スマートテキスタイルはユーザーの動きを感知します

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MIT の研究者らは、新しい製造プロセスを使用して、着用者の姿勢や動作を感知できるように身体にぴったりとフィットするスマートテキスタイルを製造しました。

特別なタイプのプラスチック糸を組み込み、熱を使用してわずかに溶かすこと（熱成形と呼ばれるプロセス）により、研究者らは、3DKnITSと呼ばれる多層ニットテキスタイルに織り込まれた圧力センサーの精度を大幅に向上させることができました。

彼らはこのプロセスを使用して「スマート」な靴とマットを作成し、圧力センサーからのデータをリアルタイムで測定および解釈するハードウェアおよびソフトウェアシステムを構築しました。機械学習システムは、スマートテキスタイルマットの上に立っている人が行う動作とヨガのポーズを約 99% の精度で予測しました。

デジタルニッティング技術を活用したその製造プロセスにより、迅速なプロトタイピングが可能になり、大規模製造に向けて簡単にスケールアップできると、MIT メディアラボの研究助手であり、3DKnITS を紹介する論文の筆頭著者であるイルマンディウィカクソノ氏は述べています。

この技術は、特に医療やリハビリテーションにおいて多くの応用が期待できる。たとえば、怪我後に再び歩くことを学んでいる人の歩行を追跡するスマートシューズや、潰瘍の形成を防ぐために糖尿病患者の足にかかる圧力を監視する靴下の製造に使用できる可能性があります。

「デジタルニッティングを使用すると、独自のパターンを自由にデザインでき、構造自体にセンサーを統合できるため、シームレスで快適になり、体の形状に基づいて開発できます」とウィカクソノ氏は言います。

彼は、学部研究機会プログラムを通じて、MIT の学部生である Peter G. Hwang、Samir Droubi、Allison N. Serio とともにこの論文を執筆しました。フラニー・シー・ウー、ウェルズリー大学を卒業したばかり。魏延、南洋理工大学助教授。そして、上級著者であるジョセフ A. パラディソ氏は、アレクサンダー W. ドレイフーズ教授であり、メディアラボ内のレスポンシブ環境グループのディレクターです。この研究は、IEEE Engineering in Medicine and Biology Society Conferenceで発表される予定です。

「スマートファブリックに関する初期の先駆的な研究の一部は、90 年代後半にメディアラボで行われました。それ以来、材料、組み込み可能なエレクトロニクス、製造機械は大幅に進歩しました」とパラディソ氏は言います。「例えば、イルマンディのようなプロジェクトを通じて、私たちの研究がこの分野に戻ってくるのを見るのは素晴らしい時期です。それらは、センシングと機能がより流動的に材料に拡散し、巨大な可能性を開くエキサイティングな未来を示しています。」

編み物のノウハウ

スマートなテキスタイルを生産するために、研究者らはデジタル編み機を使用して、標準糸と機能糸の列を備えた生地の層を織り合わせます。多層ニットテキスタイルは、圧搾されると抵抗が変化するピエゾ抵抗ニットの周りに挟まれた 2 層の導電性糸ニットで構成されています。パターンに従って、機械はこの機能性糸をテキスタイル全体に水平方向と垂直方向の列でステッチします。機能性繊維が交差する場所で圧力センサーが形成されるとウィカクソノ氏は説明する。

しかし、糸は柔らかくてしなやかなので、着用者が動くと層がずれて互いに擦れます。これによりノイズが発生し、圧力センサーの精度が大幅に低下する変動を引き起こします。

ウィカクソノ氏は、中国の深センにある編み物工場で働いているときにこの問題の解決策を思いつきました。そこで 1 か月かけてデジタル編み機のプログラミングとメンテナンスを学びました。彼は、熱可塑性の糸を使ってスニーカーを作っている労働者を観察しました。熱可塑性の糸は摂氏70度を超えると溶け始め、正確な形状を保持できるように繊維がわずかに硬化します。

