Mediante un nuevo proceso, investigadores del MIT han producido tejidos inteligentes que se adaptan al cuerpo humano y pueden detectar la postura y la actividad de quien los lleva.
Los investigadores crearon un zapato y una alfombrilla «inteligentes» y desarrollaron un sistema de aprendizaje automático que predijo los movimientos y las posturas de una persona de pie sobre la alfombrilla textil inteligente con una precisión de alrededor del 99 %.
Esta tecnología escalable de tejido digital podría tener muchas aplicaciones, especialmente en la atención sanitaria y la rehabilitación.
Los investigadores quieren realizar pruebas con zapatos inteligentes fuera del laboratorio para ver cómo afectan las condiciones ambientales a la precisión.
Mediante un novedoso proceso de fabricación, investigadores del MIT han producido tejidos inteligentes que se ajustan perfectamente al cuerpo para detectar la postura y los movimientos de quien los lleva.
Al incorporar un tipo especial de hilo plástico y utilizar calor para fundirlo ligeramente —un proceso llamado termoconformado—, los investigadores lograron mejorar considerablemente la precisión de los sensores de presión tejidos en textiles de punto multicapa, a los que llaman 3DKnITS.
Utilizaron este proceso para crear un zapato y una alfombrilla «inteligentes» y, luego, construyeron un sistema de hardware y software para medir e interpretar en tiempo real los datos de los sensores de presión. El sistema de aprendizaje automático predijo los movimientos y las posturas de yoga que realizaba una persona de pie sobre la alfombrilla textil inteligente con una precisión de alrededor del 99 %.
Su proceso de fabricación, que aprovecha la tecnología de tejido digital, permite crear prototipos rápidamente y se puede ampliar con facilidad para la fabricación a gran escala, afirma Irmandy Wicaksono, asistente de investigación del MIT Media Lab y autor principal de un artículo que presenta 3DKnITS.
La técnica podría tener muchas aplicaciones, especialmente en la atención sanitaria y la rehabilitación. Por ejemplo, podría utilizarse para fabricar zapatos inteligentes que hagan un seguimiento de la marcha de una persona que está aprendiendo a caminar de nuevo tras una lesión, o calcetines que vigilen la presión en el pie de una persona con diabetes para prevenir la formación de úlceras.
«El tejido digital te da libertad para diseñar tus propios patrones e integrar sensores en la propia estructura, de modo que todo quede integrado y sea cómodo; además, puedes desarrollarlo según la forma de tu cuerpo», afirma Wicaksono.
Escribió el artículo junto con los estudiantes de grado del MIT Peter G. Hwang, Samir Droubi y Allison N. Serio, a través del Programa de Oportunidades de Investigación de Grado; Franny Xi Wu, recién graduada de Wellesley College; Wei Yan, profesor adjunto de la Universidad Tecnológica de Nanyang; y el autor principal Joseph A. Paradiso, titular de la cátedra Alexander W. Dreyfoos y director del grupo Responsive Environments del Media Lab. La investigación se presentará en la Conferencia de la Sociedad de Ingeniería en Medicina y Biología del IEEE.
«Parte de los primeros trabajos pioneros sobre tejidos inteligentes se llevó a cabo en el Media Lab a finales de los años noventa. Desde entonces, los materiales, la electrónica integrable y las máquinas de fabricación han avanzado enormemente», afirma Paradiso. «Es un gran momento para ver que nuestra investigación vuelve a este campo, por ejemplo, con proyectos como el de Irmandy: apuntan a un futuro prometedor, en el que la detección y las funciones se integran de forma más fluida en los materiales y abren enormes posibilidades».
Experiencia en tejido
Para producir un tejido inteligente, los investigadores utilizan una máquina de tejido digital que entrelaza capas de tela con hileras de hilo convencional y funcional. El tejido de punto multicapa está compuesto por dos capas de hilo conductor tejido, entre las que se intercala un tejido piezorresistivo, cuya resistencia cambia al comprimirlo. Siguiendo un patrón, la máquina cose este hilo funcional por todo el tejido en hileras horizontales y verticales. Allí donde se cruzan las fibras funcionales, crean un sensor de presión, explica Wicaksono.
Sin embargo, el hilo es suave y flexible, por lo que las capas se desplazan y rozan entre sí cuando quien lo lleva se mueve. Esto genera ruido y variaciones que reducen considerablemente la precisión de los sensores de presión.
