Инженеры Ратгерского университета разработали прототип обуви со встроенной системой анализа движений. Электроника получает питание от шагов владельца и обрабатывает данные непосредственно в устройстве. Результаты работы опубликованы в журнале Science Advances.
Внутри обуви установлен акселерометр, измеряющий движение стопы по трём осям. Компактный процессор классифицирует каждый 15-секундный отрезок: медленная ходьба, быстрая ходьба, бег или подъём по лестнице. В испытаниях точность распознавания составила 95,4%.
Генератор в подошве превращает давление и трение при шаге в электричество. Он использует трибоэлектрический эффект, лежащий в основе статического электричества.
Однако для автономной работы мало получить энергию: её нужно подготовить для питания электроники. Разработчики объединили сбор энергии, управление питанием и экономичный алгоритм искусственного интеллекта в одну систему. Такой подход позволяет согласовать потребление устройства с энергией, доступной во время движения.
Разработчикам пришлось упростить модель ИИ, чтобы она помещалась в память процессора. Обновлённый алгоритм работает примерно в 15 раз быстрее, потребляя около одной шестой прежнего тока.
Датчик и алгоритм вместе потребляют всего 86 микроватт. Обработка данных непосредственно на устройстве помогает экономить энергию. Такой подход сочетает анализ движений с автономным питанием без аккумулятора, который нужно регулярно заряжать. Работа демонстрирует возможность создания носимой электроники, обеспечивающей собственные потребности в энергии.
В перспективе технологию рассчитывают использовать для наблюдения за изменениями походки при болезни Паркинсона, травмах мозга и спинного мозга. Устройство могло бы собирать сведения о движениях в повседневной жизни, дополняя обследования в клинике.
Пока разработка остаётся ранним прототипом. Данные для создания системы получили от четырёх здоровых добровольцев в возрасте 23–26 лет. Испытаний на пожилых людях и пациентах с двигательными нарушениями ещё не проводили.
Поэтому показатель 95,4% нельзя считать точностью медицинской диагностики. Он характеризует распознавание изученных видов активности. Обувь пока не умеет диагностировать заболевания, предсказывать падения или оценивать результат лечения.
Главный итог работы — демонстрация того, что анализ движений с помощью ИИ можно совместить с питанием от энергии шагов. Это открывает путь к устройствам для наблюдения за здоровьем, которым не потребуется регулярная подзарядка.
