O încălțăminte inteligentă fără baterie ar putea monitoriza tulburările de mișcare
Inginerii de la Rutgers au dezvoltat o încălțăminte inteligentă care analizează automat modul în care o persoană merge, o tehnologie care ar putea ajuta la monitorizarea persoanelor cu boala Parkinson, leziuni ale măduvei spinării, leziuni cerebrale traumatice și alte tulburări de mișcare.
Prototipul analizează mișcarea cu o acuratețe de 95,4%, numărând pașii și estimând caloriile arse.
Cercetarea, condusă de Simiao Niu, a fost publicată în Science Advances.
Ceea ce face ca această încălțăminte să fie neobișnuită este faptul că își generează energia necesară analizei din pașii purtătorului. Nu are o baterie care să necesite reîncărcare.
„Când mergi sau alergi, ai automat energie biomecanică disponibilă, așa că poți recolta această energie”, a declarat Niu.
El a menționat că încălțămintea a fost un obiectiv natural, deoarece mersul produce informațiile pe care cercetătorii doresc să le analizeze și energia necesară pentru a le studia.
„Când stai jos, nu există energie disponibilă, dar nu ai nevoie de monitorizarea mersului”, a spus Niu.
Un dispozitiv încorporat în talpa încălțămintei produce electricitate din presiunea și frecarea fiecărui pas. Acest proces, cunoscut sub numele de efectul triboelectric, este legat de electricitatea statică generată atunci când diferite materiale se freacă între ele.
Electricitatea este generată în impulsuri neregulate, pe care electronica nu le poate folosi direct. Cercetătorii au proiectat un circuit de gestionare a energiei care o convertește într-o formă utilă, crescând energia utilizabilă de până la 120 de ori comparativ cu o metodă convențională.
În studiul informațiilor despre mers, oamenii de știință folosesc termenul „gait” pentru a descrie modelul de mers al unei persoane, inclusiv echilibrul, viteza, pasul și ritmul. Schimbările pot oferi indicii despre progresia bolii, riscul de cădere sau reabilitare.
„Mersul este unul dintre cei mai semnificativi biomarkeri pentru multe boli”, a spus Niu.
Medicii evaluează adesea mersul observând un pacient care merge pe scurt într-o clinică sau laborator. Un dispozitiv purtabil ar putea, în cele din urmă, să măsoare mișcarea pe perioade mai lungi, în timp ce oamenii își desfășoară viața de zi cu zi.
„Dacă ești capabil să folosești ceea ce eu numesc „încălțăminte fără griji” pe care le-am dezvoltat, pacienții pot pur și simplu să le poarte, iar încălțămintea poate colecta automat modelul lor de mers”, a spus Niu.
Cu dezvoltări și teste clinice suplimentare, încălțămintea similară ar putea evalua riscul de cădere, detecta modele neobișnuite de mers sau urmări recuperarea după o leziune cerebrală sau a măduvei spinării. Designul ar putea fi adaptat și pentru a monitoriza activitatea inimii, semnalele biochimice sau alte aspecte ale sănătății.
Încălțămintea albă sportivă ascunde electronice în călcâie. Versiunea actuală este un prototip timpuriu, nu un dispozitiv medical, a declarat Niu. Nu poate încă diagnostica boli, prezice o cădere sau determina dacă un tratament funcționează, dar arată că modelele de mers de bază pot fi analizate fără o baterie reîncărcabilă.
Asta ar putea aborda o slăbiciune a dispozitivelor de sănătate existente, a spus el. Ceasurile inteligente și alte dispozitive pot aduna cantități mari de informații, iar inteligența artificială (AI) poate transforma aceste măsurători în constatări utile. Dar AI necesită energie. Pe măsură ce dispozitivele purtabile devin mai inteligente, acestea pot consuma bateriile mai repede.
Niu numește această problemă „gâtul de sticlă al energiei inteligenței”.
„Dorim să rezolvăm gâtul de sticlă fundamental în dispozitivele purtabile actuale”, a spus Niu. „Dezvoltăm un dispozitiv purtabil inteligent cu funcționalitate AI integrată care poate recolta energie singur, așa că nu trebuie să te îngrijorezi de încărcare.”
Niu a întâmpinat problema în timp ce lucra la Apple, unde a contribuit la dezvoltarea unui senzor de electrocardiogramă pentru Apple Watch. Monitorizarea se oprește când un dispozitiv de sănătate este îndepărtat pentru încărcare, iar utilizatorii pot uita să-l pună înapoi.
„Odată ce îl pui pe încărcător, de obicei uiți de el și apoi nu-l porți”, a spus Niu. „Aceste dispozitive purtabile nu pot monitoriza sănătatea ta dacă le lași doar în sertar.”
Un accelerometru măsoară mișcarea piciorului pe trei axe, etichetate x, y și z. Un procesor minuscul folosește AI pentru a analiza modelele din aceste măsurători și clasifică fiecare segment de 15 secunde ca una dintre cele patru activități: mers lent, mers rapid, alergare sau urcare a scărilor. Rezultatele sunt afișate pe un ecran atașat la încălțăminte.
Analiza are loc în interiorul dispozitivului purtabil, o abordare cunoscută sub numele de „AI de margine”. Deoarece încălțămintea nu trimite continuu informații brute către un telefon, computer sau server cloud, necesită semnificativ mai puțină energie.
Realizarea unui algoritm AI suficient de mic pentru a se potrivi memoriei limitate a procesorului a fost o altă provocare. Modelul original a examinat 21 de caracteristici ale mișcării și a obținut o acuratețe de 98,1%, dar a necesitat mai multă memorie decât putea suporta procesorul încălțămintei.
Echipa a constatat că variația mișcării pe cele trei axe a furnizat cea mai mare parte a informațiilor de care algoritmul AI avea nevoie. Modelul mai mic a obținut o acuratețe de 95,4% în timp ce rula de aproximativ 15 ori mai repede și folosea aproximativ o șesime din curent.
Senzorul și algoritmul AI consumă împreună 86 de microwatti, o fracțiune din puterea utilizată de multe sisteme AI purtabile. În teste de laborator, chiar și mersul lent a generat suficientă electricitate pentru a menține întregul sistem în funcțiune.
Fuying Dong, student doctorand în inginerie biomedicală la Rutgers și primul autor al studiului, a spus că proiectul a necesitat ca echipa să trateze încălțămintea ca un sistem conectat.
„Ideea de a co-proiecta întregul sistem este cel mai bun lucru pe care l-am învățat din acest proiect”, a spus Dong. „Împarți un proiect imens în părți mai mici, le finalizezi pe rând și încerci să îți dai seama care este cea mai mare poveste din spatele acestuia.”
Prototipul a fost dezvoltat folosind date de la patru voluntari sănătoși cu vârste cuprinse între 23 și 26 de ani. Până acum, algoritmul AI a fost antrenat și testat doar pe activitățile incluse în studiu. Nu a fost testat pe adulți în vârstă, persoane cu tulburări de mi
