21 de abril de 2021

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Um método simples e promissor para digitalizar os movimentos corporais é proposto

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Os sistemas modernos de digitalização dos movimentos corporais não podem ser considerados muito simples ou suficientemente precisos. A mais sofisticada das técnicas requer wearables volumosos ou forçá-los a se mover na frente de uma série de câmeras. Pesquisadores da Tufts University em Massachusetts prometem simplificar drasticamente o processo de digitalização dos movimentos corporais. A tecnologia é tão simples que poderia se tornar amplamente disponível em roupas justas.

Fonte da imagem: Publicação na Natureza

A ideia é que os fios revestidos com uma tinta condutora à base de carbono sejam pressionados contra a pele. No processo de movimentação do corpo, os fios são puxados e afrouxados, o que leva a uma mudança na resistência. Essas alterações são registradas pela eletrônica, uma vez que uma corrente fraca passa pelos fios. O resto do trabalho recai sobre um chip de aprendizagem, que interpreta a dinâmica das mudanças de resistência nas áreas de controle de acordo com os movimentos do corpo.

No experimento, os cientistas colocaram dois fios condutores em um padrão cruzado no pescoço do sujeito. Ele virou a cabeça de um lado para o outro, e a eletrônica registrou a dinâmica das mudanças na resistência dos fios. O sistema determinou mudanças de direção, ângulos de rotação e graus de deslocamento da cabeça com uma precisão de 93%. É provável que essa tecnologia funcione tão bem para rastrear o movimento de outras partes do corpo, embora os algoritmos devam ser especialmente treinados para cada um.

Слева натянутя нить, справа — согнутая. Размер белой шкалы — 200 мкм. Источник изображения: Yiwen Jiang, Tufts University

À esquerda há um fio esticado, à direita – dobrado. O tamanho da escala branca é de 200 mícrons. Fonte da imagem: Yiwen Jiang, Tufts University

A equipe de pesquisa espera que um dia o sistema proposto evolua para sensores leves na pele ou mesmo roupas justas que possam ser usadas para fins como monitoramento discreto do desempenho atlético, verificação da fadiga de motoristas de caminhão, monitoramento de pacientes com doença de Parkinson, e, finalmente, para entretenimento de realidade virtual.

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