Les textiles intelligents détectent avec précision les mouvements de leurs utilisateurs

Par Adam Zewe, Massachusetts Institute of Technology11 juillet 2022

À l'aide d'un nouveau procédé de fabrication, les chercheurs du MIT ont produit des textiles intelligents qui épousent parfaitement le corps afin qu'ils puissent détecter la posture et les mouvements du porteur. 1 crédit

MITMIT is an acronym for the Massachusetts Institute of Technology. It is a prestigious private research university in Cambridge, Massachusetts that was founded in 1861. It is organized into five Schools: architecture and planning; engineering; humanities, arts, and social sciences; management; and science. MIT's impact includes many scientific breakthroughs and technological advances. Their stated goal is to make a better world through education, research, and innovation." data-gt-translate-attributes="[{"attribute":"data-cmtooltip", "format":"html"}]">Les chercheurs du MIT développent un tissu confortable et ajusté qui reconnaît avec précision les activités de son porteur, comme marcher, courir et sauter.

À l'aide d'un nouveau procédé de fabrication, les scientifiques du MIT ont produit des textiles intelligents qui épousent parfaitement le corps afin qu'ils puissent détecter avec précision la posture et les mouvements du porteur.

En incorporant un type spécial de fil plastique et en utilisant la chaleur pour le faire fondre légèrement - un processus connu sous le nom de thermoformage - les chercheurs ont pu améliorer considérablement la précision des capteurs de pression tissés dans des textiles tricotés multicouches, qu'ils appellent 3DKnITS.

Using this process they created a "smart" shoe and mat, and then developed a hardware and software system to measure and interpret data from the pressure sensors in real-time. The machine-learning system predicted motions and yoga poses performed by an individual standing on the smart textile mat with about 99 percent accuracyHow close the measured value conforms to the correct value." data-gt-translate-attributes="[{"attribute":"data-cmtooltip", "format":"html"}]">précision.

Tirant parti de la technologie de tricotage numérique, leur processus de fabrication permet un prototypage rapide et peut être facilement adapté à la fabrication à grande échelle, explique Irmandy Wicaksono, assistant de recherche au MIT Media Lab et auteur principal d'un article présentant 3DKnITS.

En incorporant un type spécial de fil plastique et en utilisant la chaleur pour le faire fondre légèrement - un processus appelé thermoformage - les chercheurs ont pu améliorer considérablement la précision des capteurs de pression tissés dans des textiles tricotés multicouches, qu'ils appellent 3DKnITS. 1 crédit

La technique pourrait avoir de nombreuses applications, notamment dans les soins de santé et la réadaptation. Par exemple, il pourrait être utilisé pour produire des chaussures intelligentes qui suivent la démarche d'une personne qui réapprend à marcher après une blessure, ou des chaussettes qui surveillent la pression sur le pied d'un patient diabétique pour prévenir la formation d'ulcères.

"Avec le tricot numérique, vous avez cette liberté de concevoir vos propres modèles et d'intégrer également des capteurs dans la structure elle-même, de sorte qu'elle devient sans couture et confortable, et vous pouvez la développer en fonction de la forme de votre corps", explique Wicaksono.

Il a rédigé l'article avec les étudiants de premier cycle du MIT Peter G. Hwang, Samir Droubi et Allison N. Serio dans le cadre du programme d'opportunités de recherche de premier cycle; Franny Xi Wu, récemment diplômée du Wellesley College ; Wei Yan, professeur adjoint à l'Université technologique de Nanyang ; et l'auteur principal Joseph A. Paradiso, professeur Alexander W. Dreyfoos et directeur du groupe Responsive Environments au sein du Media Lab. La recherche sera présentée à la conférence IEEE Engineering in Medicine and Biology Society.

"Certains des premiers travaux pionniers sur les tissus intelligents ont eu lieu au Media Lab à la fin des années 90. Les matériaux, l'électronique intégrable et les machines de fabrication ont énormément progressé depuis", déclare Paradiso. "C'est le moment idéal de voir nos recherches revenir dans ce domaine, par exemple à travers des projets comme celui d'Irmandy - ils pointent vers un avenir passionnant où la détection et les fonctions se diffusent de manière plus fluide dans les matériaux et ouvrent d'énormes possibilités."

Pour produire un textile intelligent, les chercheurs utilisent une machine à tricoter numérique qui tisse ensemble des couches de tissu avec des rangées de fils standards et fonctionnels. Le textile tricoté multicouche est composé de deux couches de tricot de fil conducteur prises en sandwich autour d'un tricot piézorésistif, qui change de résistance lorsqu'il est pressé. Suivant un motif, la machine coud ce fil fonctionnel sur tout le textile en rangées horizontales et verticales. Là où les fibres fonctionnelles se croisent, elles créent un capteur de pression, explique Wicaksono.

Mais le fil est doux et souple, de sorte que les couches se déplacent et se frottent les unes contre les autres lorsque le porteur bouge. Cela génère du bruit et provoque une variabilité qui rend les capteurs de pression beaucoup moins précis.

Wicaksono came up with a solution to this problem while working in a knitting factory in Shenzhen, China, where he spent a month learning to program and maintain digital knitting machines. He watched workers making sneakers using thermoplastic yarns that would start to melt when heated above 70 degrees CelsiusThe Celsius scale, also known as the centigrade scale, is a temperature scale named after the Swedish astronomer Anders Celsius. In the Celsius scale, 0 °C is the freezing point of water and 100 °C is the boiling point of water at 1 atm pressure." data-gt-translate-attributes="[{"attribute":"data-cmtooltip", "format":"html"}]">Celsius, qui durcit légèrement le textile afin qu'il puisse conserver une forme précise.

