GlassTENG : des lunettes connectées sans batterie alimentées par les mouvements du visage
Le prototype développé à la Northwestern University convertit clignements et mouvements de mâchoire en électricité, avec une précision moyenne de 93,8 % selon New Atlas.
Des chercheurs de la Northwestern University ont dévoilé GlassTENG, un prototype de lunettes connectées sans batterie qui tire son énergie des mouvements du visage, rapporte le média scientifique New Atlas. Clignements des yeux, sourires, serrement de mâchoire ou haussement de sourcils suffisent à l'alimenter.
Le dispositif repose sur des capteurs triboélectriques (TENG), qui produisent de l'électricité par contact et séparation de matériaux différents. Trois capteurs sont fixés à la monture : près de l'artère angulaire au niveau de l'arête du nez, au-dessus de l'artère temporale superficielle à la tempe, et près de l'oreille.
Les signaux varient fortement selon l'action détectée : le pouls génère les plus faibles, entre 50 et 100 mV, les clignements et haussements de sourcils entre 200 et 500 mV, et les mouvements marqués de la mâchoire jusqu'à 1,5 V. Un algorithme d'apprentissage automatique, entraîné sur les signaux de 20 participants, a identifié les actions avec une précision moyenne de 93,8 %, dont 99 % pour la mastication et 96 % pour le serrement de la mâchoire.
Les mesures du pouls, testées sur 10 participants assis au repos, différaient en moyenne de 1,82 battement par minute de celles d'un moniteur cardiaque thoracique de référence. La parole reste en revanche le point faible du système, puisqu'elle n'a été reconnue correctement que dans 55 % des cas, avec 37 % des séquences de parole classées à tort comme de l'alimentation.
GlassTENG transmet actuellement ses données à un smartphone ou une tablette via Bluetooth ; les chercheurs visent à terme un traitement directement dans les lunettes. La professeure Nibedita Arora dirige ces travaux.
En bref
Qu'est-ce que GlassTENG ?
Un prototype de lunettes connectées sans batterie développé par des chercheurs de la Northwestern University, qui tire son énergie des mouvements du visage grâce à des capteurs triboélectriques.
Quelle est la précision de GlassTENG ?
L'algorithme d'apprentissage automatique a identifié les actions avec une précision moyenne de 93,8 % sur les signaux de 20 participants, mais la parole n'est reconnue correctement que dans 55 % des cas.
Comment GlassTENG transmet-il ses données ?
Par Bluetooth vers un smartphone ou une tablette ; les chercheurs souhaitent à terme un traitement directement sur les lunettes.