Pele eletrônica borrifada na pele entende todos os seus gestos

Redação do Site Inovação Tecnológica - 03/01/2023

Apenas o transmissor Bluetooth se destaca: A pele eletrônica quase desaparece sobre a pele natural.
[Imagem: Kyun Kyu/Bao Group/Stanford]

Pele artificial sobre pele natural

Os criadores de uma nova pele inteligente afirmam que ela permite vislumbrar um futuro no qual as pessoas digitarão em teclados invisíveis, identificarão objetos apenas pelo toque ou se comunicarão com gestos manuais usando aplicativos em ambientes imersivos.

O material elástico biocompatível foi projetado para ser borrifado na pele, formando uma malha eletricamente condutora que detecta quando a pele se estica e dobra.

Devidamente interpretados por um aplicativo de inteligência artificial, esses sinais podem ser usados para o controle de inúmeras tarefas diárias a partir de movimentos e dos gestos das mãos, com usos que vão dos jogos e esportes até a telemedicina e a robótica.

"À medida que os dedos dobram e torcem, os nanofios na malha são espremidos e esticados, alterando a condutividade elétrica da malha. Essas mudanças podem ser medidas e analisadas para nos dizer com precisão como uma mão, um dedo ou uma articulação está se movendo," detalhou a professora Zhenan Bao, da Universidade de Stanford, nos EUA.

Os pesquisadores escolheram uma abordagem de borrifação diretamente na pele para que a malha se forme sem a necessidade de um substrato. Além disso, o material se adapta a qualquer tamanho ou formato de mão, abrindo inclusive a possibilidade de que ele venha a ser usado no rosto para capturar sinais emocionais. A equipe planeja testar isso no futuro, antevendo novas abordagens para a animação por computador ou enriquecer as interações em reuniões virtuais por de meio de avatares com expressões faciais e gestos realistas.

A malha elétrica é capaz de meta-aprendizado.
[Imagem: Kyun Kyu Kim et al. - 10.1038/s41928-022-00888-7]

Malha elétrica com inteligência artificial

Já foram criadas inúmeras abordagens do tipo pele artificial, mas a maioria delas exige múltiplos sensores para ler cada articulação do dedo, tornando-as volumosas, além de exigir um grande volume de dados de treinamento para lidar com cada articulação.

A equipe garante que esta é a primeira abordagem prática que é enxuta o suficiente na forma e adaptável o suficiente na função para funcionar essencialmente com qualquer usuário, mesmo com dados limitados, exigindo pouco processamento para interpretação dos sinais.

O hardware consiste em uma malha de material condutor incorporado em uma matriz de poliuretano. Após ser aplicado por aspersão, o material forma uma malha de milhões de nanofios de prata e ouro que se conforma perfeitamente às curvaturas, rugas e dobras de cada dedo humano, mantendo-se íntegra mesmo durante os movimentos naturais. Um módulo transmissor de Bluetooth é então plugado na mesma rede, transferindo os sinais para um computador ou celular.

É aí que entra em ação o aprendizado de máquina: Como a pele eletrônica que se forma é totalmente desestruturada, um programa de inteligência artificial precisa aprender como ela reage a cada gesto ou movimento de cada dedo, da mão, do pulso, do braço inteiro etc.

A pele detecta exatamente como o dedo está se movimentando, identificando a letra correspondente.
[Imagem: Kyun Kyu/Bao Group/Stanford]

Teclando sem teclas

Para primeira demonstração, a equipe construiu um protótipo que reconhece objetos simples pelo toque e pode fazer digitação preditiva com as duas mãos em um teclado invisível.

Digite um X em um teclado, por exemplo, e o algoritmo aprende a reconhecer essa tarefa a partir dos padrões de mudança na condutividade elétrica da pele eletrônica; uma vez que o algoritmo esteja adequadamente treinado, o teclado físico não é mais necessário. Os mesmos princípios podem ser usados para reconhecer a linguagem de sinais ou mesmo para reconhecer objetos traçando suas superfícies externas no ar.

"Nós trouxemos os aspectos da aprendizagem humana que se adaptam rapidamente às tarefas com apenas um punhado de tentativas, conhecidas como 'meta-aprendizagem'. Isso permite que o dispositivo reconheça rapidamente novas tarefas manuais arbitrárias e novos usuários com alguns testes rápidos," disse o pesquisador Kyun Kim. "Além disso, é uma abordagem surpreendentemente simples para esse desafio complexo, o que significa que podemos obter um tempo de processamento computacional mais rápido com menos dados porque nossa nanomalha captura detalhes sutis em seus sinais."

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