ابتكر مهندسون في جامعة نورث وسترن الأميركية نموذجًا أوليًا لنظارات ذكية قادرة على مراقبة مؤشرات صحية متعددة دون الحاجة إلى بطارية تقليدية، مستخدمة الطاقة الناتجة عن حركات الوجه الطبيعية مثل رمش العين والابتسام وتحريك الفك.
تقنية GlassTENG لتوليد الكهرباء من الحركة
يعتمد النموذج المسمى «GlassTENG» على تقنية مولدات الكهرباء النانوية الاحتكاكية (TENGs)، التي تستفيد من التلامس والانفصال بين مادتين مختلفتين لتوليد شحنات كهربائية. وتحول المستشعرات المرنة المدمجة في إطار النظارات الحركة الميكانيكية الناتجة عن حركات الوجه إلى طاقة كهربائية تشغل نظام الاستشعار.
وترمش العين البشرية في المتوسط 14 إلى 20 مرة في الدقيقة، ما يوفر مصدرًا متكررًا للطاقة دون تدخل المستخدم، على عكس الساعات والأساور الذكية التي تحتاج إلى إعادة شحن دورية.
ثلاثة مستشعرات لرصد النبض وحركات الفك
زود الباحثون النموذج بثلاثة مستشعرات موزعة على الإطار: الأول عند جسر الأنف بالقرب من الشريان الزاوي لرصد النبض ورمش العين وحركة الحاجبين، والثاني عند الصدغ فوق الشريان الصدغي السطحي لمتابعة النبض ونشاط عضلات الفك، والثالث بالقرب من الأذن لرصد حركات المضغ وإطباق الأسنان.
وأظهرت الاختبارات أن إشارات النبض تراوحت بين 50 و100 ملي فولت، بينما سجل رمش العين ورفع الحاجبين إشارات بين 200 و500 ملي فولت، ووصلت إشارات حركات الفك القوية إلى نحو 1.5 فولت.
دقة 93.8% في التعرف على الأنشطة
اختبر الفريق البحثي النظام على 20 متطوعًا باستخدام خوارزمية تعلم آلي، وبلغت الدقة الإجمالية في تحديد الأنشطة المختلفة 93.8%، ووصلت دقة التعرف على اصطكاك الأسنان إلى 99%، وعلى إطباق الفك بقوة إلى 96%.
كما قورن قياس النبض لدى 10 مشاركين بقياسات حزام مرجعي حول الصدر، وبلغ متوسط الفرق 1.82 نبضة في الدقيقة، مع التنويه إلى أن النتائج تستند إلى اختبارات محدودة على نموذج أولي.
تحدٍ في التمييز بين التحدث والمضغ
واجه النظام صعوبة في التمييز بين التحدث والمضغ لتشابه الأنماط الحركية والعضلية، إذ تعرف على التحدث بصورة صحيحة في 55% من الحالات فقط، بينما صنفه على أنه تناول طعام في 37% من الحالات، ما يستدعي تحسين الخوارزميات.
معالجة البيانات داخل النظارات مستقبلًا
ترسل النظارات حاليًا البيانات إلى هاتف ذكي عبر البلوتوث، ويعمل الفريق على تطوير النظام لمعالجة البيانات مباشرة داخل النظارات، بهدف تمكينها من تحليل المؤشرات الصحية وإرسال تنبيهات فورية، مثل اكتشاف إطباق الفك بقوة وتنبيه المستخدم لإرخائه.
