योकोहामा नेशनल यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने एक लचीला, उच्च परिशुद्धता मापने वाला पहनने योग्य उपकरण विकसित किया है जो नरम बहुलक सामग्री और कठोर इलेक्ट्रॉनिक तत्वों को जोड़ता है।यह उपकरण जड़त्वीय डेटा को सटीक रूप से माप सकता है, भले ही इसकी लंबाई 2.5 गुना तक फैली हो।
इस स्ट्रेचेबल उच्च परिशुद्धता डिवाइस का संयोजन औरयंत्र अधिगमउच्च सटीकता दर के साथ कई प्रकार की गति पहचान हासिल की।इस प्रौद्योगिकी के संभावित अनुप्रयोगों ने ऐसी प्रणालियों को साकार किया है जो विभिन्न नरम और कठोर इलेक्ट्रॉनिक्स को सूचना प्रौद्योगिकी के साथ एकीकृत करती हैं।
स्ट्रेचेबल, पहनने योग्य उपकरण जो भौतिक और बायोइलेक्ट्रिकल जानकारी को जल्दी और सटीक रूप से समझ सकते हैं, स्वास्थ्य निगरानी और गति माप जैसी चीजों के लिए तेजी से उपयोग किए जा रहे हैं।हालाँकि, ऐसा उपकरण बनाना जो इतना लचीला हो कि आरामदायक हो और डेटा को सटीक रूप से समझने के लिए पर्याप्त कठोर हो, मुश्किल है।
मशीन लर्निंग इन उपकरणों को अधिक शक्तिशाली बनाने में मदद कर सकती है, लेकिन प्रौद्योगिकी को एकीकृत करने के लिए, स्ट्रेचेबल हाइब्रिड वियरेबल्स को विकसित करने की आवश्यकता होगी जो आराम और स्थिर डेटा प्रोसेसिंग को जोड़ते हैं।
एक कागजप्रकाशितमेंउपकरण7 अगस्त को यह रेखांकित किया गया है कि पहनने योग्य प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए लचीले सब्सट्रेट पर स्तरित कठोर एकीकृत सर्किट का उपयोग कैसे किया जा सकता है।
"सॉलिड-स्टेट इलेक्ट्रॉनिक्स पर आधारित उच्च-प्रदर्शन सेंसर एकीकृत सर्किट को संयोजित करने वाले स्ट्रेचेबल डिवाइस विकसित किए गए हैं, लेकिन उनमें दो गुना से अधिक बढ़ाव के बड़े विकृतियों को समायोजित करने के लिए स्ट्रेचेबिलिटी की कमी है। इन कारकों ने स्ट्रेचेबल डिवाइस और मशीन के लिए एकीकृत सिस्टम के विकास को सीमित कर दिया है।सीखना, “योकोहामा नेशनल यूनिवर्सिटी में इंजीनियरिंग संकाय में एसोसिएट प्रोफेसर हिरोकी ओटा ने कहा।
वास्तव में, ओटा ने समझाया, वर्तमान में बाजार में ऐसे कोई उपकरण उपलब्ध नहीं हैं जो स्ट्रेचेबल उपकरणों (या उच्च विकृति वाले उपकरणों) के बीच उच्च सटीकता और उच्च दोहराव दोनों के साथ माप सकें।
इस अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने एकीकृत मशीन लर्निंग के साथ मोशन कैप्चर वियरेबल्स विकसित करने पर ध्यान केंद्रित किया।उपकरण बहुत विकृत थे, जिसका अर्थ है कि वे लचीले थे और शरीर के अनुरूप हो सकते थे।
लचीले पहनने योग्य वस्तुओं को अतिरिक्त स्थिरता प्रदान करने के लिए विषम-कठोरता सुरक्षात्मक संरचनाएं नामक संरचनाएं विकसित की गईं।इन संरचनाओं ने इसकी रक्षा कीबिजली की तारेंऔर इसकी तीन परतें थीं: एक कठोर परत, एक मध्यवर्ती परत, और एक नरम परत।
नरम परत ने सुनिश्चित किया कि डिवाइस लचीला रहे और सख्त परतें डिवाइस में सेंसर की अखंडता को बनाए रखें।यह सुनिश्चित करने के लिए कि डिवाइस लचीला बना रहे, वायरिंग विकसित करने सहित पूरे डिवाइस में तरल धातु पेस्ट का भी उपयोग किया गया था।
