Разработанное устройство оснащено инерционными датчиками, а результаты, измеренные датчиками на устройстве, могут передаваться даже при удлинении на 150%. Источник: Yokohama National University
Исследователи из Yokohama National University разработали эластичное, высокоточное измерительное носимое устройство, которое сочетает в себе мягкие полимерные материалы и жесткие электронные элементы. Это устройство может точно измерять инерционные данные, даже если оно растягивается до 2,5 раз своей длины.
Сочетание этого растягивающегося высокоточного устройства и машинного обучения позволило достичь нескольких типов распознавания движения с высокой степенью точности. Потенциальные приложения этой технологии привели к созданию систем, которые интегрируют различную мягкую и жесткую электронику с информационными технологиями.
Растягивающиеся носимые устройства, которые могут быстро и точно считывать физическую и биоэлектрическую информацию, все чаще используются для таких вещей, как мониторинг здоровья и измерение движения. Однако создание устройства, которое было бы достаточно растягивающимся, чтобы быть удобным, и достаточно жестким, чтобы точно считывать данные, является сложной задачей.
Машинное обучение может помочь сделать эти устройства более мощными, но для интеграции этой технологии необходимо будет разработать растягивающиеся гибридные носимые устройства, сочетающие в себе комфорт и стабильную обработку данных.
Документ, опубликованный в Device< /i> от 7 августа рассказывает, как можно использовать жесткие интегральные схемы, расположенные на гибкой подложке, для улучшения характеристик носимых устройств.
«Были разработаны растягивающиеся устройства, объединяющие высокопроизводительные сенсорные интегральные схемы на основе твердотельной электроники, но им не хватает растяжимости, чтобы выдерживать большие деформации, более чем двукратное удлинение. Эти факторы ограничили разработку интегрированных систем для растягивающихся устройств и машинного обучения», — сказал Хироки Ота, доцент факультета инженерии Йокогамского национального университета.
На самом деле, как объяснил Ота, на рынке в настоящее время нет устройств, которые могли бы измерять с высокой точностью и высокой повторяемостью среди растягивающихся устройств (или устройств с высокой деформируемостью).
В этом исследовании исследователи сосредоточились на разработке носимых устройств захвата движения со встроенным машинным обучением. Устройства были очень деформируемыми, то есть они были гибкими и могли принимать форму тела.
Структуры, называемые защитными структурами гетерогенной жесткости, были разработаны для обеспечения дополнительной устойчивости гибких носимых устройств. Эти структуры защищали электропроводку и имели три слоя: жесткий слой, промежуточный слой и мягкий слой.
Мягкий слой обеспечивал эластичность устройства, а более жесткие слои поддерживали целостность датчиков в устройстве. Жидкая металлическая паста также использовалась по всему устройству, включая разработку проводки, чтобы гарантировать, что устройство оставалось гибким.
«Слияние растягивающихся материалов и жестких элементов на основе твердотельной электроники позволяет реализовать новые устройства, которые сочетают эластичность с высокими вычислительными и измерительными возможностями. Эти устройства способствуют интеграции с системами машинного обучения, где воспроизводимость данных имеет решающее значение», — сказал Ота.
Чтобы проверить возможности носимого устройства, исследователи выполнили три задачи: самостоятельная оценка формы узлов, распознавание надписей в воздухе и распознавание языка жестов. Исследователи также проверили, насколько хорошо устройство продолжало работать при растяжении.
По сравнению с предыдущими итерациями носимых устройств, которые имели только печатную плату, новое разработанное устройство с защитной структурой с неоднородной жесткостью лучше справлялось с удлинением и растяжением. Устройство только с печатной платой и мягким слоем показало деформацию при 30% удлинении и сломалось при 100% удлинении.
Для сравнения, при 100% удлинении устройство с защитной структурой с неоднородной жесткостью не показало никаких признаков разрушающей деформации и продолжало работать даже при растяжении до 150%.
Устройства также были протестированы, чтобы увидеть, насколько хорошо они справляются с определенными поставленными задачами, включая распознавание букв, написанных во время дактилоскопии, и распознавание языка жестов.
В настоящее время носимые устройства, используемые для отслеживания дактилоскопии, испытывают трудности с параллельными движениями без сгибания пальцев. Недавно разработанное устройство с гетерогенной жесткостью смогло точно классифицировать от 91% до 98% написанных букв в зависимости от модели обработки, используемой для анализа данных, но необходимы дополнительные исследования, чтобы понять различия в моделях обучения.
Исследователи также предположили, что технология может выйти за рамки дактилоскопии и распознавать американский язык жестов, который пользуется большим спросом. Однако проблемы разработки этой технологии выходят за рамки ограничений растягиваемых носимых устройств, и необходимы дополнительные разработки.
Заглядывая вперед, исследователи планируют разработать больше устройств с этой новой технологией.
«В конечном итоге мы стремимся реализовать растягиваемую гибридную электронику, которая объединяет твердотельную и растягиваемую электронику, используя электронные свойства как жестких устройств, так и эластичных материалов, а также интегрируя их с технологией обработки информации», — сказал Ота.
Дополнительная информация: Мягкие интеллектуальные системы на основе растягиваемых гибридных устройств, интегрированных с машинным обучением, Device (2024). DOI: 10.1016/j.device.2024.100496. www.cell.com/device/fulltext/S2666-9986(24)00392-2
Информация журнала: Устройство предоставлено Иокогамским национальным университетом
