(Кредит зображення: Parlaungan Hasibuan/Getty Images)
Вчені об'єднали ключові обчислювальні компоненти в одне гнучке волокно, яке можна пропустити через пральну машину. Дослідники сподіваються одного разу сплести багато з цих волокон в цілісну мережу «волоконних обчислень» — іншими словами, предмети одягу з інтелектуальними можливостями.
Розумний текстиль, також відомий як розумні тканини або електронний текстиль, – це матеріали, що містять електронні компоненти, що покращують характеристики носимих пристроїв та інших продуктів. Його потенційно можна використовувати для створення матеріалів із вбудованими обчислювальними компонентами, які можна використовувати, серед іншого, в одязі або в тканих дисплеях.
Одним із найперших сучасних застосувань цього було створення LilyPad у 2007 році — серії зшивних електронних компонентів, призначених для використання в інтерактивному одязі, іграшках або скульптурах.
Одним із найсуттєвіших обмежень розумного текстилю є те, що обчислювальні можливості окремих волокон сильно обмежені, і що вони не вбудовані в жодні окремі компоненти.
Оскільки цим волокнам бракує компонентів, виконання базових завдань, таких як інтерпретація біосигналів у режимі реального часу, є складним, а також важко розпізнати сигнали для подальшої обробки даних.
Вам може сподобатися
-
Вчені винайшли дивні, змінюючі форму «електронні чорнила», які можуть дати початок новому поколінню гнучких гаджетів
-
Вчені вперше використовують квантове машинне навчання для створення напівпровідників – і це може змінити спосіб виготовлення чіпів
-
Квантові матеріали з «прихованим металевим станом» можуть зробити електроніку в 1000 разів швидшою
Але в новому дослідженні, опублікованому 6 червня в журналі Nano-Micro Letters, вчені поєднали сенсорні функції, комунікацію, обчислення та зберігання даних в одному волокні.
Кожне еластичне волокно також має 60% розтяжність і його можна прати в пральній машині, а це означає, що його можна використовувати для пошиття практичного одягу.
Нове волокно також дозволяє розумному одязі або пристроям мати кращу точність завдяки зчитуванню даних з кількох точок та взаємодії між комп'ютером і людиною в режимі реального часу, зазначають вчені в дослідженні.
Майбутнє одягу
Кожне волокно, розроблене в дослідженні, включало вісім пристроїв, зокрема чотири датчики — фотодетектор, датчик температури, акселерометр і датчик фотоплетизмографії (PPG), який вимірює зміни поглинання світла шкірою, — а також мікроконтролер, два комунікаційні модулі та пристрої керування живленням, зазначили вчені в дослідженні. Разом ці компоненти забезпечували збір, обробку, зберігання та передачу даних.
Щоб простежити за ефективністю нової системи, вчений інтегрував чотири «розумні» волокна в рукав і штанину одягу та попросив одну людину, яка носить цей одяг, виконати серію вправ з власною вагою, включаючи присідання, випади та планки.
Кожне волокно запускає індивідуально навчену нейронну мережу — набір алгоритмів машинного навчання, розроблених для імітації того, як людський мозок обробляє інформацію. Це дозволило волокнам розпізнавати різні дії в режимі реального часу, включаючи присідання, планку, обертання рук та інші.
Одне волокно досягло точності 67% у розпізнаванні певних рухів, тоді як усі чотири волокна, працюючи разом, підвищили точність до 95%.
«Це вражаюче покращення підкреслює величезний потенціал багатоволокнистого колаборативного зондування та розподіленого мислення, представляючи трансформаційний підхід до інтелектуальних носимих систем, які бездоганно інтегрують локалізовані обчислення з мережевим прийняттям рішень для забезпечення надійної та високоточної продуктивності», – йдеться у дослідженні вчених.
ПОВ'ЯЗАНІ ІСТОРІЇ
— Вчені виявили, як використовувати ваше тіло для обробки даних у носимих пристроях
— Біологічні комп’ютери могли б використовувати набагато менше енергії, ніж сучасні технології, — працюючи повільніше
— Перші у світі нейронні процесори (NPU) на світловому харчуванні можуть значно зменшити споживання енергії в центрах обробки даних зі штучним інтелектом
Вчені заявили, що ці результати підкреслюють потенційну продуктивність мережі волокон, що працюють разом, але визнали, що все ще існують проблеми в оптимізації швидкості зв'язку, зменшенні споживання енергії та збільшенні пропускної здатності.
