การกะพริบตาอาจเป็นเพียงการเคลื่อนไหวเล็ก ๆ ที่เกิดขึ้นตลอดวัน แต่อาจกลายเป็นแหล่งพลังงานสำหรับอุปกรณ์ติดตามสุขภาพได้ นักวิจัยในสหรัฐฯ พัฒนาแว่นอัจฉริยะที่เก็บเกี่ยวพลังงานจากการเคลื่อนไหวบนใบหน้า เพื่อขับเคลื่อนเซนเซอร์ตรวจจับชีพจรและพฤติกรรมต่าง ๆ โดยไม่ต้องพึ่งแบตเตอรี่ขนาดใหญ่
กะพริบตาให้เป็นพลังงานเซนเซอร์
แนวคิดสำคัญของเทคโนโลยีนี้คือ การนำพลังงานกลจากการเคลื่อนไหวตามธรรมชาติของร่างกายมาใช้ประโยชน์ แทนที่จะปล่อยให้พลังงานเหล่านั้นสูญเปล่า ไม่ว่าจะเป็นการกะพริบตา เลิกคิ้ว ยิ้ม เคี้ยวอาหาร หรือขบกราม การเคลื่อนไหวเหล่านี้ล้วนสร้างแรงกดและการสัมผัสที่สามารถนำมาเปลี่ยนเป็นพลังงานไฟฟ้าปริมาณเล็กน้อยได้
ทีมวิจัยติดตั้งเซนเซอร์ขนาดบาง 3 จุดบนกรอบแว่น โดยจัดวางให้สอดคล้องกับตำแหน่งของกล้ามเนื้อและหลอดเลือดบริเวณใบหน้า เพื่อรับสัญญาณจากการเคลื่อนไหวและชีพจร เซนเซอร์จึงไม่ได้ทำหน้าที่เพียงตรวจจับพฤติกรรม แต่ยังใช้พลังงานจากการเคลื่อนไหวเหล่านั้นเพื่อช่วยขับเคลื่อนการทำงานของตัวเองด้วย
ทดสอบการตรวจจับจาก 6 กิจกรรม
งานวิจัยของนักวิทยาศาสตร์จากมหาวิทยาลัยนอร์ทเวสเทิร์น (Northwestern University) ได้รับการเผยแพร่ในเอกสารการประชุมวิชาการ Proceedings of the 2026 ACM International Symposium on Wearable Computers ซึ่งเป็นเวทีวิชาการด้านคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีสวมใส่ โดยมี Nivedita Arora เป็นหัวหน้าทีมวิจัย
ระบบใช้เครื่องกำเนิดไฟฟ้าจากแรงเสียดทานระดับจุลภาค หรือ Triboelectric Nanogenerator (TENG) ซึ่งอาศัยการสัมผัสและแยกออกจากกันของวัสดุต่างชนิดเพื่อสร้างประจุไฟฟ้า หลักการนี้คล้ายกับไฟฟ้าสถิตที่เกิดขึ้นเมื่อถูกลูกโป่งกับเส้นผม แต่ถูกนำมาประยุกต์เป็นเซนเซอร์แบบยืดหยุ่นที่ตอบสนองต่อแรงกดจากใบหน้า
ทีมวิจัยทดสอบกับอาสาสมัคร 20 คน โดยให้ทำกิจกรรม 6 รูปแบบ ได้แก่ กะพริบตา เลิกคิ้ว ขบฟัน เคาะฟัน เคี้ยวอาหาร และพูดคุย จากนั้นใช้ระบบเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) วิเคราะห์รูปแบบสัญญาณที่แตกต่างกัน ผลพบว่าระบบจำแนกกิจกรรมทั้งหมดได้แม่นยำ 93.8% โดยตรวจจับการเคาะฟันได้แม่นยำ 99% และการขบกรามได้ 96%
ติดตามชีพจรและพฤติกรรมที่เกิดขึ้นโดยไม่รู้ตัว
จุดเด่นของเทคโนโลยีนี้คือ การใช้กรอบแว่นเป็นตำแหน่งติดตั้งเซนเซอร์สำหรับเก็บข้อมูลได้หลายประเภทพร้อมกัน โดยเซนเซอร์บริเวณสันจมูกสามารถตรวจจับชีพจร รวมถึงการกะพริบตาและการขยับคิ้ว ขณะที่เซนเซอร์บริเวณขมับและใกล้หูช่วยตรวจจับชีพจร การเคลื่อนไหวของกราม และพฤติกรรมการเคี้ยวหรือขบฟัน
