Massachusetts'teki Tufts Üniversitesi'ndeki mühendisler, boynun hareketini ölçebilen, başın yönü, dönüş açısı ve yer değiştirme derecesi hakkında veri sağlayan esnek, iplik tabanlı sensörler yarattı ve gösterdi. Keşif, Tufts ekibine göre atletik performansı ölçebilen, işçi veya sürücü yorgunluğunu izleyebilen, fizik tedaviye yardımcı olabilen, sanal gerçeklik oyunlarını ve sistemlerini geliştirebilen ve bilgisayar tarafından oluşturulan görüntüleri iyileştirebilen ince, göze çarpmayan dövme benzeri yamalar için potansiyeli artırıyor. sinematografi. Araştırmacılar deneylerinde, bir deneğin boynunun arkasına "X" şeklinde iki iplik yerleştirdiler.
Elektriksel olarak iletken karbon bazlı bir mürekkeple kaplı sensörler, iplikler büküldüğünde hareketi algılar ve elektrik iletme şekli. Denek bir dizi kafa hareketi gerçekleştirdiğinde, teller küçük bir Bluetooth modülüne sinyaller yolladı ve ardından verileri analiz için kablosuz olarak bir bilgisayara veya akıllı telefona iletti. Veri analizi, sinyalleri yorumlamak ve kafa hareketlerini gerçek zamanlı olarak yüzde 93 doğrulukla ölçmek için çevirmek için gelişmiş makine öğrenimi yaklaşımlarını içeriyordu.
Bu şekilde, sensörler ve işlemci, kablolar, hantal cihazlar veya kamera kullanımı veya bir odaya veya laboratuar alanına hapsetme gibi sınırlayıcı koşullar. Araştırmacılara göre, algoritmaların vücuttaki her konum için uzmanlaşması gerekecek olsa da, ilkenin kanıtı, iplik sensörlerinin diğer uzuvlardaki hareketi ölçmek için kullanılabileceğini gösteriyor. İplikleri içeren cilt yamaları ve hatta vücuda oturan giysiler, ölçümlerin en alakalı olduğu ortamlarda hareketi izlemek için kullanılabilir.
Tufts Üniversitesi Mühendislik Fakültesi'nde bir lisans öğrencisi ve çalışmanın ilk yazarı olan Yiwen Jiang, "Bu, sağlığımızı, performansımızı ve çevremizi müdahaleci olmayan bir şekilde izleyen sensörleri nasıl yapabileceğimizin umut verici bir göstergesidir" dedi. "Sensörlerin kapsamını ve hassasiyetini iyileştirmek için daha fazla çalışma yapılması gerekiyor. Bu durumda, düzenli aralıklarla yerleştirilmiş veya bir modelde düzenlenmiş daha geniş bir dizi iş parçacığından veri toplamak ve eklemli hareketin nicelleştirilmesini iyileştiren algoritmalar geliştirmek anlamına gelebilir." Scientific Reports'ta açıklanan teknoloji, Tufts mühendisleri tarafından geliştirilen, tekstile dokunabilen, ortamdaki gazları ve kimyasalları veya ter içindeki metabolitleri ölçebilen, artan sayıda iplik bazlı sensörlere katkıda bulunuyor.
Kaynak: Tufts Üniversitesi.
