Команда исследователей из Массачусетского технологического института разработала 3DKnITS – умную ткань, способную распознавать движения пользователя: походку, бег, прыжки и даже асаны.

Учёные из МТИ произвели умный материал 3DKnITS, который плотно прилегает к телу пользователя, чтобы повысить точность считывания данных о его положении и движениях. Для создания вязаной ткани они использовали комбинацию стандартных, проводящих и пьезорезистивных полимерных нитей. Из готового материала исследователи сшили различные вариации ковров и обуви. Затем они синхронизировали эти изделия с железом и ПО (с компонентом машинного обучения), чтобы считывать и интерпретировать информацию с датчиков давления. Создатели 3DKnITS также заявили, что из умной ткани можно шить различные элементы одежды, будь то носки или рукава. Более того, при помощи термоформирования возможно изготовить одежду по индивидуальным меркам человека.

По мнению разработчиков, 3DKnITS и аналогичные умные ткани, снабжённые датчиками давления, могут найти применение в здравоохранении, например, для контроля координации походки и прочих движений пациента после травмы. Кроме того, одежда из умного текстиля может служить виртуальным помощником для спортсменов, которые хотели бы отточить какие-либо движения и усовершенствовать свою технику. И наконец, атрибуты, произведённые с применением технологии 3DKnITS, могут стать любопытным дополнением видеоигровых интерфейсов.

Для оценки функционала умной ткани исследователи интегрировали коврик из умной ткани в игру Minecraft для управления игровым персонажем. При помощи такого альтернативного контроллера игра понимала, когда пользователь хотел сдать влево или вправо – для этого ему нужно было стать на левую или правую ногу соответственно. Умный коврик также распознавал имитацию походки, бега и прыжков. В поиске более креативных способов применения технологии исследователи – при поддержке мастера современного танца и звукорежиссёра – разработали умный ковёр Tapis Magique, который генерирует мелодию, реагируя на движения танцующего человека.

 В ходе экспериментов учёные также использовали ткань 3DKnITS в качестве коврика для йоги, чтобы узнать, насколько точно она сможет идентифицировать позы пользователя, руководствуясь данными о распределении давления. Датчик давления в ткани активируется, когда две нити контактируют под весом человеческого тела. ПО получает эти данные через беспроводной интерфейс и анализирует степень давления на каждый задействованный датчик. На основе этой информации программа генерирует тепловую карту, которая переходит на следующую ступень анализа с применением системы глубинного обучения. В процессе тренировки учёные показали ИИ, как выглядят бег, ходьба, прыжки, отжимания, а также 7 асан, и научили его распознавать их по тепловой карте. Исследователи утверждают, что ПО 3DKnITS идентифицирует движения с точностью до 99,6%, а позы йоги – с точностью 98,7%.

 На данном этапе разработки готовые изделия из умной ткани необходимо калибровать под каждого пользователя. Потому её создатели рассчитывают усовершенствовать точность срабатывания датчиков и модель машинного обучения, чтобы со временем устранить необходимость этого долгого и трудоёмкого шага. Кроме того, в будущем исследователи планируют испытать одежду и обувь из 3DKnITS за пределами лаборатории, чтобы оценить воздействие среды (влажности, температуры и т. п.) на работоспособность сенсоров.