密西根大學(University of Michigan；U-M)開發出基于RFID技術的IDAct系統。該系統能將煎鍋、藥瓶、瑜伽墊、咖啡杯等日常用品都能變成物聯網(IoT)傳感器網絡，自動檢測到人在屋里的一舉一動，未來可望應用于老人護理。

根據Electronics Weekly報導，U-M研究人員在每個房間的天花板上使用900MHz被動式UHF卷標和單個天線，并將RFID卷標貼在家用物品上，如刀、吸塵器或泡菜罐。志愿者進行了24項活動，包括混合冰沙、烤雞、爬樓梯、拖地和梳頭。

該論文作者Alanson Sample表示，這是創建真正身臨其境的IoT體驗的關鍵一步。想象一個世界，藥瓶能追蹤用戶的藥物攝取量，瑜伽墊能辨識用戶的練習，并能相應地調整燈光、溫度和背景音樂。該技術還能用于老年護理，不顯眼地監測藥物和日常活動，協助老年人更長時間維持獨立，而無需昂貴和侵入性的住院護理。

IDAct使用RFID讀取器和價格僅幾美分的無電池RFID卷標，可感知房間內人員的存在和移動，并藉由足夠細節檢測物體的移動，以確定對象是否移動了藥瓶或煮飯。卷標可以貼紙形式貼附在任何物品上，RFID讀取器則能集成到日常物品中。

IDAct能偵測到人在房屋里的梳頭、喝水等行動

該團隊為志愿者的公寓配備一系列RFID讀取器，然后用RFID卷標標記家用物品來測試該技術。用戶在家時，他們從每個房間收集了26小時的數據，并從空房間收集了2小時的數據作為對照。

該論文指出，在從10個志愿者、110個物品收集的26小時數據中，分析顯示IDAct可檢測到用戶存在的準確度為96.7%，辨識24個不同日常活動的準確度得分為82.8%。

IDAct可檢測從RFID卷標傳回的訊號中的微小波動，以檢測物體何時被移動或有人正在接觸它。它還能檢測房間電磁場的變化，以推斷何時有人進入房間。然后，藉由現場計算機運行的機器學習算法來分析這些改進的訊號，推斷房間中發生了什么。

在測試階段，處理是在筆記本電腦上完成，但Sample預期必要的運算硬件最終將集成到RFID讀取器。

該團隊現在計劃尋找可打造老年護理環境的技術的產業合作伙伴。該研究得到了英特爾(Intel)實驗室的支持。