Датчики на ткани, которые собирают информацию, помогают пользователям узнать, что стоит изменить при ходьбе или длительном сидении. Эти советы могут стать идеальным решением для предотвращения сутулости.

Читайте также Выпрямите спину: упражнения для диагностики и профилактики сутулости

Ученые из лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT, разработали ткань, способную воспринимать давление со стороны человека, который ее носит. В статье, опубликованной в научном журнале Nature, исследователи описывают, как датчики собирают данные о позах и движениях людей.


Ткань с датчиками / Фото MIT CSAIL

Это может быть полезно в различных ситуациях: при спортивных нагрузках или при наблюдении за состоянием пациентов пожилого возраста. Аспирант MIT Юэ Луо, главный автор научной статьи, говорит, что большая часть устройств, представленных на рынке, сложно подсоединяется к одежде:

Когда в ткань встроенные сотни датчиков, некоторые из них ломаются или работают неэффективно, поскольку одежда находится в движении и взаимодействует с телом и окружающей средой. Поэтому данные оказываются неточными.

Команда MIT создала ткань с множеством датчиков, которые позволяют собирать информацию даже в том случае, если часть системы будет деактивирована. Позже ученые разработали саморегулирующийся механизм, который использует алгоритм машинного обучения. Это позволило выявлять, когда датчик вышел из строя и моментально восстанавливать его работу, чтобы минимизировать искажения данных.


Прототип одежды против сутулости / Фото MIT CSAIL

На первый взгляд, новый материал напоминает обычный трикотаж. Датчики находятся на уровне волокон и вплетены в пряжу. Сейчас существует несколько прототипов одежды, которые демонстрируют возможности материала. Разработчики представили носки, которые собирают данные о движении стоп и жилетку, способную определить, как движется тело.


Прототип одежды, которая анализируют движение / Фото MIT CSAIL

После сбора данные анализируются, а пользователь получает рекомендации, направленные на улучшение движений и здоровья в целом.

В будущем ученые предлагают использовать данные о движениях людей для обучения роботов.