นักวิจัยของ MIT คิดค้น “ผ้าทออัจฉริยะ” พร้อมกับสร้างระบบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เพื่อวัดและตีความข้อมูลจากเซ็นเซอร์ความดันแบบเรียลไทม์ ระบบแมชชีนเลิร์นนิงทำนายการเคลื่อนไหวที่ทำโดยบุคคลที่ยืนอยู่บนเสื่อสิ่งทออัจฉริยะ ที่มีความแม่นยำประมาณ 99%
Irmandy Wicaksono ผู้ช่วยวิจัยใน MIT Media Lab กล่าวว่า กระบวนการผลิต “ผ้าทออัจฉริยะ” สามารถนำไปใช้ได้หลายอย่าง โดยเฉพาะในการดูแลสุขภาพและการฟื้นฟูสมรรถภาพ ตัวอย่างเช่น ใช้ผลิตรองเท้าอัจฉริยะ ที่ติดตามการเดินของคนที่กำลังเรียนรู้ที่จะเดินอีกครั้ง หลังจากที่ได้รับบาดเจ็บ หรือ ถุงเท้าที่ตรวจสอบแรงกดบนเท้าของผู้ป่วยเบาหวาน เพื่อป้องกันการเกิดแผล
นักวิจัยจะใช้เครื่องถักแบบดิจิทัลที่ทอผ้าหลายชั้นเข้าด้วยกันเป็นแถว ที่มีมาตรฐานและการใช้งานได้จริง ผ้าถักแบบหลายชั้น ประกอบด้วย เส้นด้ายถักแบบนำไฟฟ้าสองชั้น ประกบกันถักแบบพายโซรีซิสทีฟ เครื่องจักรจะเย็บเส้นด้ายที่ใช้งานได้นี้ ทั่วทั้งสิ่งทอในแถวแนวนอนและแนวตั้ง และเมื่อเส้นใยที่ใช้งานได้ตัดกัน พวกมันจะสร้างเซ็นเซอร์ความดันขึ้นมา
เมื่อกระบวนการผลิตสมบูรณ์แบบแล้ว Wicaksono ต้องการระบบประมวลผลข้อมูลเซ็นเซอร์ความดันอย่างแม่นยำ เนื่องจากผ้าถักเป็นเส้นตาราง เขาจึงสร้างวงจรไร้สายที่สแกนผ่านแถวและคอลัมน์บนสิ่งทอ และวัดความต้านทานในแต่ละจุด นอกจากนั้น Wicaksono ได้คิดค้นระบบที่แสดงข้อมูลเซ็นเซอร์ความดันเป็นแผนที่ความร้อน ภาพเหล่านั้นจะถูกป้อนเข้าสู่แมชชีนเลิร์นนิง ให้ตรวจจับท่าทาง หรือการเคลื่อนไหวของผู้ใช้ตามภาพแผนที่ความร้อน
การวิจัยที่ผ่านมา สามารถจำแนกกิจกรรมของผู้ใช้เสื่อที่ทำจากผ้าทออัจฉริยะ (การเดิน วิ่ง วิดพื้น ฯลฯ) ได้อย่างแม่นยำ 99.6% และสามารถจำแนกท่าโยคะได้ 7 ท่า ที่มีความแม่นยำ 98.7% นอกจากนี้ พวกเขายังใช้เครื่องถักแบบวงกลม เพื่อสร้างรองเท้าจากสิ่งทออัจฉริยะเข้ารูป โดยมีจุดตรวจวัดแรงกด 96 จุดกระจายอยู่ทั่วสิ่งทอ 3 มิติ พวกเขาใช้รองเท้าวัดแรงกดบนส่วนต่าง ๆ ของเท้า เมื่อผู้สวมใส่เตะลูกฟุตบอล
ปัจจบุัน Wicaksono วางแผนที่จะปรับแต่งรูปแบบการเรียนรู้ของวงจรของต้นแบบผ้าทออัจฉริยะ ที่ต้องได้รับการปรับเทียบให้เข้ากับแต่ละบุคคลเพื่อที่จะสามารถจำแนกการกระทำได้ ซึ่งเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานาน นักวิจัยยังต้องการทดสอบรองเท้าอัจฉริยะนอกห้องปฏิบัติการเพื่อดูว่าสภาพแวดล้อม เช่น อุณหภูมิ และความชื้น ส่งผลต่อความแม่นยำของเซ็นเซอร์อย่างไร
ด้าน Eric Berkson ผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้านศัลยกรรมกระดูก ที่ Harvard Medical School และศัลยแพทย์ด้านเวชศาสตร์การกีฬาที่ โรงพยาบาล Massachusetts General Hospital กล่าวว่า “ในด้านการแพทย์และเวชศาสตร์การกีฬาออร์โธปิดิกส์โดยเฉพาะ เทคโนโลยีนี้ช่วยให้สามารถตรวจจับและจำแนกการเคลื่อนไหวได้ดีขึ้น และจดจำรูปแบบการกระจายแรงในสถานการณ์จริง (นอกห้องทดลอง) ซึ่งเป็นการคิดค้นที่จะเสริมเทคนิคการป้องกันและตรวจจับอาการบาดเจ็บ และช่วยประเมินและฟื้นฟูโดยตรง”
ขอบคุณข้อมูลจาก Massachusetts Institute of Technology
