Новый датчик для умного текстиля выживает даже в стиральной машине

Ученые из Гарвардской школы инженерии и прикладных наук им. Джона А. Полсона и Института биологической инженерии Висса разработали сверхчувствительный и надежный датчик деформации. Его можно встраивать в текстиль и мягкие роботизированные системы. Исследование опубликовано в журнале Nature.

«Современные мягкие тензодатчики чувствительны, но очень хрупки, — объясняет проблему Олувасеун Арароми, первый автор статьи. — Проблема в том, что высокочувствительные датчики обычно очень хрупкие, а прочные датчики — не очень чувствительны».

В конце концов исследователи создали подходящий дизайн.

В отличие от современных высокочувствительных датчиков, которые основаны на таких экзотических материалах, как кремниевые или золотые нанопровода, новый датчик не требует специальных технологий производства или даже чистой комнаты. Его можно сделать из любого проводящего материала.

Этот сверхчувствительный упругий датчик деформации может быть встроен в текстильные изделия и мягкие роботизированные системы. Предоставлено: Олувасеун Арароми / Harvard SEAS.

Исследователи проверили устойчивость датчика, порезав его скальпелем, ударив молотком, переехав его автомобилем и бросив в стиральную машину десять раз. Датчик выходил из каждого теста невредимым.

Чтобы продемонстрировать его чувствительность, исследователи встроили датчик в тканевый рукав на руку и попросили участника эксперимента делать различные жесты рукой. Датчики обнаружили изменения в мышцах предплечья субъекта через ткань, а машинное обучение алгоритма успешно классифицировало все телодвижения.

Мориц Грауле, аспирант SEAS, демонстрирует тканевый рукав со встроенными датчиками. Предоставлено: Олувасеун Арароми / Harvard SEAS.

Рукав, который использовался для проверки нового датчика, можно использовать во всем: от моделирования виртуальной реальности и создания спортивной одежды до клинической диагностики нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Паркинсона.

Читать также

Ледник «Судного дня» оказался опаснее, чем думали ученые. Рассказываем главное

НАСА: Луна будет отражать яркий земной свет в ноябре

Недавно обнаруженный примат уже на грани исчезновения, хотя вид живет миллион лет

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
Отец устал слушать сына и «сбагрил» его ChatGPT: что из этого вышло
Новости
Выяснилось, что влияет на самооценку мужчин на самом деле
Наука
Ютубер собрал из «мусора» ручной лазер, прожигающий алмазы
Новости
Физики придумали, как создать настольный ускоритель частиц с мощностью гигантских установок
Наука
Китайский робот научился готовить пельмени и пользоваться палочками
Новости
Цифровые лидеры нового времени: объявлены лауреаты ежегодной Премии Digital Leaders-2025
Новости
Древнейший «арт-объект» неандертальцев с отпечатком автора, нашли в Испании
Наука
На Урале разработали сверхпрочное покрытие для защиты авиадвигателей
Наука
Сверхтонкая линза делает видимым инфракрасное излучение
Наука
Новый закон об иностранных мессенджерах вступил в силу в России
Новости
Больше миллиона Гбит в секунду: японцы побили рекорд скорости передачи данных по оптоволокну
Новости
Хаос во благо: физики создали новый инструмент для квантового мира
Наука
Hugging Face выпустила недорогих человекоподобных роботов с открытым кодом
Новости
Китайский аккумулятор для электромобиля выдержал наезд 36-тонного танка
Новости
Воспитанники детских домов изучат основы работы с нейросетями
Новости
Четвероногий робот из Цюриха научился играть в бадминтон с людьми
Новости
В MIT раскрыли механизм набора веса из-за жирной пищи и как обратить его вспять
Наука
60 000 лет рядом: ученые выяснили, кто стал первым паразитом человека
Наука
Ректора Университета Иннополис избрали членом-корреспондентом РАН
Иннополис
В Корее робопса научили паркуру и бегу по стенам: посмотрите, что он может
Новости