Мы привыкли, что за нашими действиями следят камеры или специальные браслеты на запястье. Но у этих методов есть слабые места: камера вторгается в личное пространство, а браслеты нужно постоянно носить и заряжать. А что, если наблюдать за человеком по его дыханию? Ведь когда мы бежим, спим или просто ходим, наше дыхание меняется. Это очень точный маркер.

Проблема в том, что существующие датчики влажности плохо улавливают едва заметные изменения в выдыхаемом воздухе. Они недостаточно чуткие и стабильные. Но недавно ученые из Института микроэлектроники Китайской академии наук нашли способ решить эту задачу. Они создали умную систему, которая распознает поведение человека с точностью 96,2%, просто анализируя его дыхание.

В основе разработки лежит хитроумный датчик. Его чувствительный элемент — это пористые наноструктуры, похожие на крошечный лес из нанотрубок. Чтобы датчик стал еще чувствительнее, исследователи добавили к нему микроскопический нагреватель. Это увеличило его способность улавливать влагу почти в шесть раз. Теперь система замечает даже самое слабое дыхание. Время реакции — всего 2,2 секунды.

Но просто собрать данные мало. Чтобы понять, чем занят человек, ученые применили нейросеть. Она получает с датчика показатели влажности и температуры, а затем превращает этот обычный график в объемную картинку. Компьютер сравнивает эти «отпечатки» дыхания и безошибочно определяет одно из девяти состояний: спит человек, гуляет или занимается спортом.

Сам датчик настолько миниатюрный, что его встроили прямо в обычную маску. Пока человек дышит, система собирает информацию и по беспроводной связи отправляет ее на смартфон или компьютер. Доктор Хайянг Мао, руководитель исследования, говорит, что это большой шаг вперед. По его словам, соединение передовых технологий и машинного обучения дает надежный инструмент для слежения за здоровьем, который пригодится и в больницах, и в умных домах.

Например, врачи смогут удаленно наблюдать за пациентами с астмой или лежачими больными. В умном доме система сама настроит кондиционер или отопление, ориентируясь на то, спит человек или вернулся с пробежки. А еще дыхание выдает наши эмоции. Если человек нервничает, оно становится поверхностным. Так что новый метод однажды может научиться распознавать стресс или тревогу, открыв дорогу к новым способам мониторинга психического здоровья.

Подробности опубликованы в издании Microsystems & Nanoengineering.

Если посмотреть на это исследование шире, его ценность выходит далеко за рамки создания еще одного «умного» гаджета.

Для науки эта работа интересна тем, как именно ученые обошли фундаментальное ограничение сенсорики. Раньше считалось, что для высокой чувствительности нужны либо сложные химические материалы, либо громоздкие оптические системы. Здесь же они доказали, что физическую структуру материала (пористость) можно настроить так точно, что она сама по себе становится усилителем сигнала, а микроподогрев лишь доводит этот эффект до совершенства. Это открывает новое направление в материаловедении: не искать новые вещества, а учиться по-новому «играть» с формой и геометрией уже известных.

Кроме того, метод преобразования одномерного сигнала (просто кривая влажности) в двухмерный образ для нейросети — это элегантное решение проблемы «мусорных» данных. Вместо того чтобы усложнять алгоритм, ученые упростили ему задачу, подав информацию в том виде, который нейросети „понимают“ лучше всего — в виде картинки. Это может стать новым стандартом для обработки сигналов с любых датчиков.

В реальной жизни польза еще очевиднее.

1. Доступная медицина. Представьте дешевый одноразовый вкладыш в маску, который поможет родителям следить за дыханием младенца во сне (профилактика апноэ) или предупредит пожилого человека о приближении приступа астмы до того, как он сам его почувствует.
2. Реабилитация. Людям после инсульта или операций часто трудно выполнять сложные дыхательные упражнения под контролем врача. Такая маска могла бы превратить скучную гимнастику в игру: нейросеть в телефоне хвалит тебя, если ты дышишь правильно, и корректирует нагрузку.
3. Эргономика и безопасность. Например, для дальнобойщиков или машинистов поездов. Если система поймет по дыханию, что человек начинает засыпать (дыхание становится слишком ровным и глубоким), она подаст сигнал тревоги.
4. Спорт. Любители бега смогут получать не просто статистику пульса, а более тонкие метрики: насколько эффективно тело восстанавливается между подходами, не перешел ли спортсмен в зону аэробного порога, о чем он сам может и не догадываться.

Безусловно, работа выглядит впечатляюще, особенно точность в 96% и использование наноструктур. Но нельзя не обратить внимание на один важный момент. Все тесты проводились в идеальных лабораторных условиях.

В реальной жизни на датчик влажности, встроенный в маску, будет влиять куча факторов: температура окружающей среды, влажность воздуха на улице, туман, дождь, даже то, насколько плотно прилегает маска к лицу. Если человек выйдет из жаркого помещения на холод, на датчике моментально образуется конденсат, который собьет все показания. В статье описана работа в диапазоне 60–90% относительной влажности, но что происходит за пределами этого окна — например, в сухом помещении с кондиционером или, наоборот, в бане?

Кроме того, авторы тестировали поведение: ходьба, бег, сон. А как насчет кашля, чихания, разговора или просто насморка? Человек с заложенным носом будет дышать ртом, и характер потока воздуха полностью изменится. Система, скорее всего, распознает это не как «болезнь», а как какое-то другое, нестандартное поведение, что приведет к ошибке. Пока не будет проведено масштабное тестирование в „грязных“ реальных условиях с участием сотен разных людей, говорить о готовности технологии к практическому применению преждевременно. Лаборатория и жизнь — это, как говорится, две большие разницы.

Ранее в России разработали материал для сверхбыстрых сенсоров.