ओटा ने कहा, "स्ट्रेचेबल सामग्रियों और सॉलिड-स्टेट इलेक्ट्रॉनिक्स-आधारित कठोर तत्वों का संलयन नए उपकरणों का एहसास कराता है जो उच्च कंप्यूटिंग और माप क्षमताओं के साथ लोच को जोड़ते हैं। ये डिवाइस मशीन लर्निंग सिस्टम के साथ एकीकरण को बढ़ावा देते हैं, जहां डेटा प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता महत्वपूर्ण है।"
की शक्ति का परीक्षण करने के लिएपहनने योग्य उपकरण, शोधकर्ताओं ने तीन कार्य किए: गांठों के स्व-आकार का अनुमान, हवा में लेखन को पहचानना, और सांकेतिक भाषा की पहचान।शोधकर्ताओं ने यह भी परीक्षण किया कि उपकरण खींचे जाने पर भी कितनी अच्छी तरह काम करता रहा।
जब पहनने योग्य उपकरणों के पिछले पुनरावृत्तियों की तुलना में केवल एक सर्किट बोर्ड होता है, तो विषम-कठोरता सुरक्षात्मक संरचना वाला नया विकसित उपकरण बढ़ाव और खिंचाव को संभालने में बेहतर था।केवल सर्किट बोर्ड और नरम परत वाले उपकरण में 30% बढ़ाव पर तनाव दिखा और यह 100% बढ़ाव पर टूट गया।
इसकी तुलना में, 100% बढ़ाव पर विषम-कठोरता सुरक्षात्मक संरचना वाले उपकरण में हानिकारक तनाव का कोई संकेत नहीं दिखा और यह 150% तक खिंचने पर भी काम करता रहा।
उपकरणों का यह देखने के लिए भी परीक्षण किया गया कि उन्होंने कुछ निर्दिष्ट कार्यों में कितना अच्छा प्रदर्शन किया है, जिसमें उंगली से वर्तनी के दौरान लिखे गए अक्षरों को पहचानना और सांकेतिक भाषा की पहचान शामिल है।
वर्तमान में, उंगलियों की वर्तनी को ट्रैक करने के लिए उपयोग किए जाने वाले पहनने योग्य उपकरणों को उंगलियों को मोड़े बिना समानांतर गति में चलने में कठिनाई होती है।डेटा का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किए जाने वाले प्रसंस्करण मॉडल के आधार पर, नव विकसित विषम-कठोरता उपकरण 91% और 98% वर्तनी वाले अक्षरों के बीच सटीक रूप से वर्गीकृत करने में सक्षम था, लेकिन प्रशिक्षण मॉडल में अंतर को समझने के लिए अतिरिक्त शोध की आवश्यकता है।
शोधकर्ताओं ने यह भी कहा कि यह तकनीक उंगली की वर्तनी से आगे बढ़ सकती है और अमेरिकी सांकेतिक भाषा को पहचान सकती है, जो एक अत्यधिक मांग वाली तकनीक है।हालाँकि, इस तकनीक को विकसित करने की चुनौतियाँ स्ट्रेचेबल, पहनने योग्य उपकरणों की सीमाओं से परे हैं और अतिरिक्त विकास की आवश्यकता है।
भविष्य को देखते हुए, शोधकर्ता इस नई तकनीक के साथ और अधिक उपकरण विकसित करने की योजना बना रहे हैं।
ओटा ने कहा, "आखिरकार, हमारा लक्ष्य स्ट्रेचेबल हाइब्रिड इलेक्ट्रॉनिक्स को साकार करना है जो कठोर उपकरणों और लोचदार सामग्रियों दोनों के इलेक्ट्रॉनिक गुणों का उपयोग करके और उन्हें सूचना प्रसंस्करण प्रौद्योगिकी के साथ एकीकृत करके ठोस-अवस्था और स्ट्रेचेबल इलेक्ट्रॉनिक्स को एकीकृत करता है।"
अधिक जानकारी:मशीन लर्निंग के साथ एकीकृत स्ट्रेचेबल हाइब्रिड उपकरणों पर आधारित सॉफ्ट इंटेलिजेंट सिस्टम,उपकरण(2024)।डीओआई: 10.1016/जे.डिवाइस.2024.100496.www.सेल.com/device/fulltext/S2666-9986(24)00392-2उद्धरण
:फैलने योग्य और कठोर सामग्रियों को परत करने और मशीन लर्निंग को शामिल करने से पहनने योग्य वस्तुओं की सटीकता में सुधार होता है (2024, 7 अगस्त)7 अगस्त 2024 को पुनः प्राप्तhttps://techxplore.com/news/2024-08-layering-stretchable-rigid-materials-incorporating.html से
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