Вчені зробили значний крок у розвитку технологій, успішно впровадивши визначальні обчислювальні компоненти в єдине, гнучке волокно, яке можна спокійно прати в пральній машині. Цей прорив відкриває шлях до майбутнього, де одяг матиме інтелектуальні можливості, а дослідники плекають надію одного дня створити цілісну мережу “волоконних обчислень”, інтегрувавши численні такі волокна в тканини.
Розумний текстиль, також відомий як “розумні тканини” або “електронний текстиль”, — це матеріали, що містять електронні елементи, які розширюють можливості переносних пристроїв та інших виробів. Ці інноваційні матеріали можуть бути використані для створення одягу з вбудованими обчислювальними можливостями або для розробки тканих дисплеїв, а також для багатьох інших застосувань.
Одним із ранніх сучасних застосувань цієї ідеї стало створення LilyPad у 2007 році. LilyPad — це серія електронних компонентів, розроблених спеціально для пришивання, що дозволяє інтегрувати їх в інтерактивний одяг, іграшки або скульптури, роблячи їх “розумними” і реагуючими на взаємодію. Це стало важливою віхою у розвитку носимих технологій, демонструючи потенціал поєднання електроніки з повсякденними предметами.
Раніше одним із суттєвих обмежень розумного текстилю було те, що обчислювальні можливості окремих волокон були вкрай лімітовані, і вони не мали вбудованих індивідуальних елементів. Через відсутність цих компонентів, виконання базових завдань, таких як інтерпретація біосигналів у реальному часі, було складним, а збір сигналів для подальшої обробки даних — проблематичним.
Але в новому дослідженні, опублікованому 6 червня в науковому журналі «Nano-Micro Letters», вчені змогли інтегрувати функції зондування, зв’язку, обчислень і зберігання даних в єдине волокно. Журнал «Nano-Micro Letters» є високоавторитетним виданням у галузі нано- та мікромасштабних матеріалів та пристроїв, що підкреслює наукову значущість цієї роботи.
Майбутнє одягу
Кожне еластичне волокно має розтяжність до 60% і придатне для прання в пральній машині, що робить його придатним для виготовлення практичного одягу. Нове волокно також дозволяє розумному одягу чи пристроям досягати вищої точності завдяки зондуванню з численних точок і взаємодії між комп’ютером і людиною в реальному часі, як зазначають вчені у своєму дослідженні.
Кожне волокно, розроблене в цьому дослідженні, включає вісім пристроїв: чотири сенсори — фотодетектор, датчик температури, акселерометр і фотоплетизмографічний (ФПГ) сенсор, який вимірює зміни поглинання світла шкірою (зазвичай використовується для вимірювання частоти серцевих скорочень), а також мікроконтролер, два комунікаційні модулі та пристрої керування живленням. Сукупно ці компоненти забезпечують збір даних, їх обробку, зберігання та передачу результатів.
Щоб перевірити ефективність нової системи, вчені інтегрували чотири розумні волокна в рукави та штанини спортивного одягу та попросили одного добровольця виконати низку вправ із власною вагою, зокрема присідання, випади та планку. Кожне волокно працює на індивідуально навченій нейронній мережі — це сукупність алгоритмів машинного навчання, створених для імітації того, як людський мозок обробляє інформацію. Це дозволило волокнам розпізнавати різні дії в реальному часі, включаючи присідання, планку, обертання рук та інші рухи.
Одне волокно досягло 67% точності в розпізнаванні конкретних рухів, тоді як чотири волокна, працюючи разом, підвищили точність до 95%. “Це дивовижне покращення підкреслює величезний потенціал спільного багатоволоконного зондування та розподіленого міркування, представляючи трансформаційний підхід для інтелектуальних систем носіння, які безшовно інтегрують локалізовані обчислення з мережевим прийняттям рішень для забезпечення надійної, високоточної продуктивності”, — зазначили вчені у своєму дослідженні.
Вчені заявили, що ці результати демонструють потенціал мережі волоконних комп’ютерів, що працюють разом, але визнали, що все ще існують виклики в оптимізації швидкості зв’язку, зменшенні споживання енергії та збільшенні пропускної здатності. Для масштабування мережі цих волоконних комп’ютерів дослідникам також потрібно буде покращити ефективність обміну інформацією між окремими вузлами, зазначили вони. Майбутні дослідження, додали вони, можуть бути зосереджені на розробці протоколів зв’язку з вищою пропускною здатністю та меншою затримкою, які будуть спеціально адаптовані для цього типу волоконних комп’ютерів.
