חוקרים מאוניברסיטת קורנל פיתחו סוג חדש של בגדים חכמים שיכולים לעקוב אחר שגרת היציבה והתרגיל של האדם אך נראה, לובש – ושוטף – ממש כמו חולצה רגילה.
הטכנולוגיה החדשה, הנקראת SeamFit, משתמשת בחוטים מוליכים גמישים שתפורו לצוואר, זרוע וצדדים של חולצת טריקו רגילה עם שרוולים קצרים.
המשתמש אינו צריך לרשום ידנית את האימון שלו, מכיוון שצינור בינה מלאכותית מגלה תנועות, מזהה את התרגיל ומונה חזרות. לאחר מכן, המשתמש פשוט מסיר לוח מעגלים במחשוף האחורי, ומשליך את החולצה המיוזעת למכונת הכביסה.
מרבית הבגדים הקיימים למעקב אחר גוף הם צמודים ומגבילים או משובצים בחיישנים שמנמנים, לדברי קתרין יו, סטודנטית דוקטורנטית וחוקרת מובילה בפרויקט.
התעניינו כיצד אנו יכולים להפוך את הבגדים לחכמים מבלי להפוך את זה למגושם או לבלתי שמיש, ולדחוף את המעשיות כדי שאנשים יוכלו להתייחס לזה כמו שהם בדרך כלל יתייחסו לבגדיהם. "
קתרין יו, סטודנטית דוקטורנטית וחוקרת מובילה בפרויקט
לחלופין, ספורטאים יכולים לבחור עוקבי כושר, כמו שעונים חכמים או טבעות, אך מדובר במכשירים נוספים שאנשים אולי לא ירצו ללבוש בזמן פעילות גופנית ואינם יכולים לעקוב אחר התנועה על פני כל הגוף.
המחקר, "SeamFit: לקראת בגדים חכמים מעשיים לרישום אימונים אוטומטי", שפורסם בהליכי ה- ACM על טכנולוגיות אינטראקטיביות, ניידות, לבישות ומיומיות בכל מקום, ויוצג במפגש UBICOMP/ISWC 2025 באוקטובר.
כדי לבחון את ביצועי החולצות, הצוות גייס מתנדבים, שעשו סדרה של 14 תרגילים-כולל ריאות, ישיבה ותלתלי שריר הזרוע-תוך כדי ללבוש Seamfit. ללא כיול או הכשרה לכל משתמש, המודל של Seamfit סיווג את התרגילים ברמת דיוק של 93.4% וספרו בהצלחה חזרות, עם ספירות שבממוצע היו פחות מאחת.
Seamfit עובד מכיוון שכאשר אנשים מתאמנים, קיבול החוטים – יכולתם לאחסן מטען – משתנה ככל שהחוטים נעים, מתעוותים ומתקשרים עם גוף האדם. לוח המעגלים במחשוף האחורי מודד את הקבלנות ומעביר אותם דרך חיבור Bluetooth למחשב. צינור עיבוד אותות וקל משקל קל משקל ומכונה ואז מפענח את התנועות.
באופן נרחב יותר, טכנולוגיה מסוג זה יכולה לסייע באינטראקציה בין אנוש-איי, מכיוון שעוקב אחר מעקב אחר תנועות ופעילויות אנושיות, AI יכול להבין טוב יותר מתי לקיים אינטראקציה ומתי לחכות-למשל מתי מישהו אוכל או ישן.
"בעוד שמאמר זה הדגים את הגישה לבגד פשוט, אנו מאמינים כי ניתן להתאים אותו בקלות למגוון רחב של בגדים ויכולים לנצל את דפוסי התפר המורכבים של בגדי ספורט מתקדמים", אמר המחבר המשותף פרנסואה גוימברטייר, פרופסור למדעי המידע.
