Правда пока она не подстраивается под размер хозяина, но зато может исправить осанку и походку.
Ученые из лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (MIT ) создали ткань, которая с помощью датчиков собирает информацию о движении человеческого тела и анализирует ее. Позже в приложении пользователь может узнать, что ему стоит изменить в том, как он двигается или в каком положении сидит за рабочим столом, чтобы, к примеру, улучшить осанку.
Как сообщает Inc., это может принести пользу в разных ситуациях. Например, во время спортивных тренировок или при наблюдении за состоянием пожилых пациентов. А заодно и реагирование, когда кто-то упал.
Аспирант MIT Юэ Луо, главный автор научной статьи, говорит, что большую часть носимых устройств, представленных на рынке, сложно подключить к одежде.
Это связано с тем, что, когда в ткань встроены сотни датчиков, некоторые из них ломаются или работают неэффективно, поскольку одежда находится в движении и взаимодействует с телом и окружающей средой. Из-за этого данные оказываются неточными.
Команда MIT решила эту проблему, создав ткань с множеством датчиков, чтобы собрать информацию в необходимом количестве, даже если часть датчиков не будет работать как нужно.
Затем ученые разработали самокорректирующийся механизм, который использует алгоритм машинного обучения, чтобы определять, когда датчик вышел из строя, и чинить его, чтобы данные не искажались. На первый взгляд новый материал выглядит как обычный трикотаж. Датчики находятся на уровне волокон и вплетены в пряжу.
На данный момент существует несколько прототипов одежды, демонстрирующих, на что способен материал. Есть носки, которые собирают данные о движении стоп, и жилет, способный определить, как движется тело, к каким материалам оно прикасается и как взаимодействует с окружающим миром.
После сбора данные анализируются и пользователь получает в приложении рекомендации, как он может изменить свои движения, чтобы улучшить здоровье.
В будущем ученые предлагают использовать данные о движениях людей для обучения роботов. Материал также можно встраивать в роботов, чтобы они могли воспринимать окружающую среду, как люди, вместо того чтобы просто видеть ее с помощью компьютерного зрения.
