Программируемое цифровое волокно: Чувствование, хранение и анализ носимых данных

Исследователи создали волокно с цифровыми возможностями, которое способно чувствовать, хранить, анализировать и делать выводы о деятельности после того, как оно сшито в рубашку. Цифровые ткани раскрывают контекст скрытых паттернов в теле человека, которые могут использоваться для мониторинга физической производительности, медицинских выводов и раннего обнаружения болезней.

До сих пор электронные волокна были аналоговыми — несущими непрерывный электрический сигнал — а не цифровыми, где дискретные биты информации могут быть закодированы и обработаны в 0 и 1. Новая ткань хранит и обрабатывает данные цифровым способом, добавляя новое измерение информационного содержания к текстилям и позволяя тканям быть запрограммированными.

Новое волокно было создано путём размещения сотен квадратных кремниевых микромасштабных цифровых чипов в преформе, которая затем использовалась для создания полимерного волокна. Точно контролируя полимерный поток, исследователи смогли создать волокно с непрерывным электрическим соединением между чипами на длине десятков метров. Само волокно тонкое и гибкое и может быть пропущено через иглу, сшито в ткани и вымыто как минимум 10 раз без разрушения.

Цифровое волокно предлагает способ контролировать отдельные элементы внутри волокна с одной точки на конце волокна. Исследователи придумали метод цифровой адресации, позволяющий им «включать» функциональность одного элемента без включения всех элементов.

Цифровое волокно также может хранить много информации в памяти. Исследователи смогли записать, хранить и прочитать информацию на волокне, включая 767-килобитный полноцветный короткий фильм и 0,48-мегабайтный музыкальный файл. Файлы могут храниться два месяца без питания.

Волокно также делает несколько шагов вперёд в искусственный интеллект, включая в память волокна нейронную сеть из 1650 связей. После сшивания его вокруг подмышки рубашки, исследователи использовали волокно для сбора 270 минут данных поверхностной температуры тела от человека, носящего рубашку, и проанализировали, как эти данные соответствуют разным физическим активностям. Обученные на этих данных, волокно смогло определить с 96-процентной точностью, чем занимался человек, носивший его.

Добавление ИИ-компонента к волокну ещё больше увеличивает его возможности. Ткани с цифровыми компонентами могут собирать информацию по всему телу во времени, и эти пышные данные идеальны для алгоритмов машинного обучения. Этот тип ткани может давать количество и качество открытых данных для извлечения новых паттернов тела.

С этой аналитической силой волокна когда-нибудь смогут чувствовать и предупреждать людей в реальном времени об изменениях здоровья, таких как респираторное ухудшение или нерегулярное сердечное сокращение, или доставлять данные об активации мышц или сердечном ритме спортсменам во время тренировок. Волокно контролируется небольшим внешним устройством, так что следующий шаг — спроектировать новый чип как микроконтроллер, который может быть подключён внутри самого волокна.