Un nuovo studio della NC State University combina tecniche di ricamo tridimensionale con l’apprendimento automatico per creare un sensore basato su tessuto in grado di controllare i dispositivi elettronici tramite il tocco.
Poiché il campo dell’elettronica indossabile guadagna sempre più interesse e nuove funzioni vengono aggiunte agli indumenti, un sensore basato sul ricamo o “pulsante” in grado di controllare tali funzioni diventa sempre più importante. Integrato nel tessuto di un capo di abbigliamento, il sensore può attivarsi e controllare i dispositivi elettronici come le app mobili interamente tramite tocco.
Il dispositivo è composto da due parti; il sensore di pressione ricamato stesso e un microchip che elabora e distribuisce i dati raccolti da quel sensore. Il sensore è triboelettrico, il che significa che si alimenta utilizzando la carica elettrica generata dall’attrito tra i suoi molteplici strati. È costituito da filati costituiti da due materiali triboelettrici, uno con carica elettrica positiva e l’altro con carica negativa, che sono stati integrati nei tessuti convenzionali utilizzando macchine da ricamo.
Rong Yin, autore corrispondente dello studio, ha affermato che è importante che la struttura tridimensionale del sensore venga corretta.
“Poiché il sensore di pressione è triboelettrico, era necessario avere due strati con uno spazio tra loro. Questo spazio era una delle parti difficili del processo, perché utilizziamo un ricamo che di solito è bidimensionale. È una tecnica per decorare tessuto”, ha detto. “È difficile realizzare una struttura tridimensionale in questo modo. Utilizzando un distanziatore, siamo stati in grado di controllare lo spazio tra i due strati che ci consente di controllare l’uscita del sensore.”
I dati provenienti dal sensore di pressione vengono quindi inviati al microchip, che è responsabile di trasformare l’input grezzo in istruzioni specifiche per tutti i dispositivi collegati. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono fondamentali per garantire che tutto funzioni senza intoppi, ha affermato Yin. Il dispositivo deve essere in grado di distinguere tra i gesti assegnati a funzioni diverse, nonché di ignorare eventuali input involontari che potrebbero derivare dal normale movimento del tessuto.
“A volte i dati acquisiti dal sensore non sono molto accurati, e questo può accadere per tutti i tipi di ragioni”, ha detto Yin. “A volte i dati saranno influenzati da fattori ambientali come la temperatura o l’umidità, oppure il sensore tocca qualcosa per errore. Utilizzando l’apprendimento automatico, possiamo addestrare il dispositivo a riconoscere questo tipo di cose.
“L’apprendimento automatico consente inoltre a questo piccolissimo dispositivo di svolgere molti compiti diversi, perché è in grado di riconoscere diversi tipi di input.”
I ricercatori hanno dimostrato questo riconoscimento degli input sviluppando una semplice app mobile per la riproduzione di musica collegata al sensore tramite Bluetooth. Hanno progettato sei funzioni per l’app: riproduzione/pausa, brano successivo, ultimo brano, volume su, volume giù e disattivazione audio, ciascuna controllata da un gesto diverso sul sensore. I ricercatori sono stati in grado di utilizzare il dispositivo per molte altre funzioni, tra cui l’impostazione e l’immissione di password e il controllo dei videogiochi.
Da un’altra testata giornalistica. news de www.sciencedaily.com
