Immagine copertina generata con l’intelligenza artificiale
Gli occhiali intelligenti potrebbero diventare strumenti per il monitoraggio della salute senza richiedere batterie da ricaricare o sostituire. È l’obiettivo di GlassTENG, un prototipo sviluppato dai ricercatori della Northwestern University, negli Stati Uniti, che sfrutta l’energia generata dai movimenti del viso per alimentare sensori integrati nella montatura. La tecnologia utilizza i battiti di ciglia, ma anche sorrisi, movimenti delle sopracciglia e contrazioni della mandibola, per raccogliere informazioni utili sulle condizioni dell’organismo.
Come funziona GlassTENG: energia dai battiti di ciglia
In media, una persona sbatte le palpebre tra 14 e 20 volte al minuto. GlassTENG punta a trasformare questi movimenti, insieme agli altri micromovimenti del viso, in energia elettrica utilizzabile dai sensori. Il sistema si basa sui nanogeneratori triboelettrici (TENG), dispositivi sottili capaci di raccogliere elettricità statica attraverso il contatto e la separazione di materiali differenti.
Nel prototipo, gli strati flessibili dei sensori si avvicinano e si separano quando il viso si muove, generando una piccola carica elettrica. È proprio questa energia meccanica a consentire il funzionamento del sistema di rilevamento, senza dipendere da una batteria tradizionale.
L’obiettivo è sfruttare una montatura che molte persone già indossano quotidianamente, evitando di introdurre nuove abitudini legate alla ricarica dei dispositivi. Come spiegato da Nivedita Arora, ricercatrice della Northwestern University che ha guidato il progetto, il viso rappresenta una fonte preziosa di informazioni sulla salute e gli occhiali possono diventare una piattaforma adatta a raccoglierle.
Tre sensori per controllare movimenti e parametri vitali
Il prototipo integra tre sensori posizionati in punti diversi della montatura. Il primo si trova sul ponte nasale, vicino all’arteria angolare, e rileva il battito cardiaco, le palpebre e i movimenti delle sopracciglia. Il secondo è collocato sulla tempia, sopra l’arteria temporale superficiale, e registra il polso e l’attività della mandibola. Il terzo, posizionato più vicino all’orecchio, rileva la masticazione e il serramento dei denti.
Ogni movimento produce un segnale elettrico caratteristico. Le misurazioni effettuate dai ricercatori hanno registrato valori compresi tra 50 e 100 millivolt per il polso, tra 200 e 500 millivolt per i battiti di ciglia e i movimenti delle sopracciglia, fino a 1,5 volt per i movimenti più intensi della mandibola.
Questi segnali possono essere analizzati per individuare comportamenti e condizioni come bruxismo, affaticamento e indicatori legati alla salute cardiovascolare. Il sistema, quindi, non si limita a raccogliere energia: sfrutta anche le informazioni ricavate dai movimenti del viso per ampliare le possibilità di monitoraggio.
I risultati dei test e i limiti ancora da superare
Per verificare le capacità del dispositivo, il gruppo di ricerca ha utilizzato un algoritmo di machine learning, addestrato ad associare i segnali elettrici a specifici movimenti. Nei test condotti su 20 volontari, il sistema ha raggiunto un’accuratezza complessiva del 93,8% nel riconoscimento delle attività.
Alcuni risultati sono stati particolarmente elevati: il rumore prodotto dai denti che si urtano è stato identificato nel 99% dei casi, mentre il serramento della mandibola è stato riconosciuto con un’accuratezza del 96%.
Restano tuttavia alcune difficoltà. Parlare e mangiare, per esempio, producono movimenti simili della mandibola e coinvolgono muscoli comuni. Di conseguenza, il sistema ha riconosciuto correttamente il parlato soltanto nel 55% dei casi, confondendolo con l’attività di mangiare nel 37% delle occasioni.
Anche la misurazione del polso è stata verificata separatamente su dieci partecipanti seduti e a riposo. Rispetto a una fascia toracica utilizzata come riferimento, gli occhiali hanno registrato uno scostamento medio di 1,82 battiti al minuto.
Dal prototipo al monitoraggio continuo della salute
Attualmente GlassTENG trasmette i dati tramite Bluetooth a uno smartphone o a un tablet. La prospettiva futura è però quella di elaborare le informazioni direttamente sugli occhiali, senza dipendere da dispositivi esterni.
Un sistema di questo tipo potrebbe, per esempio, riconoscere il serramento involontario della mandibola e avvisare immediatamente chi lo indossa, suggerendo di rilassarla. Per arrivare a questo risultato, sarà necessario sviluppare ulteriormente le capacità di elaborazione e riconoscimento dei segnali.
L’assenza di batterie rappresenta uno degli aspetti più interessanti del progetto, perché potrebbe ridurre la necessità di ricariche e sostituzioni, semplificando l’utilizzo quotidiano dei wearable. Non significa, tuttavia, che la tecnologia sia già pronta per la diffusione commerciale: il prototipo deve ancora superare diverse fasi di sviluppo.
Il lavoro di ricerca è stato presentato al simposio UbiComp/ISWC 2026, organizzato a Shanghai. La sperimentazione punta a dimostrare come una montatura tradizionale possa trasformarsi in uno strumento per raccogliere dati fisiologici, sfruttando i movimenti naturali del corpo senza chiedere all’utente di cambiare le proprie abitudini.
Fonte: New Atlas
