Tecnologia permitirá que usuário do metaverso sinta cheiros; entenda

  • A tecnologia tem sido utilizada para situações muito específicas, como certos tratamentos;
  • A ideia é estender o dispositivo para uso comercial para todos;
  • A empresa diz que o Dispositivo trará maior imersão aos mundos virtuais.

A Startup OVR Technology anunciou que está trabalhando para trazer mais experiências sensoriais aos usuários de mundos virtuais, incluindo a capacidade de cheirar.

Na verdade, o próprio nome do negócio é um reflexo desse objetivo. OVR é um acrônimo para “Smell Virtual Reality”, uma tecnologia que a empresa vem desenvolvendo há algum tempo.

O projeto OVR é baseado em um cartucho composto por diferentes produtos químicos que, quando misturados, liberam diferentes aromas dependendo do ambiente em que o usuário se encontra na realidade virtual. Isso significa que se um ciberastronauta está em um campo de flores no metaverso, ele pode sentir o cheiro delas na vida real.

A startup não revelou se a tecnologia também será usada para trazer maus cheiros, como lixo. Por mais estranho que seja, o realismo com a realidade é o objetivo de outras empresas que desenvolvem tecnologia para mundos virtuais.

O olfato auxilia na imersão


Segundo a OVR Technology, a ideia é aumentar a imersão das experiências digitais. O olfato é um importante sentido humano que ajuda a perceber a realidade dos usuários. Pense no cheiro de um lugar específico, como uma praia ou um bosque.

O aparelho da empresa vai encaixar óculos de realidade virtual na área do nariz. No entanto, a comunicação entre os dois aparelhos será via Bluetooth para dar mais liberdade aos usuários na utilização do aparelho em qualquer um dos óculos, ao invés de criar um encaixe específico para cada modelo.

Hoje, a técnica já está em uso, mas apenas em determinadas situações, como aromaterapia para alívio do estresse e situações de treinamento. A ideia é que, no futuro, essa tecnologia esteja disponível para qualquer pessoa.

“Nossas vidas são cada vez mais digitais, o que significa que grande parte de nossa entrada sensorial é controlada pela tecnologia, em vez de ocorrer naturalmente. Podemos preencher essa lacuna usando nosso olfato para tornar as experiências digitais mais envolventes, envolventes, realistas e eficazes.” disse a empresa.

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Leonardo Bonato Felix

Tem graduação (UFSJ, 2002), mestrado (UFMG, 2004) e doutorado(UFMG, 2006) também em Engenharia Elétrica. Foi pesquisador visitante da University of Southampton-UK (2019-2020). É professor do Departamento de Engenharia Elétrica da UFV (2006-presente), nas disciplinas de Inteligência Computacional, Sinais e Sistemas, Modelagem e Identificação de Sistemas, Introdução à Engenharia Biomédica, Eletrônica, etc. É pesquisador 1D CNPq, atuando no processamento de sinais biológicos, teoria da detecção e aplicações de inteligência artificial.

Domingos Sárvio Magalhães Valente

Possui graduação em Engenharia Agrícola e Ambiental pela Universidade Federal de Viçosa (2003), mestrado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (2007) na área de concentração em Pré-Processamento e Armazenagem de Produtos Agrícolas, doutorado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (2010) na área de concentração em Mecanização Agrícola. Pós-doutorado na University of Illinois (Urbana-Champaign) nos Estados Unidos. Atualmente é Professor Associado da Universidade Federal de Viçosa, no Departamento de Engenharia Agrícola, atuando nas Áreas de Mecanização Agrícola, e Agricultura de Precisão e Digital.

José Augusto Miranda Nacif

Professor no Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas (IEF) do Campus UFV-Florestal da Universidade Federal de Viçosa (UFV). Possui mestrado e doutorado em Ciência da Computação (2004 e 2011) pela Universidade Federal de Minas Gerais e graduação em Engenharia de Controle e Controle e Automação (2001) pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais. Atualmente é orientador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFV. É bolsista de produtividade do CNPq, nível 2. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: Internet das coisas, nanocomputação, computação de alto desempenho e aprendizado de máquina.

Moysés Nascimento

Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal do Espírito Santo (2007), mestrado em Estatística Aplicada e Biometria pela Universidade Federal de Viçosa (2009) e doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (2011). Realizou pós-doutorado em Análise de dados Genômicos, via Métodos Econométricos, na North Carolina State University (EUA, 2016). Atualmente, é professor Associado no Departamento de Estatística da Universidade Federal de Viçosa. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística Aplicada, com ênfase em Métodos Estatísticos Aplicados ao Melhoramento - Plantas e Animais, Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico.

Rodolpho Vilela Alves Neves

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Viçosa (2011), mestrado (2013) e doutorado (2018) em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo. Entre 2015 e 2016, foi pesquisador visitante na Aalborg University, Dinamarca. Atualmente, é professor adjunto no Departamento de Engenharia Elétrica da UFV. Atua principalmente nos temas geração distribuída e controle de sistemas de energia.

Sabrina de Azevedo Silveira

É graduada em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG-2008) e tem doutorado em Bioinformática (2013). Possui pós-doutorado no European Molecular Biology Laboratory-European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), em Cambridge, no Reino Unido (2019), e no Laboratório de Bioinformática e Sistemas (LBS), do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (2015). Atualmente, é professora no Departamento de Informática (DPI), da Universidade Federal de Viçosa (UFV). É orientadora do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFV (CAPES 4) e do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática da UFMG (CAPES 7). Tem experiência na área de Ciência da Computação e Bioinformática, atuando principalmente nos seguintes temas: predição de função de enzima, mineração de dados, aprendizagem de máquinas, bases de dados biológicos e visualização de dados.

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