MITの研究者らは、新しい製造プロセスを用いて、人体にフィットし、着用者の姿勢や活動を感知できるスマートテキスタイルを製作した。
研究者らは「スマート」シューズとマットを作り、スマートテキスタイル製マットの上に立つ人の動きやポーズを約99%の精度で予測する機械学習システムを構築した。
この拡張性のあるデジタル編み技術は、特に医療やリハビリなど、多くの用途に活用できる可能性がある。
研究者らは、環境条件が精度にどう影響するかを調べるため、研究室の外でスマートシューズの試験を行いたいと考えている。
MITの研究者らは、新しい製造プロセスを用いて、身体にぴったりとフィットし、着用者の姿勢や動きを感知できるスマートテキスタイルを製作した。
特殊なプラスチック糸を織り込み、熱でわずかに溶かす（熱成形と呼ばれるプロセス）ことで、研究者らは3DKnITSと名付けた多層ニットテキスタイルに織り込まれた圧力センサーの精度を大幅に高めた。
研究者らはこのプロセスで「スマート」シューズとマットを作り、圧力センサーのデータをリアルタイムで測定・解釈するハードウェアとソフトウェアのシステムを構築した。機械学習システムは、スマートテキスタイル製マットの上に立つ人の動きやヨガのポーズを約99%の精度で予測した。
デジタル編み技術を活用したこの製造プロセスは、迅速な試作を可能にし、大規模製造へ容易に拡張できると、MITメディアラボの研究助手で、3DKnITSを紹介する論文の筆頭著者であるイルマンディ・ウィチャクソノは述べる。
この技術は、特に医療やリハビリなど、多くの用途に活用できる可能性がある。例えば、けがの後に再び歩く練習をしている人の歩行を追跡するスマートシューズや、糖尿病患者の足にかかる圧力を監視して潰瘍の形成を防ぐソックスの製造に使える可能性がある。
「デジタル編みでは、独自のパターンを自由に設計でき、センサーを構造そのものに組み込むこともできます。そのため、継ぎ目がなく快適なものになり、身体の形に合わせて開発できます」とウィチャクソノは語る。
彼は、学部生研究機会プログラムを通じて、MITの学部生であるピーター・G・ファン、サミール・ドルービ、アリソン・N・セリオと論文を執筆した。また、ウェルズリー大学を最近卒業したフラニー・シー・ウー、南洋理工大学の助教であるウェイ・ヤン、そして上級著者でメディアラボのレスポンシブ・エンバイロメンツ・グループのディレクターを務めるアレクサンダー・W・ドレイフース教授、ジョセフ・A・パラディソも共著者に名を連ねている。この研究は、IEEE医学生体工学会議で発表される予定だ。
「スマートファブリックに関する初期の先駆的研究の一部は、1990年代後半にメディアラボで行われました。それ以来、素材、埋め込み可能な電子機器、製造機械は大きく進歩しました」とパラディソは語る。「私たちの研究がこの分野に戻ってきたのを見るには、素晴らしい時期です。例えばイルマンディのプロジェクトは、センシングや機能が素材により自然に溶け込み、膨大な可能性を切り開くという刺激的な未来を示しています。」
編み技術の知見
スマートテキスタイルを作るため、研究者らはデジタル編み機を使い、通常の糸と機能性糸を列状に配しながら、生地の層を編み合わせる。多層ニットテキスタイルは、圧力を受けると抵抗値が変化する圧抵抗性ニットを、導電性糸のニット2層で挟んだ構造だ。機械はパターンに従い、機能性糸をテキスタイル全体に水平・垂直の列として編み込む。機能性繊維が交差する箇所に圧力センサーができると、ウィチャクソノは説明する。
しかし、糸は柔らかくしなやかなため、着用者が動くと層同士がずれ、こすれ合う。これによってノイズが生じ、ばらつきが起きるため、圧力センサーの精度が大幅に低下する。
