Istraživači sa Nacionalnog univerziteta Jokohama razvili su rastezljiv, precizan merni uređaj za nošenje koji kombinuje meke polimerne materijale i krute elektronske elemente. Ovaj uređaj može precizno da meri inercijalne podatke čak i ako se proteže do 2,5 puta svoje dužine.
Kombinacija ovog rastezljivog uređaja visoke preciznosti i mašinskog učenja postigla je više vrsta prepoznavanja pokreta sa visokom stopom preciznosti. Potencijalne primene ove tehnologije dovele su do realizacije sistema koji integrišu različitu meku i krutu elektroniku sa informatičkom tehnologijom.
Rastezljivi uređaji koji se mogu nositi koji mogu brzo i precizno da osete fizičke i bioelektrične informacije sve se više koriste za stvari kao što su praćenje zdravlja i merenje pokreta. Međutim, teško je napraviti uređaj koji je dovoljno rastegljiv da bude udoban i dovoljno čvrst da precizno oseti podatke.
Mašinsko učenje može pomoći da ovi uređaji budu moćniji, ali da bi se integrisala tehnologija, moraće da se razviju rastezljivi hibridni uređaji za nošenje koji kombinuju udobnost i stabilnu obradu podataka.
Rad objavljen u Device 7. avgusta opisuje kako se kruta integrisana kola postavljena na fleksibilnu podlogu mogu koristiti za poboljšanje nosivih performansi.
„Razvijeni su uređaji koji se mogu rastegnuti koji kombinuju senzorska integrisana kola visokih performansi zasnovana na elektronici čvrstog stanja, ali im nedostaje rastezljivost da prihvate velike deformacije koje su više od dva puta istezanja. Ovi faktori su ograničili razvoj integrisanih sistema za rastezljive uređaje i mašine. učenje“, rekao je Hiroki Ota, vanredni profesor na Fakultetu inženjerskih nauka na Nacionalnom univerzitetu Jokohama.
U stvari, objasnio je Ota, trenutno na tržištu ne postoje uređaji koji mogu meriti sa velikom preciznošću i velikom ponovljivošću među rastezljivim uređajima (ili uređajima koji imaju visoku deformabilnost).
U ovoj studiji, istraživači su se fokusirali na razvoj nosivih uređaja za snimanje pokreta sa integrisanim mašinskim učenjem. Uređaji su bili veoma deformabilni, što znači da su bili fleksibilni i mogli su da se približe telu.
Strukture koje se nazivaju zaštitne strukture heterogene krutosti razvijene su da obezbede dodatnu stabilnost fleksibilnim nosivim uređajima. Ove strukture su štitile električne instalacije i imale su tri sloja: tvrdi sloj, srednji sloj i meki sloj.
Meki sloj je osigurao da uređaj ostane rastegljiv, a tvrđi slojevi održavaju integritet senzora u uređaju. Tečna metalna pasta je takođe korišćena u celom uređaju, uključujući i za razvoj ožičenja, kako bi se osiguralo da je uređaj ostao fleksibilan.
„Fuzija rastezljivih materijala i čvrstih elemenata zasnovanih na elektronici u čvrstom stanju ostvaruje nove uređaje koji kombinuju elastičnost sa visokim računarskim i mernim mogućnostima. Ovi uređaji promovišu integraciju sa sistemima mašinskog učenja, gde je ponovljivost podataka kritična“, rekao je Ota.
Da bi testirali snagu nosivog uređaja, istraživači su izvršili tri zadatka: samoprocenu oblika čvorova, prepoznavanje pisanja u vazduhu i prepoznavanje znakovnog jezika. Istraživači su takođe testirali koliko dobro je uređaj nastavio da radi dok je bio rastegnut.
U poređenju sa prethodnim iteracijama nosivih uređaja koji imaju samo štampanu ploču, novorazvijeni uređaj sa zaštitnom strukturom heterogene krutosti bio je bolji u rukovanju izduženjem i istezanjem. Uređaj sa samo štampanom pločom i mekim slojem pokazao je deformaciju pri izduženju od 30%, a slomio se pri izduženju od 100%.
Poređenja radi, pri 100% izduženju uređaj sa zaštitnom strukturom heterogene krutosti nije pokazivao znakove štetnog naprezanja i nastavio je da radi čak i ako je rastegnut do 150%.
Uređaji su takođe testirani da bi se videlo koliko dobro obavljaju određene dodeljene zadatke, uključujući prepoznavanje slova napisanih tokom pisanja prstima i prepoznavanje znakovnog jezika.
Trenutno, nosivi uređaji koji se koriste za praćenje pravopisa prsta imaju poteškoća sa paralelnim pokretima bez savijanja prsta. Novorazvijeni uređaj heterogene krutosti bio je u stanju da precizno klasifikuje između 91% i 98% napisanih slova, u zavisnosti od modela obrade koji se koristi za analizu podataka, ali je potrebno dodatno istraživanje da bi se razumele razlike u modelima obuke.
Istraživači su takođe tvrdili da bi tehnologija mogla da prevaziđe pravopis prstiju i da prepozna američki znakovni jezik, veoma traženu tehnologiju. Izazovi za razvoj ove tehnologije, međutim, prevazilaze ograničenja rastezljivih, nosivih uređaja i potreban je dodatni razvoj.
Gledajući unapred, istraživači planiraju da razviju više uređaja sa ovom novom tehnologijom.
„Na kraju, cilj nam je da realizujemo rastezljivu hibridnu elektroniku koja integriše elektroniku u čvrstom stanju i rastezljivu elektroniku korišćenjem elektronskih svojstava kako krutih uređaja tako i elastičnih materijala, i njihovom integracijom sa tehnologijom za obradu informacija“, rekao je Ota.
