Kineski naučnici su postigli tehnološki napredak razvojem 3D elektronske kože, koja može da se nanese direktno poput flastera.
Ova tehnologija može da se koristi za praćenje zdravstvenih podataka kod ljudi u realnom vremenu sa potencijalnom primenom u biomedicinskoj dijagnostici i humanoidnim robotima.
Kao zamisao profesora Žanga Jihudža sa Univerziteta Sinhua u Kini, elektronska koža je sposobna da dekodira i oseti tri mehanička signala – pritisak, trenje i naprezanje. Govoreći o razvoju, profesor Žang je otkrio da je elektronska koža nova vrsta senzora, koji oponaša senzorne funkcije ljudske kože.
“U budućnosti se može postaviti na vrhove prstiju medicinskih robota za rane dijagnoze i lečenje, ali i kao flaster na kožu za praćenje zdravstvenih podataka kao što su nivo kiseonika u krvi i broj otkucaja srca. Elektronska koža ima puno taktilnih receptorskih ćelija, koje su gusto raspoređene i imaju 3D prostornu distribuciju, koje mogu precizno da percipiraju spoljne nadražaje”, rekao je Žang.
Dekodiranje signala pritiska, trenja i deformacije predstavljalo je značajan izazov u razvoju ove tehnologije. Nova elektronska koža prevazilazi ovu prepreku zahvaljujući strukturi koja oponaša ljudsku kožu, a koja se sastoji od epidermisa, dermisa i potkožnog tkiva.
Različiti tipovi elektronske kože su viđeni i ranije, a među njima je značajna ona koja je razvijena na Stenfordu. Ova koža ima mogućnost direktne komunikacije sa mozgom i imitacije senzorne povratne informacije prave kože.
“Bili smo inspirisani prirodnim sistemom i hteli smo da ga oponašamo. Možda jednog dana budemo mogli da pomognemo pacijentima ne samo da obnove motoričku funkciju, nego i da vrate osećaj”, rekao je Veičen Vang sa Univerziteta Stenford.
Međutim, Žang tvrdi da njegova inovacija ide dalje, i da bi mogla da imitira senzornu povratnu informaciju prave kože. Njegov tim je napomenuo da, kada elektronska koža dodirne spoljni predmet, više senzora radi zajedno.
Signali koje prikupe senzori, prolaze direktno kroz niz prenosa i ekstrakcija, a zatim se kombinuju sa algoritmima dubokog učenja. Ovaj proces omogućava elektronskoj koži da precizno otkrije čvrstinu i oblik predmeta.
