Un nuevo estudio de la Universidad Estatal de Carolina del Norte combina técnicas de bordado 3D y aprendizaje automático para crear un sensor basado en tela que puede controlar dispositivos electrónicos mediante el tacto.
A medida que el campo de la electrónica portátil gana más interés y se agregan nuevas funciones a la ropa, un sensor o «botón» basado en bordado capaz de controlar esas funciones se vuelve cada vez más importante. Un sensor incrustado en el tejido de una prenda puede activar y controlar dispositivos electrónicos como aplicaciones móviles totalmente mediante el tacto.
El dispositivo consta de dos partes: El propio sensor de presión bordado y un microchip que procesa y distribuye los datos recogidos por este sensor. El sensor es triboeléctrico, lo que significa que se alimenta a sí mismo utilizando la carga eléctrica generada por la fricción entre sus múltiples capas. Está formado por hilos formados por dos materiales eléctricos, uno con carga eléctrica positiva y otro con carga negativa, y se incorporan a los tejidos textiles tradicionales mediante máquinas de bordar.
Rong Yin, autor correspondiente del estudio, dijo que la estructura 3D del sensor era importante para obtener la forma correcta.
“Como el sensor de presión funciona como triboeléctrico, necesitaba tener dos capas con un espacio entre ellas. Ese espacio fue una de las partes difíciles del proceso, porque usamos bordado que normalmente es bidimensional. decorando la tela”, dijo. «Es difícil crear una estructura 3D de esta manera. Al usar el espaciador, pudimos controlar el espacio entre las dos capas, lo que nos permitió controlar la salida del sensor».
Luego, los datos del sensor de presión se envían al microchip, que es responsable de convertir esta entrada inicial en instrucciones específicas para cualquier dispositivo conectado. Los algoritmos de aprendizaje automático son clave para garantizar que esto funcione sin problemas, dijo Yin. El dispositivo debe ser capaz de distinguir entre gestos destinados a diferentes funciones, así como ignorar cualquier entrada no deseada que pueda provenir del movimiento natural del tejido.
«A veces los datos adquiridos por el sensor no son muy precisos y esto puede suceder por todo tipo de razones», dijo Yin. “A veces, los datos se ven afectados por factores ambientales como la temperatura o la humedad, o el sensor toca algo accidentalmente. Usando el aprendizaje automático, podemos entrenar el dispositivo para que reconozca este tipo de cosas.
«El aprendizaje automático también permite que este dispositivo muy pequeño realice muchas tareas diferentes, porque puede reconocer diferentes tipos de entradas».
Los investigadores demostraron este reconocimiento de entrada desarrollando una sencilla aplicación móvil de reproducción de música conectada al sensor a través de Bluetooth. Han integrado seis funciones en la aplicación: reproducir/pausar, siguiente canción, última canción, subir y bajar volumen y silenciar, cada una controlada por un gesto diferente en el sensor. Los investigadores pudieron utilizar el dispositivo para otras funciones, incluida la configuración e introducción de contraseñas y el control de videojuegos.
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