Ученые из Национального университета Иокогамы разработали высокоэластичное носимое устройство, сочетающее гибкие полимерные компоненты с твердыми электронными элементами. Это устройство точно фиксирует инерциальные показатели даже при растяжении в 2,5 раза, что делает его идеальным для мониторинга здоровья и анализа движений. Основной вызов заключался в создании устройства, обладающего как комфортом, так и надежной сборкой данных.
В исследовании, опубликованном в журнале Device, отмечается, что применение машинного обучения может улучшить функциональность носимых гаджетов, но требует разработки эластичных гибридных технологий. Испытания показали, что новые устройства могут эффективно распознавать жесты и язык жестов. Для повышения прочности были внедрены трехслойные конструкции с неоднородной жесткостью, защищающие внутренние соединения.
Модель продемонстрировала точность в классификации от 91% до 98% написанных символов, в зависимости от используемого алгоритма обработки. Однако для глубокого понимания различий в моделях обучения необходимы дальнейшие исследования.
