Usando um novo processo de fabricação têxtil, pesquisadores do Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), em Boston, nos Estados Unidos, produziram tecidos inteligentes que se ajustam perfeitamente ao corpo para que possam capturar a postura e os movimentos do usuário. Ao incorporar um tipo especial de fio de plástico e utilizar calor para derretê-lo levemente — um processo chamado termoformagem —, os cientistas conseguiram melhorar muito a precisão dos sensores de pressão em malhas multicamadas, que eles chamam de 3DKnITS.

Os pesquisadores usaram esse processo para criar um sapato e um tapete “inteligentes” e, em seguida, construíram um sistema de hardware e software para medir e interpretar dados dos sensores de pressão em tempo real. O sistema de aprendizado de máquina previu movimentos e poses de ioga realizados por um indivíduo em pé no colchonete têxtil com cerca de 99% de precisão. “O processo de fabricação, que aproveita a tecnologia de tricô digital, permite a prototipagem rápida e pode ser facilmente ampliado para fabricação em larga escala”, diz Irmandy Wicaksono, assistente de pesquisa do MIT e principal autor de um artigo sobre a tecnologia.

A técnica pode ter muitas aplicações, especialmente na área da saúde e reabilitação. Por exemplo, poderia ser usado para produzir sapatos inteligentes que rastreiam a marcha de alguém que está aprendendo a andar novamente após uma lesão ou meias que monitoram a pressão no pé de um paciente diabético para evitar a formação de úlceras. “Com o tricô digital, você tem a liberdade de projetar os próprios padrões e também integrar sensores dentro da própria estrutura para que fique sem costura e confortável. E você pode desenvolvê-lo com base na forma do seu corpo”, diz Wicaksono.

Segundo Joseph A. Paradiso, autor sênior do estudo, alguns dos primeiros trabalhos pioneiros em tecidos inteligentes ocorreram no Laboratório de Mídias do MIT, no fim dos anos de 1990. “Os materiais, a eletrônica incorporável e as máquinas de fabricação avançaram enormemente desde então”, enfatiza, em comunicado. “É um ótimo momento para ver nossa pesquisa retornando a essa área. Temos perspectivas empolgantes, onde sensores e funções se difundem com mais fluidez nos materiais e abrem enormes possibilidades”, avalia.

Fios funcionais

Para produzir um tecido inteligente, os pesquisadores usam uma máquina de tricô digital que tece camadas de tecido com fileiras de fios padrão e funcionais. A malha multicamadas é composta por dois estratos de malha de fios condutores, ensanduichados em torno de uma malha piezoresistiva, que altera sua resistência quando pressionada. Seguindo um padrão, a máquina costura esse fio em toda a superfície, em linhas horizontais e verticais. “Onde as fibras funcionais se cruzam, elas criam um sensor de pressão”, explica Wicaksono.

Mas o fio é macio e flexível. Então, as camadas se movem e esfregam umas nas outras quando o usuário se move. Isso gera ruído e causa variabilidade que tornam os sensores de pressão muito menos precisos. Wicaksono encontrou uma solução para esse problema enquanto trabalhava em uma fábrica de tricô em Shenzhen, na China, onde passou um mês aprendendo a programar e manter máquinas digitais.

O cientista observou trabalhadores produzindo tênis usando fios termoplásticos que começavam a derreter quando aquecidos acima de 70°C, o que endurece levemente o tecido e permite se chegar a uma forma precisa. Ele, então, decidiu tentar incorporar fibras de fusão e termoformagem no processo de fabricação têxtil inteligente. “A termoformagem realmente resolve o problema, porque endurece o tecido multicamada, o que melhora a precisão. Essa técnica também nos permite criar formas 3D, como uma meia ou um sapato, que realmente se encaixam no tamanho e na forma precisa do usuário”, diz ele.

Precisão ao processar dados

Depois de aperfeiçoar o processo de fabricação usando a tecnologia de tricô digital, a equipe do Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) precisava de um sistema para processar com precisão os dados do sensor. Como o tecido é tricotado como uma grade, eles criaram um circuito sem fio que percorre linhas e colunas e mede a resistência em cada ponto. O sistema foi projetado para superar deformidades, que ocorrem quando o usuário exerce pressão em dois ou mais pontos diferentes simultaneamente.

Uma vez que o modelo computacional foi treinado, ele pôde classificar a atividade do usuário no tapete inteligente (caminhar, correr, fazer flexões etc.) com 99,6% de precisão e conseguiu reconhecer sete poses de ioga com 98,7% de precisão. Os cientistas também usaram uma máquina de tricô circular para criar um sapato têxtil inteligente com 96 pontos de detecção de pressão espalhados por todo o tecido 3D.

Em testes, eles usaram o sapato para medir a pressão exercida em diferentes partes do pé quando o usuário chutava uma bola de futebol. “A alta precisão do 3DKnITS pode torná-los útil para aplicações em próteses, onde a precisão é essencial. Um forro têxtil inteligente pode medir a pressão que um membro protético coloca no encaixe, permitindo que um protético veja facilmente o quão bem o dispositivo se encaixa”, ilustra Irmandy Wicaksono, assistente de pesquisa do MIT e principal autor do artigo que detalha a tecnologia.

Coreografias

O pesquisador e os colegas do MIT também estão explorando aplicações mais criativas. Em colaboração com um designer de som e um dançarino contemporâneo, eles desenvolveram um tapete têxtil inteligente que impulsiona notas musicais com base nos passos do dançarino, para explorar a relação bidirecional entre música e coreografia. “Aprendi que a colaboração interdisciplinar pode criar algumas aplicações realmente únicas”, diz ele.

Agora que os pesquisadores demonstraram o sucesso da técnica, Wicaksono planeja refinar o circuito e o modelo de aprendizado de máquina. Atualmente, ele precisa ser calibrado para cada indivíduo antes de poder classificar as ações, o que é um processo demorado. A remoção dessa etapa tornaria o 3DKnITS mais fácil de usar. Os cientistas também querem realizar testes em sapatos inteligentes fora do laboratório para ver como as condições ambientais, como temperatura e umidade, afetam a precisão dos sensores.

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