Un gant connecté qui permet de communiquer sous l’eau

Un gant connecté qui permet de communiquer sous l’eau
Un gant connecté qui permet de communiquer sous l’eau

Une équipe chinoise a conçu un gant capable de transmettre les signaux de communication formés par un plongeur avec sa main vers un ordinateur. Le projet combine Internet des objets et apprentissage automatique.

Sous l’eau, lorsqu’un plongeur forme un cercle avec son index et son pouce, il veut dire « OK ». Sauf que les gestes sous-marins ne sont pas toujours faciles à distinguer, du fait de l’état de l’eau. D’où la conception d’un gant communicant, capable de transmettre à la surface, sur un écran d’ordinateur, le signal envoyé par le plongeur avec sa main.

Le projet émane d’une équipe chinoise spécialisée dans les textiles intelligents de l’université de Qingdao. Elle est décrite dans un article publié en avril 2024 dans la revue ACS Nano. Inscrit dans le domaine de l’Internet des Objets Sous-marins (IoUT), il n’est pas réservé à la plongée : il peut être utilisé en nageant, sous la pluie, dans les embruns et les éclaboussures, même dans les nuages ​​de poussière, partout où la visibilité fait défaut en somme.

Un gant inspiré des pieds de l’étoile de mer

L’accessoire, appelé gant de reconnaissance gestuelle (GRG), s’inspire des branches de l’étoile de mer, remplies de microtubes flexibles et tactiles qui lui servent de pieds. Le gant comporte dix de ces tubes en polydiméthylsiloxane, un polymère, chacun relié à une articulation spécifique : les cinq reliant les doigts à la paume de la main et les cinq autres reliant les phalanges entre elles.

La déformation des tubes due à l’exécution d’un geste particulier de la main déclenche une activité électrique collectée par des capteurs en oxyde d’indium-étain, un composé conducteur. Ce sont eux qui transmettent le signal déclenché par les mouvements des doigts.

Apprendre 16 signaux

Mais pour que le signal soit décodé et affiché de manière intelligible à un coéquipier devant un écran, les chercheurs ont eu recours à un algorithme d’apprentissage automatique. Le projet implique 16 gestes différents (« OK », « Danger », « Aide », « Requin », etc.), l’algorithme a donc été entraîné et testé sur l’activité électrique émanant de 150 variantes de chaque geste, afin que il peut classer correctement chacun d’eux.

À la fin[…]

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