Un grupo de científicos del Instituto de Tecnología de Massachusetts desarrolló un tejido que utiliza sensores para recopilar información sobre el movimiento del cuerpo humano y analizarlo, de tal forma que pueden detectar si alguien está sentado, camina o adopta una pose determinada.

De acuerdo con un reporte del Instituto, investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT aseguran que su ropa podría resultar útil tanto en entrenamientos atléticos como en procedimientos de rehabilitación.

Asimismo, y con el permiso de los pacientes, podrían ayudar a controlar la salud de personas ingresadas en centros de atención para determinar si, por ejemplo, alguien se ha caído o está inconsciente.

En un artículo publicado en la revista científica Nature, los investigadores explican cómo se pueden utilizar los sensores del nuevo material para recopilar datos sobre las posturas y los movimientos corporales de las personas.

Los científicos han desarrollado una variedad de prototipos de ropa como calcetines, guantes y hasta un chaleco completo, a partir de su tecnología de sensores incorporados en el tejido.

Yiyue Luo, estudiante graduado del MIT y autor principal del artículo, señala que gran parte de la electrónica portátil que abunda hoy en día en el mercado no se puede conectar fácilmente a la ropa de hoy en día.

La tecnología de “electrónica táctil” que han desarrollado utiliza una mezcla de fibras textiles típicas junto con una pequeña cantidad de fibras funcionales hechas a medida para que pueda detectar la presión de la persona que lleva la prenda.

Según Luo, una ventaja clave de esta ropa reside en el hecho de que, a diferencia de muchos dispositivos electrónicos portátiles existentes, estas prendas pueden incorporarse a la producción de ropa tradicional a gran escala. Los tejidos táctiles tejidos a máquina son suaves, elásticos, transpirables y pueden adoptar una amplia gama de formas.

Agregó que “cuando se fabrican muchos conjuntos de sensores, algunos de ellos no funcionarán mientras que algunos funcionarán peor que otros, por lo que desarrollamos un mecanismo de autocorrección que utiliza un algoritmo de aprendizaje automático”. (RT).

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