Wicaksono encontró una solución a este problema mientras trabajaba en una fábrica de tejidos de Shenzhen, China, donde pasó un mes aprendiendo a programar y mantener máquinas de tejido digital. Vio a trabajadores fabricar zapatillas con hilos termoplásticos que empezaban a fundirse al calentarse por encima de los 70 grados Celsius, lo que endurecía ligeramente el tejido para que conservara una forma precisa.
Decidió probar a incorporar fibras fundibles y el termoconformado al proceso de fabricación de tejidos inteligentes.
«El termoconformado resuelve realmente el problema del ruido porque endurece el tejido multicapa hasta convertirlo en una sola capa, básicamente comprimiendo y fundiendo toda la tela, lo que mejora la precisión. También nos permite crear formas tridimensionales, como un calcetín o un zapato, que se ajustan exactamente al tamaño y la forma de quien los usa», afirma.
Una vez perfeccionado el proceso de fabricación, Wicaksono necesitaba un sistema para procesar con precisión los datos de los sensores de presión. Como la tela está tejida en forma de cuadrícula, diseñó un circuito inalámbrico que recorre las filas y columnas del tejido y mide la resistencia en cada punto. Diseñó el circuito para superar los artefactos causados por las ambigüedades de «fantasmas», que se producen cuando el usuario ejerce presión simultáneamente en dos o más puntos separados.
Inspirado en las técnicas de aprendizaje profundo para la clasificación de imágenes, Wicaksono ideó un sistema que muestra los datos de los sensores de presión como un mapa de calor. Esas imágenes se introducen en un modelo de aprendizaje automático, entrenado para detectar la postura, la pose o el movimiento del usuario a partir de la imagen del mapa de calor.
Análisis de actividades
Una vez entrenado, el modelo podía clasificar la actividad del usuario sobre la alfombrilla inteligente (caminar, correr, hacer flexiones, etc.) con una precisión del 99,6 % y reconocer siete posturas de yoga con una precisión del 98,7 %.
También utilizaron una máquina de tejido circular para crear un zapato textil inteligente que se ajusta al pie y tiene 96 puntos de detección de presión distribuidos por todo el tejido tridimensional. Usaron el zapato para medir la presión ejercida en distintas partes del pie cuando quien lo llevaba pateaba un balón de fútbol.
La gran precisión de 3DKnITS podría hacerlo útil en aplicaciones protésicas, donde la exactitud es esencial. Un forro textil inteligente podría medir la presión que una prótesis ejerce sobre el encaje, lo que permitiría a un protesista comprobar fácilmente qué tan bien se ajusta el dispositivo, afirma Wicaksono.
Él y sus colegas también están explorando aplicaciones más creativas. En colaboración con un diseñador de sonido y una bailarina contemporánea, desarrollaron una alfombra textil inteligente que activa notas musicales y paisajes sonoros según los pasos de la bailarina, para explorar la relación bidireccional entre la música y la coreografía. Esta investigación se presentó recientemente en la Conferencia ACM sobre Creatividad y Cognición.
«He aprendido que la colaboración interdisciplinaria puede dar lugar a aplicaciones realmente singulares», afirma.
Ahora que los investigadores han demostrado el éxito de su técnica de fabricación, Wicaksono planea perfeccionar el circuito y el modelo de aprendizaje automático. Actualmente, hay que calibrar el modelo para cada persona antes de que pueda clasificar acciones, un proceso que requiere mucho tiempo. Eliminar ese paso de calibración facilitaría el uso de 3DKnITS. Los investigadores también quieren probar los zapatos inteligentes fuera del laboratorio para ver cómo las condiciones ambientales, como la temperatura y la humedad, afectan a la precisión de los sensores.
«Siempre es asombroso ver cómo la tecnología avanza de maneras tan significativas. Es increíble pensar que la ropa que llevamos, una manga para el brazo o un calcetín, puede crearse de modo que su estructura tridimensional sirva para detectar», afirma Eric Berkson, profesor adjunto de cirugía ortopédica de la Facultad de Medicina de Harvard y cirujano ortopédico de medicina deportiva del Hospital General de Massachusetts, que no participó en esta investigación. «En el campo médico, y en particular en la medicina deportiva ortopédica, esta tecnología permite detectar y clasificar mejor el movimiento, así como reconocer patrones de distribución de fuerzas en situaciones reales (fuera del laboratorio). Este tipo de enfoque mejorará las técnicas de prevención y detección de lesiones y ayudará a evaluar y orientar la rehabilitación».
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