Los investigadores han diseñado un tejido inteligente que puede detectar objetos no metálicos que van desde aguacates hasta tarjetas de crédito, según un estudio de Dartmouth College y Microsoft Research.
por Dartmouth College
La tela , llamada Capacitivo, detecta cambios en la carga eléctrica para identificar artículos de diferentes formas y tamaños.
En el Simposio ACM sobre software y tecnología de interfaz de usuario (UIST 2020) se presentó un estudio y un video de demostración que describe el sistema de detección.
«Esta investigación tiene el potencial de cambiar la forma en que las personas interactúan con la informática a través de objetos blandos cotidianos hechos de telas», dijo Xing-Dong Yang, profesor asistente de ciencias de la computación e investigador principal del estudio.
Las técnicas de detección existentes que utilizan tejidos generalmente se basan en entradas como el tacto del usuario. El nuevo sistema interactivo se basa en una técnica de «entrada implícita» en la que el tejido no requiere la acción del objeto que está detectando.
El sistema de tejido reconoce objetos basándose en cambios en la carga eléctrica en sus electrodos causados por cambios en el campo eléctrico de un objeto. La diferencia de carga puede relacionarse con el tipo de material, el tamaño del objeto y la forma del área de contacto.
La información detectada sobre 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, plástico y productos de papel hace que el sistema sea único.
«Ser capaz de detectar objetos no metálicos es un gran avance para las telas inteligentes porque permite a los usuarios interactuar con una amplia variedad de elementos cotidianos de formas completamente nuevas», dijo Te-Yen Wu, Ph.D. estudiante de Dartmouth y autor principal del estudio.
Se probaron veinte objetos sobre el «mantel inteligente» como parte del estudio. Los objetos variaban en tamaño, forma y material. El equipo también incluyó un vaso de agua y un recipiente para probar la fiabilidad con la que el sistema podía reconocer la llenura de un recipiente.
En general, el sistema logró una precisión del 94,5% en las pruebas.
El sistema fue particularmente preciso para distinguir entre diferentes frutas, como kiwis y aguacates. El estado de un recipiente de líquido también fue relativamente sencillo de determinar por el sistema.
En un estudio complementario, el sistema pudo distinguir entre diferentes tipos de líquidos como agua, leche, sidra de manzana y refrescos.
El sistema fue menos preciso para objetos que no crean huellas firmes en la tela, como tarjetas de crédito .
El prototipo de diseño presenta una rejilla de electrodos en forma de diamante hechos de tela conductora adherida a una hoja de algodón. El tamaño de los electrodos y la distancia entre ellos se diseñaron para maximizar el área de detección y la sensibilidad.
Cuando la tela identifica un objeto o el estado de un objeto, como cuando una planta en maceta necesita riego, la tela inteligente puede desencadenar una acción o un aviso deseados.
Los investigadores esperan que el sistema pueda cumplir una variedad de funciones que incluyen ayudar a encontrar objetos perdidos, proporcionar alertas o notificaciones y proporcionar información a otros sistemas inteligentes como los rastreadores de dieta.
El sistema incluso puede ayudar a cocinar al hacer sugerencias de recetas y dar instrucciones de preparación.
Teddy Seyed de Microsoft Research, Lu Tan de la Universidad de Wuhan y Yuji Zhang de la Universidad del Sureste también contribuyeron a esta investigación.