Щоб масштабувати мережу цих комп'ютерів на основі оптоволоконного зв'язку, вченим також потрібно буде покращити ефективність обміну інформацією між окремими вузлами, зазначили вони.
Вони додали, що майбутні дослідження можуть бути зосереджені на створенні протоколів зв'язку з вищою пропускною здатністю та меншою затримкою, спеціально адаптованих для цих типів волоконно-оптичних комп'ютерів.
Кеумарс Афіфі-Сабет, редактор каналу, технології
Кьомарс — редактор відділу технологій у Live Science. Він писав для різних видань, зокрема ITPro, The Week Digital, ComputerActive, The Independent, The Observer, Metro та TechRadar Pro. Він пропрацював журналістом у сфері технологій понад п'ять років, раніше обіймав посаду редактора спеціалізованих матеріалів в ITPro. Він має кваліфікацію журналіста NCTJ та ступінь з біомедичних наук Лондонського університету Королеви Марії. Він також зареєстрований як дипломований менеджер-основоположник в Chartered Management Institute (CMI), отримавши кваліфікацію керівника команди 3-го рівня з відзнакою у 2023 році.
Ви повинні підтвердити своє публічне ім'я, перш ніж коментувати
Будь ласка, вийдіть із системи, а потім увійдіть знову. Після цього вам буде запропоновано ввести своє ім'я для відображення.
Вийти Читати далі
Вчені винайшли дивні, змінюючі форму «електронні чорнила», які можуть дати початок новому поколінню гнучких гаджетів
Вчені вперше використовують квантове машинне навчання для створення напівпровідників – і це може змінити спосіб виготовлення чіпів
Квантові матеріали з «прихованим металевим станом» можуть зробити електроніку в 1000 разів швидшою
Вчені пропікали, тикали та розрізали собі шлях крізь нову роботизовану шкіру, яка може «відчувати все»
Мільйони кубітів на одному квантовому процесорі тепер можливі завдяки кріогенному прориву
Перший у світі штучний язик «смакує та навчається» як справжній людський орган. Найновіші новини в галузі обчислювальної техніки.
Китайська «Мавпа Дарвіна» – найбільший у світі суперкомп'ютер, натхненний роботою мозку
Японія запускає свій перший власний квантовий комп'ютер
IBM та Moderna змоделювали найдовший шаблон мРНК без штучного інтелекту — замість цього вони використали квантовий комп'ютер.
«Як майстер гри в тетріс»: вчені винаходять квантові віртуальні машини — вони скоротять час виконання з днів до годин
Ця маловідома 80-річна машина може бути ключем до розкриття повного потенціалу штучного інтелекту сьогодні.
Вчені досягли рівня помилок квантових комп'ютерів 0,000015% — світового рекорду, який може призвести до створення менших і швидших машин. Останні новини
Рибалки виявили в Карибському басейні першу у своєму роді яскраво-помаранчеву акулу з двома рідкісними захворюваннями
Вчені розробили «клейовий пістолет», який за допомогою 3D-друку переносить кісткові трансплантати безпосередньо на переломи
Ураган Кіко 4-ї категорії прямує до Гаваїв, але він ослабне, перш ніж досягне їх, кажуть синоптики.
Ген, який людські предки втратили мільйони років тому, може допомогти в лікуванні подагри
Китайський підводний апарат досліджує раніше невідомі гігантські кратери на дні Тихого океану — і вони кишать життям
Череп ведмедя, якого тримали в полоні для битв з римськими гладіаторами, знайдено поблизу стародавнього амфітеатру в Сербії ОСТАННІ СТАТТІ
1. Вікторина про спортивні рекорди: скільки ви знаєте про найвидатніші спортивні досягнення всіх часів?
Live Science є частиною Future US Inc, міжнародної медіагрупи та провідного цифрового видавництва. Відвідайте наш корпоративний сайт.
- Про нас
- Зв'яжіться з експертами Future
- Умови та положення
- Політика конфіденційності
- Політика щодо файлів cookie
- Заява про доступність
- Рекламуйтеся у нас
- Веб-сповіщення
- Кар'єра
- Редакційні стандарти
- Як запропонувати нам історію
© Future US, Inc. Повний 7-й поверх, 130 West 42nd Street, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, 10036.
var dfp_config = { “site_platform”: “vanilla”, “keywords”: “type-news-daily,serversidehawk,videoarticle,van-enable-adviser-
Sourse: www.livescience.com
