Исследователи из исследовательской лаборатории Future Interfaces Group Университета Карнеги — Меллона научились превращать различные поверхности в сенсорные с помощью электродов и токопроводящей краски. Доклад был представлен на конференции ACM CHI 2017, кратко о технологии рассказывается на сайте Университета.
Сенсорные панели, чувствительные к нажатию, используются во многих современных гаджетах, однако существующие решения ограничены в форме — в подавляющем большинстве случаев тач-панели плоские и, как правило, ограничены в размерах. Исследователи из Университета Карнеги — Меллона предложили технологию, позволяющую использовать разные поверхности и объекты в качестве сенсорных панелей.
Технология под названием Electrick подразумевает использование токопроводящего покрытия, в роли которого выступает краска, пленка или, например, даже желе. Работает такая сенсорная поверхность следующим образом: по периметру попарно подключаются электроды и на одну из пар подается ток, а остальные электроды используются для отслеживания изменения напряжения. При прикосновении к такой поверхности возникает утечка тока и место прикосновения вычисляется методом томографической реконструкции.
Точность определения нажатия поверхностей Electrick составляет один сантиметр, при этом авторы технологии отмечают, что с помощью токопроводящей краски можно реализовывать дополнительные элементы управления практически где угодно, при этом в сенсорную панель можно превратить даже сложные по форме объекты.
Исследователи указали несколько возможных примеров использования технологии, среди которых: физические ярлыки для запуска программ на столе, дополнительные органы управления на деке электрогитары, управление умным домом, сенсорный руль автомобиля и модель человеческого мозга из желе.
Это не первая разработка Future Interfaces Group в области новых тач-интерфейсов. Ранее специалисты лаборатории предлагали использовать кожу руки в качестве тач-интерфейса для умных часов. Кроме того, существуют разработки в области эластичных сенсорных панелей (1, 2), которые также могут использоваться для сложных поверхностей.
Он основан на анализе конформации хромосом
Дмитрий Пшежецкий (Dmitri Pchejetski) из Университета Восточной Англии с коллегами и компанией Oxford BioDynamics разработал и успешно испытал диагностический тест на миалгический энцефаломиелит (синдром хронической усталости) по образцу крови. Он основан на разработанной ранее платформе EpiSwitch, которая использует алгоритмы для анализа эпигенетической регуляции экспрессии генов по трехмерной конформации хромосом в мононуклеарных клетках периферической крови. Эту платформу уже успешно применяли для диагностики бокового амиотрофического склероза, ревматоидного артрита, тяжелого ковида и некоторых онкозаболеваний. Публикация появилась в Journal of Translational Medicine.