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Recentemente, un’azienda coreana ha donato a un ospedale un robot indossabile, progettato per aiutare i pazienti con mobilità ridotta durante la riabilitazione. Questi pazienti indossano questo robot per ricevere assistenza negli esercizi muscolari e articolari mentre eseguono azioni come camminare o sedersi. I dispositivi indossabili, tra cui smartwatch o occhiali, che le persone indossano e attaccano alla loro pelle, hanno il potenziale per migliorare la qualità della nostra vita, offrendo ad alcune persone un barlume di speranza, proprio come questa innovazione robotica.
I sensori di deformazione utilizzati in questi robot riabilitativi analizzano i dati traducendo specifici cambiamenti fisici in regioni specifiche in segnali elettrici. Particolarmente flessibili, questi sensori sono flessibili e adatti a misurare anche i cambiamenti corporei più sottili poiché sono realizzati con materiali leggeri per un facile fissaggio alla pelle. Tuttavia, i sensori di deformazione morbida convenzionali spesso mostrano una durata inadeguata a causa della sensibilità a fattori esterni come temperatura e umidità. Inoltre, il loro complicato processo di fabbricazione pone sfide per una commercializzazione diffusa.
Un gruppo di ricerca guidato dal professor Sung-Min Park del Dipartimento di Ingegneria IT della Convergenza e dal Dipartimento di Ingegneria Meccanica e dal dottorando Sunguk Hong del Dipartimento di Ingegneria Meccanica dell’Università di Scienza e Tecnologia di Pohang (POSTECH) ha superato con successo i limiti di questi sensori di deformazione morbida integrando la tecnologia di visione artificiale nei sensori ottici. I risultati della loro ricerca sono stati presentati in Elettronica flessibile npj.
Durante il loro studio il gruppo di ricerca ha sviluppato una tecnologia di sensori nota come deformazione ottica basata sulla visione artificiale (CVOS). A differenza dei sensori convenzionali che fanno affidamento sui segnali elettrici, i sensori CVOS utilizzano la visione artificiale e sensori ottici per analizzare modelli ottici su microscala, estraendo dati relativi ai cambiamenti. Questo approccio migliora intrinsecamente la durabilità eliminando elementi che compromettono le funzionalità dei sensori e semplificando i processi di fabbricazione, facilitando così la commercializzazione dei sensori.
A differenza dei sensori convenzionali che rilevano esclusivamente la deformazione biassiale, i sensori CVOS mostrano l’eccezionale capacità di rilevare i movimenti rotazionali triassiali attraverso la mappatura della deformazione multiassiale in tempo reale. In sostanza, questi sensori consentono il riconoscimento preciso di movimenti corporei complessi e vari attraverso un unico sensore. Il gruppo di ricerca ha corroborato questa affermazione attraverso esperimenti che applicano sensori CVOS a dispositivi di assistenza nei trattamenti riabilitativi.
Attraverso l’integrazione di un algoritmo di correzione della risposta basato sull’intelligenza artificiale che corregge diversi fattori di errore che si verificano durante il rilevamento del segnale, i risultati dell’esperimento hanno mostrato un elevato livello di fiducia. Anche dopo essere stati sottoposti a più di 10.000 iterazioni, questi sensori hanno mantenuto costantemente le loro prestazioni eccezionali.
Il professor Sung-Min Park, che ha guidato la ricerca, ha spiegato: “I sensori CVOS eccellono nel distinguere i movimenti del corpo in diverse direzioni e angoli, ottimizzando così interventi riabilitativi efficaci”. Ha inoltre aggiunto: “Personalizzando gli indicatori e gli algoritmi di progettazione per allinearli con obiettivi specifici, i sensori CVOS hanno un potenziale illimitato per applicazioni che abbracciano tutti i settori”.
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