Studiare la postura e il movimento di una persona può essere molto utile in ambito ortopedico e riabilitativo, in particolare, in medicina sportiva, ma farlo sul campo nella vita reale è al momento spesso difficile per la mancanza di strumentazioni adeguate.
Un gap superato, probabilmente, da un nuovo progetto del Massachusetts Institute of Technology, dove è stato ideato un nuovo tessuto sensorizzato smart, in grado di aderire perfettamente al piede del soggetto e di registrarne con grande precisione i movimenti.
La ricerca, che sarà presto presentata presso la Conferenza della IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, utilizza un nuovo processo di fabbricazione che permette di migliorare di molto la precisione dei sensori di pressione intrecciati con il tessuto a maglia multistrato, chiamato 3DKnITS: il processo utilizza la termoformatura.
Il tessuto contiene fili funzionali e comuni, la cui architettura può essere progettata e personalizzata per ottenere un prodotto finale efficiente. Il problema dei tessuti sensibili sin qui prodotti è che sono morbidi e, quindi, si spostano con i movimenti del corpo, il che produce dei rumori di fondo: per ottenere misurazioni precise si deve risolvere questo problema.
La soluzione sta nel processo di «termoformatura che risolve il problema dei rumori perché indurisce il tessuto multistrato rendendolo uno strato unico, il che migliora l’accuratezza. Inoltre, questo processo ci ha permesso di costruire prodotti 3D, come calze e scarpe, che sono di misura e forma precisa per il soggetto», spiega l’assistente alla ricerca del MIT Media Lab Irmandy Wicaksono, primo autore dello studio, che ha imparato questa tecnica in una fabbrica di maglieria in Cina: qui gli operai producevano sneakers scegliendo insieme i diversi fili a temperature di 70 °C. Grazie ai principi della maglieria digitale, inoltre, è possibile creare rapidamente dei prototipi per testarne la funzionalità.
Gli autori, in particolare, si sono concentrati sua un oggetto 3D, una piccola scarpa, e suo 2D, un tappetino: quest’ultimo misura 45×45 cm e contiene 256 pixel di sensori di pressione, mentre la prima è stata prodotta con una maglieria circolare e contiene 96 sensori. Gli autori hanno quindi dovuto sviluppare un hardware per raccogliere i dati e un software in grado di leggerli.
Nel primo caso Wicaksono ha costruito un circuito wireless che scansiona il tessuto attraverso la trama e l’ordito, misurando la resistenza a ogni punto. Per quanto riguarda il software, invece, ha sviluppato un algoritmo di intelligenza artificiale CNN che consente di interpretare le misure di pressione registrate, trasformate in mappe simili a quelle di calore. Dopo il dovuto allenamento, il software si è dimostrato in grado di classificare 7 movimenti base e 7 posture di yoga in tempo reale, il tutto con una accuratezza rispettivamente del 99.6% e del 98.7%.
Wicaksono è convinto che il suo 3DKnITS possa trovare utili applicazioni in campo medico, come anticipato. Per esempio, può essere utile in fase di riabilitazione: si potrebbero costruire scarpe ad hoc per un paziente per studiarne il passo nella vita reale, per esempio oppure individuare il miglior modo per ristabilire un atleta dopo una lesione. Non solo. Possibili applicazioni esistono anche in ambito protesico, dove il tessuto posizionato a livello dell’invaso potrebbe per esempio evidenziare l’aderenza della protesi alla gamba del paziente e aiutare così il tecnico ortopedico a migliorarla. E questi sono solo alcuni esempi.
Infine, il sistema produttivo sviluppato si presta a essere portato a un livello di produzione industriale senza grandi difficoltà o costi eccessivi.
Stefania Somaré