ในการทดสอบชีพจรกับอาสาสมัคร 10 คนขณะนั่งพัก ระบบมีค่าคลาดเคลื่อนเฉลี่ย 1.82 ครั้งต่อนาที เมื่อเทียบกับสายคาดหน้าอกที่ใช้เป็นอุปกรณ์อ้างอิง อย่างไรก็ตาม ผลดังกล่าวเป็นผลจากการทดลองในสภาวะที่กำหนด ยังไม่ใช่หลักฐานยืนยันประสิทธิภาพในทุกกิจกรรมหรือในผู้ใช้ทุกกลุ่ม
หากนำไปพัฒนาต่อ เทคโนโลยีนี้อาจช่วยให้ผู้ใช้สังเกตพฤติกรรมที่ไม่ทันรู้ตัว เช่น การกัดฟันขณะทำงานหรือพักผ่อน รวมถึงติดตามข้อมูลทางสรีรวิทยาในชีวิตประจำวันได้สะดวกขึ้น โดยเฉพาะผู้ที่สวมแว่นเป็นประจำและไม่ต้องการสวมอุปกรณ์ติดตามสุขภาพเพิ่มที่ข้อมือ
ไม่ต้องชาร์จพลังงาน แต่ยังมีข้อจำกัด
เซนเซอร์ทั้งสามจุดใช้พลังงานรวมเพียง 4.1 ไมโครวัตต์ ซึ่งเป็นระดับพลังงานที่ต่ำมาก จึงช่วยให้แนวทางนี้มีโอกาสทำงานโดยไม่ต้องพึ่งแบตเตอรี่สำหรับเซนเซอร์โดยตรง อย่างไรก็ตาม คำว่าไม่ใช้แบตเตอรี่ในที่นี้ไม่ได้หมายความว่าระบบทั้งหมดไม่ต้องใช้พลังงาน เพราะต้นแบบยังส่งข้อมูลผ่าน Bluetooth ไปยังสมาร์ตโฟนหรือแท็บเล็ตเพื่อประมวลและแสดงผล
อีกข้อจำกัดคือ ระบบยังแยกกิจกรรมบางประเภทได้ไม่แม่นยำเท่ากัน โดยเฉพาะการพูดคุย ซึ่งตรวจจับได้ถูกต้องเพียง 55% และมีบางครั้งที่ระบบจำแนกการพูดผิดเป็นการกินอาหาร เนื่องจากทั้งสองกิจกรรมมีรูปแบบการเคลื่อนไหวของกรามคล้ายกัน
ทีมวิจัยจึงต้องพัฒนาความสามารถในการแยกแยะกิจกรรมให้ดีขึ้น พร้อมลดการพึ่งพาอุปกรณ์ภายนอก โดยเป้าหมายระยะยาวคือการประมวลผลข้อมูลบนแว่นโดยตรง เพื่อให้สามารถแจ้งเตือนผู้ใช้ได้ทันที เช่น เมื่อพบพฤติกรรมขบกรามที่อาจเกิดขึ้นโดยไม่รู้ตัว
แว่นอัจฉริยะที่เก็บเกี่ยวพลังงานจากการกะพริบตาและการเคลื่อนไหวบนใบหน้า เป็นอีกแนวทางของการพัฒนาอุปกรณ์สวมใส่ที่ลดการพึ่งพาแบตเตอรี่ พร้อมรวมการตรวจจับสัญญาณทางร่างกายและพฤติกรรมไว้ในอุปกรณ์ที่คนจำนวนมากใช้อยู่แล้ว แม้เทคโนโลยียังอยู่ในขั้นตอนต้นแบบและต้องพัฒนาความแม่นยำเพิ่มเติม แต่หากสามารถประมวลผลข้อมูลได้ด้วยตัวเองในอนาคต ก็อาจทำให้การติดตามสุขภาพทำได้อย่างต่อเนื่องและสะดวกมากขึ้น
ที่มาของข้อมูล : news.northwestern.edu, newatlas , trendhunter, techxplore
ที่มาของข้อมูลภาพ : news.northwestern.edu
อัปเดตข้อมูลแวดวงวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี รู้ทันโลกไอที และโซเชียลฯ ในรูปแบบ Audio จาก AI เสียงผู้ประกาศของไทยพีบีเอส ได้ที่ Thai PBS
