Kineski naučnici su postigli tehnološki napredak razvojem trodimenzionalne elektronske kože, koja se može nanijeti direktno poput flastera.
Ova tehnologija se može koristiti za praćenje zdravstvenih podataka kod ljudi u realnom vremenu s potencijalnom primjenom u biomedicinskoj dijagnostici i humanoidnim robotima. Kao zamisao profesora Zhanga Yihuija s Univerziteta Tsinghua, elektronska koža je sposobna da dekodira i osjeti tri mehanička signala, pritisak, trenje i naprezanje.
Govoreći o razvoju, profesor Zhang 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 liječenje, ali i kao flaster na kožu za praćenje zdravstvenih podataka kao što su nivo kiseonika u krvi i broj otkucaja srca u realnom vremenu. Elektronska koža ima puno taktilnih receptorskih ćelija, koje su gusto raspoređene i imaju trodimenzionalnu prostornu distribuciju, a koje mogu precizno percipirati vanjske podražaje”, kazao je Zhang.
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 Stanfordu. Ova koža ima mogućnost direktne komunikacije s mozgom i imitacije senzorne povratne informacije prave kože.
“Bili smo inspirisani prirodnim sistemom i željeli smo ga oponašati. Možda jednog dana budemo mogli pomoći pacijentima ne samo da obnove motoričku funkciju, nego i da vrate osjećaj”, rekao je Weichen Wang s Univerziteta Stanford.
Međutim, Zhang tvrdi da njegova inovacija ide dalje te da bi mogla imitirati senzornu povratnu informaciju prave kože. Njegov tim je napomenuo da, kada elektronska koža dodirne vanjski predmet, više senzora radi zajedno.
Signali koje prikupe senzori, prolaze direktno kroz niz prijenosa i ekstrakcija, a zatim se kombinuju s algoritmima dubokog učenja. Ovaj proces omogućava elektronskoj koži da precizno otkrije mekoću, tvrdoću i oblik predmeta.