Il a décidé d'essayer d'intégrer la fusion des fibres et le thermoformage dans le processus de fabrication textile intelligent.

"Le thermoformage résout vraiment le problème du bruit car il durcit le textile multicouche en une seule couche en serrant et en faisant fondre l'ensemble du tissu, ce qui améliore la précision. Ce thermoformage nous permet également de créer des formes 3D, comme une chaussette ou une chaussure, qui correspondent réellement à la taille et à la forme précises de l'utilisateur", dit-il.

Une fois qu'il a perfectionné le processus de fabrication, Wicaksono avait besoin d'un système pour traiter avec précision les données des capteurs de pression. Puisque le tissu est tricoté comme une grille, il a conçu un circuit sans fil qui balaye les lignes et les colonnes sur le textile et mesure la résistance à chaque point. Il a conçu ce circuit pour surmonter les artefacts causés par les ambiguïtés "fantômes", qui se produisent lorsque l'utilisateur exerce une pression sur deux ou plusieurs points distincts simultanément.

Inspiré par les techniques d'apprentissage en profondeur pour la classification des images, Wicaksono a conçu un système qui affiche les données du capteur de pression sous forme de carte thermique. Ces images sont transmises à un modèle d'apprentissage automatique, qui est formé pour détecter la posture, la pose ou le mouvement de l'utilisateur en fonction de l'image de la carte thermique.

Une fois le modèle entraîné, il pouvait classer l'activité de l'utilisateur sur le tapis intelligent (marcher, courir, faire des pompes, etc.) avec une précision de 99,6 % et reconnaître sept poses de yoga avec une précision de 98,7 %.

Ils ont également utilisé une machine à tricoter circulaire pour créer une chaussure textile intelligente ajustée avec 96 points de détection de pression répartis sur l'ensemble du textile 3D. Ils ont utilisé la chaussure pour mesurer la pression exercée sur différentes parties du pied lorsque le porteur frappait un ballon de football.

La grande précision des 3DKnITS pourrait les rendre utiles pour des applications en prothèse, où la précision est essentielle. Une doublure textile intelligente pourrait mesurer la pression exercée par un membre prothétique sur l'emboîture, permettant à un prothésiste de voir facilement à quel point l'appareil s'adapte, explique Wicaksono.

Lui et ses collègues explorent également des applications plus créatives. En collaboration avec un sound designer et un danseur contemporain, ils ont développé un tapis textile intelligent qui pilote des notes de musique et des paysages sonores basés sur les pas du danseur, pour explorer la relation bidirectionnelle entre musique et chorégraphie. Cette recherche a récemment été présentée à la conférence ACM Creativity and Cognition.

"J'ai appris que la collaboration interdisciplinaire peut créer des applications vraiment uniques", dit-il.

Now that the researchers have demonstrated the success of their fabrication technique, Wicaksono plans to refine the circuit and machine learningMachine learning is a subset of artificial intelligence (AI) that deals with the development of algorithms and statistical models that enable computers to learn from data and make predictions or decisions without being explicitly programmed to do so. Machine learning is used to identify patterns in data, classify data into different categories, or make predictions about future events. It can be categorized into three main types of learning: supervised, unsupervised and reinforcement learning." data-gt-translate-attributes="[{"attribute":"data-cmtooltip", "format":"html"}]"> modèle d'apprentissage automatique. Actuellement, le modèle doit être calibré pour chaque individu avant de pouvoir classer les actions, ce qui est un processus chronophage. La suppression de cette étape de calibrage rendrait 3DKnITS plus facile à utiliser. Les chercheurs souhaitent également effectuer des tests sur des chaussures intelligentes en dehors du laboratoire pour voir comment les conditions environnementales telles que la température et l'humidité affectent la précision des capteurs.

"C'est toujours étonnant de voir la technologie progresser d'une manière aussi significative. C'est incroyable de penser que les vêtements que nous portons, un manchon ou une chaussette, peuvent être créés de manière à ce que leur structure tridimensionnelle puisse être utilisée pour la détection", déclare Eric Berkson, professeur adjoint de chirurgie orthopédique à la Harvard Medical School et chirurgien orthopédiste en médecine sportive au Massachusetts General Hospital, qui n'a pas participé à cette recherche. « Dans le domaine médical, et en médecine sportive orthopédique en particulier, cette technologie offre la capacité de mieux détecter et classer les mouvements et de reconnaître les schémas de répartition de la force dans des situations réelles (hors laboratoire). C'est le type de réflexion qui améliorera les techniques de prévention et de détection des blessures et aidera à évaluer et à diriger la rééducation.

Les références:

"3DKnITS : Tridimensionnel Digital Knitting of Intelligent Textile Sensor for Activity Recognition and Biomechanical Monitoring" par I. Wicaksono, PG Hwang, S. Droubi, FX Wu, AN Serio, W. Yan et JA Paradiso, 1er juillet 2022, IEEE in Medicine and Biology Society.Lien

"Tapis Magique : Machine-knitted Electronic Textile Carpet for Interactive Choreomusical Performance and Immersive Environments" par Irmandy Wicaksono, Don Derek Haddad et Joseph Paradiso, 20 juin 2022, C&C '22 : Créativité et cognition.DOI : 10.1145/3527927.3531451

Cette recherche a été soutenue, en partie, par le MIT Media Lab Consortium.