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NICE FLEX：AI搭載のスマート服ログの姿勢、エクササイズ

コーネルの研究者は、人の姿勢と運動の日常を追跡できる新しいタイプのスマートな服を開発しましたが、見た目は、通常のシャツのように摩耗し、洗うことができます。SeamFitと呼ばれる新しいテクノロジーは、標準の短袖のTシャツの首、腕、およびサイドシームに縫い付けられた柔軟な導電性糸を使用しています。人工知能パイプラインが動きを検出し、運動を特定し、担当者をカウントするため、ユーザーは手動でトレーニングを記録する必要はありません。その後、ユーザーは単にバックネックラインの回路基板を取り外し、汗をかいたシャツを洗濯機に投げます。 Yuは家庭用ミシンを使用して、導電性の糸を縫い目に入れる。 チームは、SeamFitがアスリート、フィットネス愛好家、理学療法に従事する患者にとって有用であると考えています。プロジェクトの分野の博士課程の学生であり、プロジェクトの主任研究者であるキャサリン・ユによると、ほとんどの既存のボディトラッキング衣類はタイトで制限的または分厚いセンサーが埋め込まれています。「私たちは、かさばりや使用できないようにすることなく服をスマートにする方法に興味がありました」とユは言いました。あるいは、アスリートはスマートウォッチやリングなどのフィットネストラッカーを選択できますが、これらは運動中に着用したくないかもしれない追加のデバイスであり、体全体の動きを追跡できません。「誰もが新しいウェアラブルフォームファクターを試してみるわけではありませんが、人々は服を着るでしょう」と共著者は言いました チェン・チャンCornell Ann S. Bowers College of Computing and Information Scienceの情報科学助教授。 「私たちは常にあなたの上にある非常にきちんとしたフォームファクターを提供します。」彼らの研究、「SeamFit：自動運動伐採のための実用的なスマート衣類に向けて、「インタラクティブ、モバイル、ウェアラブル、ユビキタステクノロジーに関するACMの議事録で3月に公開され、10月のUbicomp/ISWC 2025会議で発表されます。ほとんどの大量生産服には縫い目があり、Yuは快適で手頃な価格のスマートな服を作るために悪用される可能性があると気づきました。彼女は、家のミシンを使用して、縫い目の上に導電性の糸を取り付けるために、小規模、中、大型の3つのSeamfitシャツを構築しました。 3つのサイズにより、ユーザーはよりゆるいまたはタイトなフィット感を選択することができましたが、各ユーザーの動きを解釈するプロセスを複雑にしました。シャツのパフォーマンスをテストするために、チームは15人のボランティアを募集しました。15人のボランティアは、シームフィットを着ている間に、突進、腹筋、上腕二頭筋を含む14のエクササイズを行いました。各ユーザーのキャリブレーションやトレーニングがなければ、SeamFitのモデルは93.4％の精度でエクササイズを分類し、平均して1未満でオフになったカウントでカウントされました。Seamfitは、人々が運動するとき、糸の静電容量 - 充電を保存する能力 - が、糸が移動し、変形し、人体と相互作用するにつれて変化するためです。バックネックラインの回路基板は容量を測定し、コンピューターへのBluetooth接続を介してそれらを送信します。カスタマイズされた軽量の信号処理と機械学習パイプラインは、動きを解読します。ワークアウトの後、Yuは自宅でシャツを洗って乾燥させました。チームは、このタイプの控えめなスマートな衣服は、運動ルーチンを記録するアスリートや自宅の患者の進行を監視する理学療法士にとって特に役立つ可能性があると考えています。より広く言えば、このタイプのテクノロジーは、人間の動きや活動を追跡することで、AIがいつやりたいか、いつ待っているかなどをよりよく理解できるためです。AIが人間の活動を理解できるようにすることが、Zhangの主な焦点です 将来のインタラクションのためのスマートコンピューターインターフェイス（SCIFI）ラボこれは、AIを搭載した新しいウェアラブルセンシングシステムを開発し、AIが日常の設定で人間の活動と意図を理解し、必要に応じてサポートを提供できるようにします。「このペーパーでは、シンプルな衣服のアプローチを実証しましたが、幅広い衣服に簡単に適応できると考えており、高度なスポーツウェアの複雑な縫いパターンを利用できると考えています」と共著者は述べています。 フランソワ・ギンブレチエールCornell Bowers CISとMulticollegeの情報科学教授 デザイン技術局。Seamfitを作成するために、Yuはラボに「小さな縫製工場」を設定しました。しかし、彼女は現在、3つまたは4つのスレッドを同時に4つのスレッドを使用して縫い目を縫い、より堅牢な導電性スレッドを使用して、産業用サーガーマシンを使用して、製造プロセスを手頃な価格で拡大する方法を調査しています。「この大量製造プロセスで単一のスレッドを置き換えるだけで、すべての衣服は簡単に賢くなり、このモーション追跡能力を持つことができます」とYuは言いました。 「私はいつか想像しています、あなたはあなたのクローゼットを開けています、そして、スマートな服と非スマートの服の間に本当に違いはありません。」この研究に関する追加の著者には、マンル・メアリー・チャン'25とルイス・ミゲル・マレナブ'25が含まれます。チョン・リーとルイドン・チャン、両方とも情報科学の分野の博士課程の学生。ライス大学の訪問学部生であるジャッキー・ハオ・ジャン。この作業のための資金は、国立科学財団から来ました。Patricia Waldronは、Cornell Ann S. Bowers College of Computing and Information Scienceの作家です。 1744142727 #NICE…