Kacamata Pintar Ini Tidak Perlu Diisi Daya—Mereka Menarik Daya dari Wajah Anda

Para peneliti di McCormick School of Engineering di Northwestern University telah mengembangkan kacamata pintar jenis baru yang dilengkapi dengan sensor mini yang dapat memanen energi mekanik dari gerakan wajah dan mengubahnya menjadi energi listrik. Bahkan kedipan cepat atau denyut halus pada arteri menyediakan energi mekanik yang cukup untuk mengaktifkan sensor yang sangat sensitif ini.

Untuk menguji sensor bertenaga mandiri ini, para peneliti menggunakan kacamata untuk mendeteksi tindakan seperti mengatupkan rahang, mengatupkan gigi, mengedipkan mata, dan mengangkat alis. Kacamata ini tidak hanya mampu membedakan gerakan tertentu dari aktivitas sehari-hari seperti berbicara atau makan, namun juga mencapai tingkat akurasi 99% dalam mengidentifikasi ketukan gigi dan tingkat akurasi 96% dalam mengidentifikasi rahang yang mengatup.

Perkembangan ini berpotensi memungkinkan kacamata biasa memantau kesehatan kardiovaskular, bruxism (gigi mengatupkan dan menggemeretakkan gigi secara tidak sengaja), kelelahan, perilaku makan, dan aktivitas sehari-hari lainnya dengan lancar—semuanya tanpa memerlukan baterai besar atau mengisi ulang baterai secara rutin.

Pada konferensi UbiComp/ISWC 2026, para peneliti mempresentasikan inovasi yang dikenal dengan GlassTENG.

Sedikit listrik statis dapat dimanfaatkan dengan baik

Inti dari kacamata baru ini adalah tiga perangkat setipis kertas yang dikenal sebagai nanogenerator triboelektrik (TENGs). Meskipun namanya mungkin terdengar rumit, prinsip dasarnya cukup familiar: listrik statis.

Siapa pun yang menggosokkan balon ke rambutnya pada hari musim dingin yang kering—atau mengelus kucing—telah mengalami efek triboelektrik. Ketika dua bahan berbeda bersentuhan dan kemudian terpisah, elektron berpindah dari satu bahan ke bahan lainnya, menghasilkan muatan listrik sesaat.

GlassTENG memanfaatkan prinsip dasar ini.

Setiap sensor fleksibel terdiri dari beberapa lapisan bahan yang berulang kali ditekan dan ditarik terpisah dengan gerakan wajah. Misalnya, kedipan akan menekan satu sensor; mengatupkan gigi mengaktifkan gigi lainnya; dan bahkan tekanan halus dari darah yang mengalir melalui arteri sudah cukup untuk memicu sebuah sensor.

Tiga sensor, banyak sinyal

Untuk menangkap informasi sebanyak mungkin, tim menempatkan tiga sensor di lokasi penting di sekitar bingkai kacamata. Salah satunya diposisikan di pangkal hidung—dekat arteri sudut dan otot di sekitar mata—untuk mendeteksi denyut nadi, serta gerakan kedipan dan alis. Yang lain terletak di dekat pelipis, di mana ia memantau pergerakan arteri temporal dan rahang superfisial. Yang ketiga ditempatkan di dekat telinga untuk mendeteksi tindakan seperti mengunyah dan mengatupkan gigi.

Bersama-sama, ketiga sensor ini memberikan perspektif berbeda pada kacamata untuk “merasakan” gerakan wajah. Sensor-sensor tersebut sensitif terhadap berbagai kekuatan: denyut arteri—kekuatan paling ringan yang diuji oleh para peneliti—menghasilkan sinyal listrik sekitar 50 hingga 100 milivolt. Gerakan berkedip dan alis menghasilkan sinyal sekitar 200 hingga 500 milivolt, sedangkan gerakan rahang yang lebih kuat, seperti mengunyah atau mengatupkan gigi, dapat menghasilkan sinyal setinggi 1,5 volt.

Saat memakai GlassTENG, 20 peserta melakukan enam aktivitas: berkedip, mengangkat alis, mengatupkan gigi, mengatupkan gigi, makan, dan berbicara. Tim peneliti kemudian menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis pola sinyal listrik guna menentukan aktivitas apa yang telah dilakukan setiap peserta.

Sistem mencapai tingkat akurasi 93,8% di enam aktivitas.

Konsumsi daya sangat rendah, keuntungan besar

Di luar fungsinya, keunggulan utama lainnya dari GlassTENG adalah tidak memerlukan sumber daya eksternal. Banyak perangkat wearable yang ada saat ini mengonsumsi daya secara terus-menerus, sehingga menyebabkan kebutuhan energi yang lebih tinggi sehingga memerlukan baterai yang lebih besar—yang pada akhirnya meningkatkan bobot dan jumlah perangkat. Selain itu, kebutuhan untuk mengisi ulang baterai secara teratur menimbulkan hambatan besar terhadap pemantauan kesehatan yang berkelanjutan.

Ketiga sensor di GlassTENG hanya mengonsumsi daya sebesar 4,1 mikrowatt—beberapa kali lipat lebih kecil dibandingkan banyak teknologi penginderaan konvensional. Perangkat kemudian mengirimkan data langsung ke smartphone atau tablet melalui Bluetooth.

Sumber: Planet VRAR