Un nuevo sistema de envoltura inteligente que monitorea a las personas en tiempo real puede ayudar a los consumidores a mejorar la moneda y proporcionar advertencias preliminares para situaciones de fascinis vegetales a la enfermedad de Parkinson.
22 se construyó utilizando pequeños sensores de presión y en combustible a través de pequeños paneles solares en la parte superior del zapato, este sistema ofrece un seguimiento de salud de tiempo real sobre la base de la cual una persona corre, un proceso biomético que es único como la huella digital humana.
Jinghwa Lee, co -autor de ciencia e ingeniería de materiales en la Universidad Estatal de Ohio, dijo que estos datos complejos pueden transferirse al teléfono inteligente para un análisis inmediato y detallado a través de Bluetooth.
“Nuestros cuerpos tienen mucha información útil que no conocemos”, dijo Lee. “Estos lugares cambian con el tiempo, por lo que es nuestro objetivo usar electrónica para eliminar y descifrar estas señales para que se pueda verificar una mejor atención médica”.
Se estima que al menos el 7 % de las ambulancias estadounidenses sufren dificultades, actividades, incluidas caminar, correr o subir escaleras. Aunque en los últimos años, el sistema de presión basado en Insul basado en el desgaste ha aumentado la popularidad, muchos prototipos anteriores se han cumplido con bajos límites de energía y actuaciones inestables.
Lee dijo, para superar los desafíos de sus precursores, el principal autor del Estudio de Ciencia Matónica e Ingeniería en el estado de Ohio y Qi Wang, Lee y Qi Wang, trató de garantizar que su desgaste sea sostenible, al proporcionar una alta calidad y confiable, confiable y confiable.
“Nuestro dispositivo es moderno en términos de alta resolución, detección local, capacidad de auto -fuerza y su capacidad para conectarse con el algoritmo de aprendizaje automático”, dijo. “Entonces creemos que esta investigación puede avanzar en función de los logros tempranos de este sector”.
Este estudio fue publicado recientemente en la revista Desarrollo científico
El sistema de este equipo también se ha hecho único con el uso de su IA. Utilizando un modelo de aprendizaje automático avanzado, podemos reconocer ocho estados de movimiento diferentes que vale la pena usar, que necesitan enfrentarse a estados estáticos, como sentarse y más movimientos dinámicos, como las carreras y las cuclillas.
Además, dado que los materiales hechos de materiales son flexibles y seguros, el dispositivo, como un reloj inteligente, está protegido por un uso de bajo riesgo y permanente. Por ejemplo, después de que las células solares convierten la luz solar en energía, la resistencia se almacena en pequeñas baterías de litio que no dañan al usuario ni afectan las actividades cotidianas.
Debido a la distribución de sensores desde el lunes hasta el talón, los investigadores pueden ver cómo la presión sobre algunas partes del dedo del pie es diferente en actividades como correr frente a
Durante la caminata, la presión se aplica desde el talón hasta los dedos, mientras que durante la carrera, casi todos los sensores están sujetos a presión simultáneamente. Además, mientras camina, el uso de la presión es el tiempo en la mitad del tiempo total, mientras que durante la carrera, solo tiene un cuarto de ella.
En el cuidado de la salud, las insulias inteligentes apoyan las condiciones de presión del pie (como las úlceras del pie de diabetes), las úlceras del pie muscular (como la fsititis de los pilos) y las afecciones neurológicas (como la enfermedad de Parkinson) para detectar las anormalidades tempranas.
El nuevo sistema también utilizó el aprendizaje automático para aprender y clasificar una variedad de movimientos. Que brinda oportunidades para la gestión personal, incluida la corrección de divisas en tiempo real, la prevención y el mantenimiento de las lesiones. Los investigadores dijeron que la capacitación de acondicionamiento físico personalizado podría usarse en el futuro.
Según el estudio, estas inspecciones inteligentes no mostraron ningún deterioro significativo del rendimiento después de 180,000 ciclos de compresión y descomposición, lo que muestra su estabilidad a largo plazo.
“La interfaz es flexible y bastante delgada, por lo que incluso durante la deformación repetida, puede permanecer activa”. “La combinación de software y hardware significa que no es tan limitada”.
Los investigadores esperan que la tecnología esté disponible comercialmente en los próximos tres a cinco años. El propósito de los próximos pasos para avanzar en el trabajo es mejorar las capacidades de identificación del sistema del sistema, lo que, según Lee, ayudará a probar aún más las poblaciones más diversas.
“Tenemos muchos cambios en las personas, por lo que mostrar y capacitar estas habilidades excelentes en diferentes poblaciones es algo que debemos pagar más”, dijo Lee.
Otros coautores incluyen Hoi Guan, Chen Wang, Paming Lee, Hongvi Sheng, Hashing Bi, Junicon Ho, Chinhui Go, Yachwan Mao, Geo Yuan, Mangjio Shau, Zhewin Jin y Wai Lane de la Universidad de Lenzhu en China.
