacionada con RFID.

Auto-ID Labs es el sucesor orientado a la investigación del MIT Auto-ID Center, fundado por Kevin Ashton , David Brock, el Dr. Daniel Engels, Sanjay Sarma y Sunny Siu con financiación de Procter & Gamble , Gillette , el Uniform Code Council y otros fabricantes globales de productos de consumo. El MIT Auto-ID Center se creó para desarrollar el Código Electrónico de Producto, un sistema global de identificación de artículos basado en RFID destinado a reemplazar el código de barras UPC . En octubre de 2003, el Auto-ID Center fue reemplazado por la red de investigación recién fundada, Auto-ID Labs y EPCGlobal, una organización encargada de administrar la nueva Red EPC. Auto-ID Labs es responsable de administrar y financiar el desarrollo continuo de la tecnología EPC.

Los temas de investigación de los laboratorios han ido más allá de la investigación exclusiva sobre RFID y ahora también incluyen redes de sensores y nuevas tecnologías de detección emergentes. Básicamente, la investigación se puede agrupar en tres áreas principales: hardware, software y capa empresarial. En el sitio web autoidlabs.org, los laboratorios Auto-ID publican continuamente los resultados de sus investigaciones y proporcionan un archivo con más de 150 artículos técnicos y publicaciones académicas. ^{[ cita requerida ]} Las siguientes partes describen cómo se organiza la investigación.

• Grupo de enfoque: Universidad de Keio , Instituto Tecnológico de Massachusetts , KAIST
• Arquitectura del sistema futuro
• Red EPC
• Simulador de red global EPC
• Software intermedio
• Integración con sistemas existentes

• Grupo de enfoque: Instituto Tecnológico de Massachusetts , ^[3] Universidad de Fudan , KAIST
• Diseño de RF y chips
• Etiquetas de clase 2 y superiores
• Etiquetas con memoria, batería, sensores y actuadores
• Velocidades de lectura mejoradas en entornos desafiantes

La red de investigación está formada por las siguientes siete instituciones de investigación:

• Universidad de Cambridge (Reino Unido) - Cambridge Auto-ID Lab
• Universidad de Fudan (China) - Laboratorio de identificación automática de Fudan
• KAIST ( Corea del Sur ): Laboratorio de identificación automática de KAIST ^[4]
• Universidad de Keio (Japón) - Laboratorio Keio Auto-ID
• Instituto Tecnológico de Massachusetts (Estados Unidos) - Laboratorio de identificación automática del MIT ^{[2] [5]}
• Universidad de St. Gallen / ETH Zurich (Suiza)
• Universidad de Adelaida (Australia) ^{[ cita requerida ]}

• Alianza global de Auto-ID Labs Archivado el 9 de abril de 2011 en Wayback Machine.
• Laboratorio de identificación automática de la Universidad de St. Gallen/ETH Zurich Archivado el 7 de mayo de 2019 en Wayback Machine
• Laboratorio de identificación automática de la Universidad de Adelaida Archivado el 29 de mayo de 2014 en Wayback Machine