Unos investigadores han diseñado un tejido inteligente que puede detectar objetos no metálicos, desde aguacates a tarjetas de crédito, según un estudio de Dartmouth College y Microsoft Research.
El tejido, llamado Capacitivo, siente los cambios en las cargas eléctricas para identificar objetos de varias formas y tamaños.
Un estudio y un vídeo demostrativo que describen el sistema sensor se presentaron en el Simposio ACM sobre Software y Tecnología de Interfaz de Usuario (UIST 2020).
"Esta investigación tiene el potencial de cambiar la manera en que la gente interactúa con la informática mediante objetos diarios suaves fabricados con tejidos", según Xing-Dong Yang, profesor asistente de Ciencias de la Computación e investigador principal del estudio.
Las técnicas de sensores existentes que utilizan tejidos por lo general dependen de inputs como el tacto del usuario. El nuevo sistema interactivo depende de una técnica de "input implícito" en la que el tejido no requiere acción del objeto que está detectando.
El sistema de tejido reconoce los objetos basándose en los cambios de las cargas eléctricas de sus electrodos causadas por los cambios en el campo eléctrico de un objeto. La diferencia en la carga se puede relacionar con el tipo de material, el tamaño del objeto y la forma del área de contacto.
La información detectada en la carga eléctrica se compara con los datos almacenados en el sistema mediante técnicas de aprendizaje automático.
La capacidad de reconocer objetos no metálicos como alimentos, líquidos, utensilios de cocina, productos de plástico y papel hace que este sistema sea único.
"Ser capaz de detectar objetos no metálicos es un avance para los tejidos inteligentes porque permite a los usuarios interactuar con una amplia variedad de objetos diarios de una manera totalmente nueva", dice Te-Yen Wu, estudiante de doctorado en Dartmouth y autor principal del estudio.
En el "mantel inteligente" se probaron veinte objetos como parte del estudio. Los objetos variaban en tamaño, forma y material. El equipo incluyó también un vaso de agua y un bol para probar la fiabilidad del sistema a la hora de reconocer el nivel de contenido de un recipiente.
En total, el sistema logró una precisión del 94,5% en las pruebas.
El sistema fue particularmente preciso a la hora de distinguir entre diferentes frutas, como kiwis y aguacates. El estado de un recipiente de líquido también resultó relativamente fácil de determinar para el sistema.
En un estudio complementario, el sistema también fue capaz de distinguir entre diferentes tipos de líquidos, como agua, leche, sidra y soda.
El sistema fue menos preciso con objetos que no crean huellas firmes en el tejido, como tarjetas de crédito.
El prototipo cuenta con una red de electrodos con forma de diamante fabricados de tejido conductivo sujeto a una lámina de algodón. El tamaño de los electrodos y la distancia entre ellos se han diseñado para maximizar la zona de detección y la sensibilidad.
Los investigadores esperan que el sistema pueda servir para varias funciones, como ayudar a encontrar objetos perdidos, emitir alertas o notificaciones, y suministrar información a otros sistemas inteligentes como seguidores de dietas.
El sistema puede incluso ayudar a cocinar haciendo sugerencias y dando instrucciones de preparación.
Más información:
www.dartmouth.edu