電池不要のスマートグラス、瞬きと顎の動きで心拍数と食習慣を監視可能に

日常的な眼鏡が将来、センサーを通じて心臓活動、咬合、食習慣を追跡し、かつ電池を必要としなくなる見込みだ。これはノースウェスタン大学のエンジニアたちの研究報告による。この試作機は GlassTENG と名付けられ、顔面運動から生じる機械的エネルギーをセンサーで収集し、検知に必要な電力へと変換する。今回の研究に参加したノースウェスタン大学マコーミック工学部の Nivedita Arora 氏は、人々の使用習慣を変えることなく眼鏡をヘルスケア用ウェアラブルデバイスへと変えることが目的だと述べる。なぜなら人口の約半数がすでに眼鏡を着用しているからだ。

設計の核心は3つの超薄型摩擦帯電ナノ発電機で構成される。これらは静電気の原理に依存する：異なる2つの材料が接触して離れるとき、電子がそれらの間を移動し、一時的な電荷を生み出す。各フレキシブルセンサーは多層構造を含み、顔面運動に伴い繰り返し圧縮と分離が起こる。素早い瞬き、強く噛みしめる動作、動脈を血液が流れることさえも、これらのセンサーを駆動する。Arora 氏は、瞬きの動作が瞬きを検知するセンサーへの給電を助けると説明する。

センサーの設計と機能

チームは1つのセンサーを鼻梁の位置、頸動脈と眼輪筋に近い場所に配置し、脈拍、瞬き、眉毛の動きを検知する。2つ目のセンサーはこめかみ付近、浅側頭動脈を覆う位置にあり、脈拍と顎の動きを検知する。3つ目のセンサーは耳により近い位置にあり、咀嚼と歯ぎしりの動作を感知する。異なる動作は異なる電気的フィンガープリントを生成する。動脈脈拍という最も微弱な力で約 50〜100 ミリボルトの電圧が生じ、瞬きと眉毛の上下動で約 200〜500 ミリボルト、咀嚼や歯ぎしりのような強い顎の動作では 1.5 ボルトに達する。

テストでは、20 名の参加者が眼鏡を着用し、瞬き、眉毛を上げる、噛みしめる、歯をカチカチ鳴らす、食事、会話といった動作を行った。機械学習アルゴリズムが信号を解析し各活動を識別、6 つの活動において 93.8% の精度を達成した。眼鏡は歯のカチカチ音を 99%、顎の噛みしめを 96% の精度で識別し、これらを会話や食事といった日常動作から区別できた。

多くのウェアラブルデバイスは継続的に電力を消費するため、より大容量の電池と定期的な充電が必要となる。一方、GlassTENG の 3 つのセンサーの総消費電力はわずか 4.1 マイクロワットであり、これは多くの従来型センシング技術よりも桁違いに低い。データは Bluetooth 経由でスマートフォンやタブレットへ送信される。

技術の潜在的応用

研究者たちは、この技術を心血管の健康監視、歯科的咬合問題（無意識の顎の噛みしめと歯ぎしり）、疲労、日常的な食行動の監視に活用できると考えている。共同著者で予防医学、計算機科学、電気・計算機工学の准教授である Nabil Alshurafa 氏は、眼鏡が着用者に顎の噛みしめを緩めさせたり、食習慣をより意識させたりするきっかけになると述べる。Arora 氏は、長期的な目標は電池不要のデバイス演算を実現し、眼鏡が生理学的イベントを検知した瞬間に即座にフィードバックできるようにすることだと語る。Alshurafa 氏は、目標はウェアラブルデバイスが人々の「その場での行動を認識し、変える手助けをすること」だとしている。

この研究は 2026 年 ACM 国際ウェアラブルコンピューティングシンポジウムの会議録で発表された。修士課程の Raj Dave 氏、Jovanis Prodanich 氏、Yung-ching Lai 氏が共同筆頭著者であり、Ansys, Inc. が研究の一部を支援した。

電池不要ウェアラブル技術の展望

GlassTENG 眼鏡の革新的な設計は、従来の電池への依存を排除しただけでなく、ユーザーの健康状態を効果的に監視できる。この技術の発展はウェアラブルデバイス市場にとって重要な意義を持つ。なぜなら充電の必要性を減らし、ユーザー体験を向上させるからだ。人々の健康管理への関心が高まる中、この類のデバイスの実用性と利便性がより多くのユーザーを引き付けるだろう。さらに、機械学習による生理データの解析を通じて、これらの眼鏡は日常的な健康監視の重要なツールになる可能性を秘めており、人々がライフスタイルと健康行動をより良く管理する手助けとなる。