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Pele eletrnica borrifada na pele entende todos os seus gestos

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Eletrnica

Redação do Site Inovação Tecnológica – 03/01/2023

Pele eletr

Apenas o transmissor Bluetooth se destaca: A pele eletrnica quase desaparece sobre a pele natural.
[Imagem: Kyun Kyu/Bao Group/Stanford]

Pele artificial sobre pele natural

Os criadores de uma nova pele inteligente afirmam que ela permite vislumbrar um futuro no qual as pessoas digitaro em teclados invisveis, identificaro objetos apenas pelo toque ou se comunicaro com gestos manuais usando aplicativos em ambientes imersivos.

O material elstico biocompatvel foi projetado para ser borrifado na pele, formando uma malha eletricamente condutora que detecta quando a pele se estica e dobra.

Devidamente interpretados por um aplicativo de inteligncia artificial, esses sinais podem ser usados para o controle de inmeras tarefas dirias a partir de movimentos e dos gestos das mos, com usos que vo dos jogos e esportes at a telemedicina e a robtica.

” medida que os dedos dobram e torcem, os nanofios na malha so espremidos e esticados, alterando a condutividade eltrica da malha. Essas mudanas podem ser medidas e analisadas para nos dizer com preciso como uma mo, um dedo ou uma articulao est se movendo,” detalhou a professora Zhenan Bao, da Universidade de Stanford, nos EUA.

Os pesquisadores escolheram uma abordagem de borrifao diretamente na pele para que a malha se forme sem a necessidade de um substrato. Alm disso, o material se adapta a qualquer tamanho ou formato de mo, abrindo inclusive a possibilidade de que ele venha a ser usado no rosto para capturar sinais emocionais. A equipe planeja testar isso no futuro, antevendo novas abordagens para a animao por computador ou enriquecer as interaes em reunies virtuais por de meio de avatares com expresses faciais e gestos realistas.

Pele eletr

A malha eltrica capaz de meta-aprendizado.
[Imagem: Kyun Kyu Kim et al. – 10.1038/s41928-022-00888-7]

Malha eltrica com inteligncia artificial

J foram criadas inmeras abordagens do tipo pele artificial, mas a maioria delas exige mltiplos sensores para ler cada articulao do dedo, tornando-as volumosas, alm de exigir um grande volume de dados de treinamento para lidar com cada articulao.

A equipe garante que esta a primeira abordagem prtica que enxuta o suficiente na forma e adaptvel o suficiente na funo para funcionar essencialmente com qualquer usurio, mesmo com dados limitados, exigindo pouco processamento para interpretao dos sinais.

O hardware consiste em uma malha de material condutor incorporado em uma matriz de poliuretano. Aps ser aplicado por asperso, o material forma uma malha de milhes de nanofios de prata e ouro que se conforma perfeitamente s curvaturas, rugas e dobras de cada dedo humano, mantendo-se ntegra mesmo durante os movimentos naturais. Um mdulo transmissor de Bluetooth ento plugado na mesma rede, transferindo os sinais para um computador ou celular.

a que entra em ao o aprendizado de mquina: Como a pele eletrnica que se forma totalmente desestruturada, um programa de inteligncia artificial precisa aprender como ela reage a cada gesto ou movimento de cada dedo, da mo, do pulso, do brao inteiro etc.

Pele eletr

A pele detecta exatamente como o dedo est se movimentando, identificando a letra correspondente.
[Imagem: Kyun Kyu/Bao Group/Stanford]

Teclando sem teclas

Para primeira demonstrao, a equipe construiu um prottipo que reconhece objetos simples pelo toque e pode fazer digitao preditiva com as duas mos em um teclado invisvel.

Digite um X em um teclado, por exemplo, e o algoritmo aprende a reconhecer essa tarefa a partir dos padres de mudana na condutividade eltrica da pele eletrnica; uma vez que o algoritmo esteja adequadamente treinado, o teclado fsico no mais necessrio. Os mesmos princpios podem ser usados para reconhecer a linguagem de sinais ou mesmo para reconhecer objetos traando suas superfcies externas no ar.

“Ns trouxemos os aspectos da aprendizagem humana que se adaptam rapidamente s tarefas com apenas um punhado de tentativas, conhecidas como ‘meta-aprendizagem’. Isso permite que o dispositivo reconhea rapidamente novas tarefas manuais arbitrrias e novos usurios com alguns testes rpidos,” disse o pesquisador Kyun Kim. “Alm disso, uma abordagem surpreendentemente simples para esse desafio complexo, o que significa que podemos obter um tempo de processamento computacional mais rpido com menos dados porque nossa nanomalha captura detalhes sutis em seus sinais.”

Bibliografia:

Artigo: A substrate-less nanomesh receptor with meta-learning for rapid hand task recognition
Autores: Kyun Kyu Kim, Min Kim, Kyungrok Pyun, Jin Kim, Jinki Min, Seunghun Koh, Samuel E. Root, Jaewon Kim, Bao-Nguyen T. Nguyen, Yuya Nishio, Seonggeun Han, Joonhwa Choi, C-Yoon Kim, Jeffrey B.-H. Tok, Sungho Jo, Seung Hwan Ko, Zhenan Bao
Revista: Nature Electronics
DOI: 10.1038/s41928-022-00888-7

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