Technologie

Des «vêtements intelligents» qui peuvent mesurer vos mouvements

Écrit par abadmin

Ces dernières années, il y a eu des percées intéressantes dans les technologies portables, comme les montres intelligentes qui peuvent surveiller votre respiration et votre taux d’oxygène dans le sang.

Mais qu’en est-il d’un portable qui peut détecter la façon dont vous bougez lorsque vous faites de l’activité physique ou que vous pratiquez un sport, et pourrait même offrir des commentaires sur la façon d’améliorer votre technique?

Les fibres fonctionnelles sur mesure de CSAIL. Crédit d’image: MIT CSAIL

Et, en prime, que se passerait-il si le portable était quelque chose que vous portiez déjà, comme une chemise ou une paire de chaussettes?

C’est l’idée derrière un nouvel ensemble de vêtements conçus par le MIT qui utilisent des fibres spéciales pour détecter le mouvement d’une personne par le toucher. Entre autres choses, les chercheurs ont montré que leurs vêtements peuvent en fait déterminer des choses comme si quelqu’un est assis, marche ou fait des poses particulières.

Le groupe du laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du MIT (CSAIL) dit que leurs vêtements pourraient être utilisés pour l’entraînement sportif et la rééducation. Avec la permission des patients, ils pourraient même aider à surveiller passivement l’état de santé des résidents des établissements de soins assistés et déterminer si, par exemple, une personne est tombée ou est inconsciente.

Les chercheurs ont développé une gamme de prototypes, des chaussettes et des gants au gilet complet. «L’électronique tactile» de l’équipe utilise un mélange de fibres textiles plus typiques avec une petite quantité de fibres fonctionnelles sur mesure qui détectent la pression de la personne qui porte le vêtement.

Selon Yiyue Luo, étudiante diplômée du CSAIL, l’un des principaux avantages de la conception de l’équipe est que, contrairement à de nombreux appareils électroniques portables existants, les leurs peuvent être incorporés dans la production traditionnelle de vêtements à grande échelle. Les textiles tactiles tricotés à la machine sont doux, extensibles, respirants et peuvent prendre un large éventail de formes.

«Traditionnellement, il était difficile de développer un appareil portable de production de masse qui fournit des données de haute précision sur un grand nombre de capteurs», explique Luo, auteur principal d’un nouvel article sur le projet qui apparaît dans l’édition de ce mois de Nature Electronics. «Lorsque vous fabriquez de nombreux réseaux de capteurs, certains d’entre eux ne fonctionneront pas et certains fonctionneront moins bien que d’autres, nous avons donc développé un mécanisme d’autocorrection qui utilise un algorithme d’apprentissage automatique auto-supervisé pour reconnaître et ajuster lorsque certains capteurs la conception est hors de la base.

Les vêtements de l’équipe ont une gamme de capacités. Leurs chaussettes prédisent le mouvement en examinant la corrélation entre différentes séquences d’empreintes tactiles et différentes poses lorsque l’utilisateur passe d’une pose à une autre. Le gilet de taille normale peut également détecter la pose, l’activité et la texture des surfaces en contact.

Les auteurs imaginent un coach utilisant le capteur pour analyser les postures des gens et donner des suggestions d’amélioration. Il pourrait également être utilisé par un athlète expérimenté pour enregistrer sa posture afin que les débutants puissent apprendre d’eux. À long terme, ils imaginent même que les robots pourraient être formés pour apprendre à faire différentes activités en utilisant les données des wearables.

«Imaginez des robots qui ne sont plus aveugles tactilement et qui ont des« skins »qui peuvent fournir une détection tactile comme nous l’avons fait en tant qu’humains», explique l’auteur correspondant Wan Shou, post-doctorant au CSAIL. «Les vêtements avec détection tactile haute résolution ouvrent de nombreux nouveaux domaines d’application passionnants que les chercheurs pourront explorer dans les années à venir.»

Écrit par Adam Conner-Simons

La source: Massachusetts Institute of Technology




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