Revolutionaire flexibele sensor levert ongekende betrouwbaarheid voor wearable gezondheidstechnologie

Real-time gezondheidsmonitoring en sensormogelijkheden van robots vereisen zachte elektronica, maar een uitdaging van het gebruik van dergelijke materialen ligt in hun betrouwbaarheid. Elastisch en buigbaar maakt hun prestaties minder herhaalbaar. De variatie in betrouwbaarheid staat bekend als hysteres. Geleid door de theorie van contactmechanica, bedacht een team onderzoekers van NUS een nieuw sensormateriaal dat significant minder hysteres heeft. Deze capaciteit stelt nauwkeurigere wearable gezondheidstechnologie en robotische sensing in.

Wanneer zachte materialen als compressieve sensoren gebruikt worden, worstelen ze meestal met ernstige hysteresproblemen. De materiaaleigenschappen van de zachte sensor kunnen veranderen tussen herhaalde aanrakingen, wat de betrouwbaarheid van de data beïnvloedt. Dit maakt het uitdagend om elke keer nauwkeurige uitlezingen te krijgen, wat de mogelijke toepassingen van de sensoren beperkt.

De doorbraak van het NUS-team is de uitvinding van een materiaal dat hoge gevoeligheid heeft, maar met bijna hysteres-vrije prestaties. Ze ontwikkelden een proces om metaaldunne films te kraken in wenselijke ringvormige patronen op een flexibel materiaal genaamd polydimethylsiloxane (PDMS).

Het team integreerde deze metaal/PDMS-film met elektroden en substraten voor een piezoresistieve sensor en karakteriseerende zijn prestaties. Ze voerden herhaalde mechanische testen uit en verifieerden dat hun ontwerpinnovatie de sensorprestaties verbeterde. Hun uitvinding, genaamd Tactile Resistive Annularly Cracked E-Skin, of TRACE, is vijf keer beter dan conventionele zachte materialen.

"Met ons unieke ontwerp zijn we in staat om significant verbeterde nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te bereiken. De TRACE-sensor kan potentiëel gebruikt worden in robotica om oppervlaktetekstuur te perceperen of in wearable gezondheidstechnologie-apparaten, bijvoorbeeld om bloedstroom in oppervlakkige arteriën te meten voor gezondheidsmonitoringtoepassingen," zei assistent-professor Benjamin Tee.

De volgende stap voor het NUS-team is om de conformabiliteit van hun materiaal voor verschillende draagbare toepassingen verder te verbeteren en kunstmatige intelligentie (AI)-toepassingen te ontwikkelen gebaseerd op de sensoren. "Ons langetermijndoel is om cardiovasculaire gezondheid te voorspellen in de vorm van een kleine slimme patch die op de menselijke huid wordt geplaatst. Deze TRACE-sensor is een stap voorwaarts in die richting omdat de data die het kan vastleggen voor puls-snelheden nauwkeuriger is en ook uitgerust kan worden met machine learning algoritmen om oppervlakteteksturen nauwkeuriger te voorspellen," legde Tee uit.

Overige toepassingen die het NUS-team nastreeft om te ontwikkelen omvatten gebruik in prothesen, waar een betrouwbare huidinterface toelaat voor een meer intelligente respons.