Un gant connecté qui permet de communiquer sous l'eau
Une équipe chinoise a conçu un gant capable de transmettre à un ordinateur les signaux de communication formés par un plongeur avec sa main. Le projet combine Internet des objets et apprentissage automatique.
Sous l’eau, quand un plongeur forme un rond avec son index et son pouce, il veut dire "OK". Sauf que les gestes subaquatiques ne sont pas toujours faciles à distinguer, en raison de l’état de l’eau. D’où la conception d’un gant communicant, capable de transmettre en surface, sur un écran d’ordinateur, le signal adressé par le plongeur avec sa main.
Le projet émane d’une équipe chinoise spécialiste en textiles intelligents à l’université de Qingdao. Il est décrit dans un article publié en avril 2024 dans la revue ACS Nano. Relevant du champ de l’Internet des objets subaquatiques (IoUT), il n’est pas réservé à la plongée : il peut servir en natation, sous la pluie, dans les embruns et les éclaboussures, voire dans des 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 à reconnaissance de geste (GRG), s’inspire des branches de l’étoile de mer, garnis de microtubes flexibles et tactiles qui lui servent de pieds. Le gant compte dix de ce genre de tubes en polydiméthylsiloxane, un polymère, chacun étant relié à une articulation spécifique : les cinq reliant les doigts à la paume de la main et cinq autres reliant des phalanges entre elles.
La déformation des tubes due à l’exécution de tel ou tel geste de la main déclenchent 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.
Apprentissage de 16 signaux
Mais pour que le signal soit en quelque sorte décodé et s’affiche de manière intelligible pour un coéquipier devant un écran, les chercheurs ont eu recours à un algorithme d’apprentissage automatique. Le projet portant sur 16 gestes différentes ("OK", "Danger", "Au secours", "Requin"…), l’algorithme a donc été entraîné et testé sur l’activité électrique émanant de 150 variantes de chaque geste, afin qu'il soit puisse classer correctement chacun d’entre eux.
Au fin[...]
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