Умная обувь без батареек анализирует походку и генерирует энергию

Инженеры Рутгерса создали прототип «умной» обуви, который автоматически анализирует походку человека и потенциально может помочь в наблюдении за пациентами с болезнью Паркинсона, повреждениями спинного мозга, черепно‑мозговыми травмами и другими двигательными нарушениями.

Прототип классифицирует движения с точностью 95,4%, одновременно подсчитывая шаги и оценивая расход калорий.

Исследование под руководством Симиао Ню, доцента кафедры биомедицинской инженерии Рутгерс‑Нью‑Брансуик, было опубликовано в Science Advances.

Особенность разработки в том, что анализ выполняется за счёт энергии, вырабатываемой при ходьбе, — у обуви нет аккумулятора.

«Когда вы идёте или бежите, у вас автоматически появляется биомеханическая энергия, поэтому вы можете собирать эту энергию», — пояснил Ню.

Симиао Ню, доцент кафедры биомедицинской инженерии Инженерной школы Рутгерса.

«Обувь была естественной мишенью», — добавил он: ходьба даёт и информацию, и энергию, необходимые для её анализа.

«Когда вы сидите, энергии нет, но и мониторинг походки не требуется», — отметил Ню.

Встроенный в подошву элемент производит электричество за счёт давления и трения при каждом шаге — механизма, известного как трибоэлектрический эффект, похожего на статическое электричество, возникающее при трении различных материалов.

Потоки вырабатываемого электричества нерегулярны и не пригодны для прямого использования, поэтому исследователи разработали схему управления питанием, которая преобразует их в стабильную форму и увеличивает полезную энергию почти в 120 раз по сравнению с обычным методом.

Под «походкой» учёные понимают манеру ходьбы человека — баланс, скорость, длину шага и ритм; изменения этих параметров могут указывать на прогрессирование болезни, риск падения или ход реабилитации.

«Походка — один из наиболее важных биомаркеров многих заболеваний», — говорит Ню.

В клиниках и лабораториях врачам обычно приходится наблюдать пациента в течение короткого времени; носимая обувь даёт шанс измерять движение непрерывно, в быту.

«Если пациенты просто будут носить то, что я называю «обувью без беспокойства», она сможет автоматически собирать данные о походке», — сказал Ню.

При дальнейшем развитии и клинических испытаниях такая обувь потенциально сможет оценивать риск падения, выявлять атипичные модели ходьбы или отслеживать восстановление после травм головного и спинного мозга; конструкцию также можно приспособить для мониторинга сердечной деятельности, биохимических сигналов и других показателей.

Белые кроссовки прототипа скрывают электронику в пятках. Нынешняя версия — ранний прототип, а не медицинский прибор: она пока не диагностирует болезни, не предсказывает падения и не оценивает эффективность лечения, но демонстрирует, что ключевые параметры походки можно анализировать без перезаряжаемой батареи.

По словам исследователей, это может устранить часть ограничений существующих носимых устройств: умные часы и другие гаджеты собирают много данных, и их обработка с помощью искусственного интеллекта требует энергии, что сокращает время автономной работы.

Ню называет эту проблему «узким местом энергетического интеллекта».

«Мы стремимся решить фундаментальную проблему современных носимых устройств: создать умный датчик с встроенными функциями ИИ, который сам добывает энергию и не требует постоянной подзарядки», — сказал Ню.

Опыт Ню частично связан с работой в Apple, где он участвовал в разработке датчика ЭКГ для Apple Watch; там он заметил, что мониторинг прекращается, когда устройство снимают для зарядки.

«Как только вы кладёте устройство на зарядку, вы обычно забываете о нём и перестаёте им пользоваться», — отметил Ню.

В подошве установлен акселерометр, фиксирующий движение стопы по трём осям (x, y, z). Небольшой процессор с алгоритмом ИИ анализирует шаблоны этих данных и классифицирует каждые 15‑секундные сегменты как одну из четырёх активностей: медленная ходьба, быстрая ходьба, бег или подъём по лестнице; результаты выводятся на экран, прикреплённый к обуви.

Анализ выполняется непосредственно в самом носимом устройстве — подход, известный как «граничный ИИ» (edge AI). Это уменьшает потребность постоянно передавать большие объёмы необработанных данных на телефон или в облако и экономит энергию.

Одной из трудностей было уместить алгоритм в ограниченную память крошечного процессора. Исходная модель использовала 21 характеристику движения и достигала 98,1% точности, но требовала памяти, превышающей возможности устройства.

Команда выяснила, что изменения по трём осям дают основную часть информации, необходимой алгоритму: уменьшенная модель достигла точности 95,4%, работала примерно в 15 раз быстрее и потребляла около в шесть раз меньше тока.

Датчик и алгоритм ИИ вместе потребляют 86 микроватт — долю мощности, используемой многими носимыми системами ИИ. В лабораторных испытаниях даже при медленной ходьбе вырабатывалось достаточно электроэнергии, чтобы поддерживать работу всей системы.

«Проект требовал, чтобы мы рассматривали обувь как единую систему», — сказал Фуин Донг, докторант биомедицинской инженерии Рутгерса и первый автор работы.

«Идея совместного проектирования всей системы — главное, чему я научился в этом проекте», — добавил Донг.

Прототип создавали и тестировали на данных четырёх здоровых добровольцев в возрасте 23–26 лет; алгоритм обучали и проверяли только на тех действиях, которые включили в исследование. Он ещё не проходил испытаний на пожилых людях, пациентах с двигательными расстройствами или тех, кто находится в процессе реабилитации.

Ню, Донг и Чи Хан фигурируют как изобретатели в поданной Рутгерсом предварительной заявке на патент, связанный с этой технологией.