Вчені створили розумний одяг для профілактики сутулості: як він виглядає

Датчики на тканині, які збирають інформацію, допомагають користувачам дізнатися, що варто змінити при ходьбі чи тривалому сидінні. Ці поради можуть стати ідеальним рішенням для запобігання сутулості.

Читайте також Випряміть спину: вправи для діагностики та профілактики сутулості

Вчені з лабораторії комп'ютерних наук і штучного інтелекту MIT, розробили тканину, здатну сприймати тиск з боку людини, яка її носить. У статті, опублікованій в науковому журналі Nature, дослідники описують, як датчики збирають дані про пози та рухи людей.

Тканина з датчиками / Фото MIT CSAIL

Це може бути корисно в різних ситуаціях: при спортивних навантаженнях чи при спостереженні за станом пацієнтів похилого віку. Аспірант MIT Юе Луо, головний автор наукової статті, каже, що більша частина пристроїв, представлених на ринку, складно під'єднується до одягу:

Коли в тканину вбудовані сотні датчиків, деякі з них ламаються або працюють неефективно, оскільки одяг знаходиться в русі та взаємодіє з тілом і навколишнім середовищем. Через це дані виявляються неточними.

Команда MIT створила тканину з безліччю датчиків, які дають змогу збирати інформацію навіть в тому разі, якщо частина системи буде деактивованою. Згодом вчені розробили саморегулюючий механізм, який використовує алгоритм машинного навчання. Це дозволило виявляти, коли датчик вийшов з ладу та моментально відновлювати його роботу, щоб мінімізувати спотворення даних.

Прототип одягу проти сутулості / Фото MIT CSAIL

На перший погляд, новий матеріал нагадує звичайний трикотаж. Датчики знаходяться на рівні волокон і вплетені в пряжу. Зараз існує кілька прототипів одягу, які демонструють можливості матеріалу. Розробники представили шкарпетки, які збирають дані про рух стоп та жилетку, здатну визначити, як рухається тіло.

Прототип одягу, які аналізують рух / Фото MIT CSAIL

Після збору дані аналізуються, а користувач отримує рекомендації, направленні на покращення рухів та здоров'я загалом.

У майбутньому вчені пропонують використовувати дані про рухи людей для навчання роботів.