彼は、繊維の溶解と熱成形をスマートな繊維製造プロセスに組み込んでみることにしました。

「熱成形は、基本的に生地全体を絞り、溶かすことによって多層テキスタイルを 1 つの層に硬化させ、精度を向上させるため、ノイズの問題を実際に解決します。また、熱成形により、靴下や靴のような 3D 形状を作成することも可能になります。ユーザーの正確なサイズと形状にフィットします」と彼は言います。

製造プロセスを完成させた後、ウィカクソノ氏は圧力センサーのデータを正確に処理するシステムを必要としました。布地は格子状に編まれているため、布地の行と列をスキャンして各点の抵抗を測定する無線回路を作成しました。彼は、ユーザーが 2 つ以上の別々の点に同時に圧力を加えたときに発生する「ゴースト」の曖昧さによって引き起こされるアーティファクトを克服するためにこの回路を設計しました。

Wicaksono 氏は、画像分類のための深層学習技術にヒントを得て、圧力センサーデータをヒートマップとして表示するシステムを考案しました。これらの画像は機械学習モデルに供給され、ヒートマップ画像に基づいてユーザーの姿勢、ポーズ、動きを検出するようにトレーニングされます。

アクティビティの分析

モデルがトレーニングされると、スマートマット上でのユーザーのアクティビティ (ウォーキング、ランニング、腕立て伏せなど) を 99.6% の精度で分類でき、7 つのヨガのポーズを 98.7% の精度で認識できました。

また、丸編み機を使用して、3D テキスタイル全体に広がる 96 個の圧力感知ポイントを備えた、ぴったりとフィットするスマートテキスタイルシューズを作成しました。研究者らは、このシューズを使用して、着用者がサッカーボールを蹴ったときに足のさまざまな部分にかかる圧力を測定しました。

3DKnITS は精度が高いため、精度が重要な義肢の用途に役立つ可能性があります。スマートテキスタイルライナーを使えば、義肢がソケットに加える圧力を測定できるため、義肢装具士はデバイスがどの程度フィットしているかを簡単に確認できるようになるとウィカクソノ氏は言う。

彼と彼の同僚は、より創造的なアプリケーションも模索しています。サウンドデザイナーとコンテンポラリーダンサーと協力して、音楽と振り付けの双方向の関係を探るため、ダンサーのステップに基づいて音符とサウンドスケープを駆動するスマートテキスタイルカーペットを開発しました。この研究は最近、ACM Creativity and Cognition Conference で発表されました。

「学際的なコラボレーションによって、非常にユニークなアプリケーションが生み出される可能性があることを学びました」と彼は言います。

研究者らは製造技術の成功を実証したので、ウィカクソノ氏は回路と機械学習モデルを改良する予定だ。現在、アクションを分類する前にモデルを各個人に合わせて調整する必要があり、これには時間がかかるプロセスです。このキャリブレーション手順を削除すると、3DKnITS が使いやすくなります。研究者らはまた、温度や湿度などの環境条件がセンサーの精度にどのような影響を与えるかを確認するために、研究室の外でスマートシューズのテストを実施したいと考えています。

「テクノロジーが非常に有意義な形で進歩するのを見るのはいつも驚くべきことです。私たちが着ている衣服、腕の袖や靴下が、その三次元構造をセンシングに使用できる方法で作成できると考えるのは信じられないことです。」とハーバード大学医学部の整形外科学助教授であり、マサチューセッツ総合病院のスポーツ医学整形外科医であるエリック・バークソン氏は言う。彼はこの研究には関与していない。「医療分野、特に整形外科スポーツ医学において、このテクノロジーは、動きをより適切に検出して分類し、現実世界（実験室の外）の状況での力の分布パターンを認識する能力を提供します。これは、怪我の予防と発見の技術を強化し、リハビリテーションの評価と指示を支援します。」

この研究は、MIT メディアラボコンソーシアムによって部分的に支援されました。

マサチューセッツ工科大学の研究者らは、人の動きを予測するために使用できる 3DKnITS と呼ばれる圧力センサーを内蔵したニット生地を開発した、とポピュラー・サイエンス誌のシャーロット・フー氏が報告しています。「ユーザーの動きを感知できるスマートテキスタイルは、例えば怪我後の歩行や動作のモニタリングなど、医療分野で役立つ可能性がある」と胡氏は書いている。

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