ウィチャクソノは、中国・深圳の編み工場で働いていた際に、この問題の解決策を思いついた。彼はそこで1カ月間、デジタル編み機のプログラミングと保守を学んだ。作業員たちがスニーカーを作る様子を見ていると、摂氏70度を超えると溶け始める熱可塑性糸が使われていた。糸は生地をわずかに硬くし、正確な形状を保てるようにする。
彼は、溶融繊維と熱成形をスマートテキスタイルの製造プロセスに取り入れてみることにした。
「熱成形は、布全体を押しつぶして溶かし合わせることで、多層テキスタイルを一層に硬化させ、精度を高めるため、ノイズの問題を本当に解決します。また、靴下や靴のように、利用者の正確なサイズや形状に合う立体形状も作れます」と彼は語る。
製造プロセスを完成させたウィチャクソノは、圧力センサーのデータを正確に処理するシステムを必要としていた。生地は格子状に編まれているため、彼はテキスタイルの行と列を走査し、各点の抵抗値を測定する無線回路を作った。この回路は、利用者が同時に2カ所以上の別々の点に圧力をかけたときに起こる「ゴースティング」の曖昧さによるアーティファクトを克服できるよう設計されている。
画像分類の深層学習手法に着想を得て、ウィチャクソノは圧力センサーのデータをヒートマップとして表示するシステムを考案した。その画像を機械学習モデルに入力し、ヒートマップ画像に基づいて利用者の姿勢、ポーズ、動きを検出できるよう学習させる。
活動の分析
モデルの学習後、スマートマット上での利用者の活動（歩行、走行、腕立て伏せなど）を99.6%の精度で分類でき、7種類のヨガのポーズを98.7%の精度で認識できた。
研究者らはさらに、丸編み機を使い、立体テキスタイル全体に96カ所の圧力検知点を配置した、足にぴったり合うスマートテキスタイル製シューズを作った。このシューズを使い、着用者がサッカーボールを蹴ったときに足の各部位にかかる圧力を測定した。
3DKnITSの高い精度は、精密さが不可欠な義肢の用途にも役立つ可能性がある。スマートテキスタイル製のライナーで義肢がソケットにかける圧力を測れば、義肢装具士は装置がどれほど適切にフィットしているかを簡単に確認できると、ウィチャクソノは述べる。
彼と同僚たちは、より創造的な用途も探っている。サウンドデザイナーとコンテンポラリーダンサーとの協力により、彼らはスマートテキスタイル製カーペットを開発した。ダンサーの足取りに応じて音符やサウンドスケープを生み出し、音楽と振付の双方向の関係を探るものだ。この研究は最近、ACM Creativity and Cognition Conferenceで発表された。
「学際的な協力によって、とてもユニークな用途が生まれることを学びました」と彼は語る。
研究者らが製造技術の有効性を実証したことを受け、ウィチャクソノは回路と機械学習モデルの改良を計画している。現在、モデルで動作を分類するには、利用者一人ひとりに合わせて調整する必要があり、時間がかかる。この調整工程をなくせば、3DKnITSはより使いやすくなる。研究者らはまた、気温や湿度などの環境条件がセンサーの精度にどう影響するかを調べるため、研究室の外でスマートシューズの試験を行いたいと考えている。
「技術が、これほど意義のある形で進歩するのを見るのはいつも素晴らしいことです。私たちが身につける衣服、例えば腕に着けるスリーブや靴下を、その立体構造をセンシングに活用できるように作れるとは驚くべきことです」と、ハーバード大学医学大学院の整形外科助教で、マサチューセッツ総合病院のスポーツ医学整形外科医を務めるエリック・バークソンは語る。彼はこの研究には関与していない。「医療分野、特に整形外科スポーツ医学において、この技術は、実世界（研究室の外）の状況で動きをより正確に検出・分類し、力の分布パターンを認識する能力をもたらします。こうした発想は、けがの予防や検出の手法を向上させ、リハビリの評価や指導に役立ちます。」
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