Microsofts “Capacitivo”: Tischtuch erkennt darauf liegendes Essen

Microsoft und Partneruniversitäten haben mit “Capacitivo” ein Smart-Fabric-System vorgestellt, das dank Maschinenlernen und kapazitiver Sensoren damit in Berührung kommende Objekte identifiziert. Als Prototyp dient ein Tischtuch, das so verschiedene Lebensmittel erkennt.

Den Forschern zufolge könnte das künftig beispielsweise helfen, anhand bereitgelegter Zutaten Rezepte vorzuschlagen oder eine Diät-App wissen lassen, was der Nutzer getrunken hat.

Materialanwendung 2.0

Capacitivo ist ein Beispiel dafür, welche Möglichkeiten Smart-Materialien eröffnen. Denn der Tischtuch-Prototyp nutzt eine Anordnung von zwölf mal zwölf Elektroden aus leitenden Stofffasern, die als berührungsempfindliches Sensorsystem dienen. Daraus, was die Sensorfläche “spürt”, schätzt das System dank Maschinenlernen ab, wie groß ein darauf liegendes Objekt ist, welche Form es hat und aus welchem Material es bestehen dürfte. Die kapazitiven Sensoren eignen sich für nichtmetallische Dinge wie eben diverse Lebensmittel und auch Geschirr, wie Trinkgläser oder Suppenteller.

Daraus ergeben sich einige der potenziellen künftigen Anwendungen, die die Forscher vorschlagen. In der Küche könnte das System eine Reihe von Zutaten erkennen und dann eine App basierend darauf ein passendes Rezept vorschlagen. Bei Diäten wiederum könnte es helfen zu verfolgen, was und wie viel eine Person trinkt. Dafür ist es freilich nötig, dass das System wirklich viele sehr unterschiedliche Gegenstände erkennt. In Tests hat es bei 20 Objekten wie Kiwi, Avocado, leerem und vollem Wasserglas sowie einem Teller Muschelsuppe immerhin 94,5 Prozent Treffsicherheit erreicht.

Mehr als nur das Essen

Zu den Test-Objekten zählten aber auch Dinge wie ein AirPod-Case, eine Kreditkarte und ein Buch. Dies eröffnet eine weitere Anwendung. Wenn Nutzer aus dem Haus gehen, könnten sie gewarnt werden, falls sie etwas Wichtiges auf dem Tisch liegen gelassen haben. Dummerweise würde das ausgerechnet beim Türschlüssel nicht funktionieren. Denn metallische Objekte führen bei den kapazitiven Sensoren des Prototyps im Prinzip zum Kurzschluss. Um auch Metalle und damit den Schlüssel zu erkennen, dürfte den Forschern zufolge ein Hybrid-System nötig sein, das zusätzlich andere, beispielsweise induktive Sensoren nutzt.

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