Perkembangan teknologi perangkat wearable kembali menghadirkan inovasi menarik melalui kacamata pintar tanpa baterai yang mampu memanfaatkan energi dari kedipan mata dan gerakan wajah manusia. Tim peneliti Northwestern University mengembangkan perangkat bernama GlassTENG, yaitu kacamata dengan sensor khusus yang menghasilkan sinyal listrik dari aktivitas alami wajah. Teknologi ini memungkinkan pemantauan kedipan, gerakan rahang, hingga denyut pembuluh darah tanpa membutuhkan baterai untuk mengoperasikan sensor utamanya. Penelitian yang diumumkan pada Oktober 2026 tersebut membuka peluang pengembangan perangkat kesehatan pintar yang lebih ringan, hemat energi, dan nyaman digunakan sepanjang hari tanpa harus bergantung pada pengisian daya sensor secara berkala.
Inovasi GlassTENG yang Mengubah Gerakan Wajah Menjadi Energi Listrik
GlassTENG dikenal sebagai sistem sensor kesehatan yang terintegrasi pada kacamata yang memanfaatkan energi mekanis dari gerakan wajah. Inovasi teknologi tersebut berada di bawah kepemimpinan Nivedita Arora, bersama kelompok peneliti yang melibatkan Nabil Alshurafa dan mahasiswa pascasarjana. Tidak seperti sebagian besar perangkat pemantau kesehatan elektronik, GlassTENG memanfaatkan aktivitas fisik untuk menghasilkan sinyal sensor. Konsep pengembangan ini mendukung rancangan sensor yang tidak memerlukan baterai. Dengan desain tersebut, perangkat yang biasa dikenakan dapat memiliki kemampuan pengindraan tambahan.
Kelompok pengembang GlassTENG memperkenalkan hasil penelitian melalui publikasi ilmiah berjudul GlassTENG: Self-Powered Triboelectric Nanogenerator Based Sensing of Pulse, Jaw, and Upper Facial Activity from Everyday Glasses. Penelitian ini termasuk dalam agenda ilmiah UbiComp/ISWC 2026 yang menampilkan perkembangan sistem komputasi dan perangkat yang dikenakan. Salah satu tujuan utamanya adalah menghadirkan pemantauan aktivitas wajah tanpa sensor berukuran besar. Para peneliti melihat bahwa perangkat kacamata telah menjadi bagian dari rutinitas masyarakat. Dengan pertimbangan tersebut, pemanfaatan kacamata sebagai perangkat kesehatan menawarkan peluang menarik.
Rahasia Sensor Triboelektrik pada Kacamata Pintar Tanpa Baterai
Teknologi inti pada kacamata pintar tersebut adalah triboelectric nanogenerator atau TENG, yaitu perangkat yang memanfaatkan efek triboelektrik. Cara pengoperasiannya memanfaatkan perpindahan muatan akibat kontak dua material. Saat permukaan bahan mengalami kontak lalu menjauh, proses perpindahan muatan menimbulkan sinyal listrik. Dalam rancangan kacamata tersebut, aktivitas wajah menyebabkan perubahan kontak antarmaterial. Perubahan tersebut membentuk keluaran listrik yang menggambarkan pergerakan. Berkat prinsip ini, gerakan wajah menjadi sumber informasi sekaligus energi sensor.
Keunikan teknologi ini berasal dari penggunaan energi mekanis yang tersedia secara alami. Saat kelopak mata bergerak, tekanan kecil pada sensor menghasilkan perubahan tegangan. Gerakan lain seperti menggerakkan bagian dahi, mengunyah makanan, dan mengepalkan rahang juga menghasilkan pola listrik yang berbeda. Meskipun komponen pengindraannya bersifat mandiri, pemrosesan data dan komunikasi nirkabel tetap memerlukan pengelolaan energi. Perbedaan ini penting dipahami agar kemampuan perangkat tidak disalahartikan.
Kemampuan Sensor Kacamata Pintar dalam Mengenali Berbagai Sinyal Tubuh
Dalam upaya menangkap sinyal dari beberapa bagian wajah, para ilmuwan menggunakan tiga komponen pengindra fleksibel pada bagian tertentu dari struktur kacamata. Komponen pengindra pertama dipasang pada bagian tengah bingkai dekat hidung untuk memantau perubahan mekanis di sekitar mata dan pembuluh darah. Komponen berikutnya dipasang di bagian rangka yang berdekatan dengan pelipis sehingga mampu membaca aktivitas otot rahang serta pembuluh darah. Sebagai pelengkap sistem, pendeteksi tambahan dipasang pada bagian belakang samping bingkai untuk mengamati perubahan mekanis ketika pengguna mengunyah. Kombinasi ketiganya menyediakan informasi mekanis dari beberapa area tubuh.
Dalam eksperimen yang dilakukan, gerakan wajah memunculkan keluaran listrik yang bervariasi. Pulsa arteri yang terdeteksi menghasilkan sinyal sekitar 50 hingga 100 milivolt. Sementara itu, pergerakan bagian atas wajah menghasilkan tegangan berkisar 200–500 milivolt. Tekanan mekanis lebih besar dari otot rahang mampu menghasilkan tegangan mencapai 1,5 volt. Perbedaan nilai tersebut memberikan informasi untuk membedakan gerakan. Perlu diperhatikan bahwa, besar voltase tidak langsung menunjukkan kemampuan memasok daya besar.
Penelitian Sensor Tanpa Baterai Menghasilkan Tingkat Akurasi Menjanjikan
Dalam menguji kinerja sensor, para ilmuwan melibatkan 20 peserta. Setiap peserta menjalani serangkaian pengujian dengan enam kegiatan berbeda, yaitu melakukan gerakan kelopak mata, alis, rahang, ketukan gigi, aktivitas makan, dan percakapan. Selama pengujian berlangsung, sistem membaca perubahan listrik yang dihasilkan masing-masing gerakan. Data tersebut dipelajari dengan bantuan sistem kecerdasan buatan. Fungsi pemrosesan ini adalah menentukan jenis perilaku berdasarkan perubahan tegangan.
Berdasarkan data eksperimen, GlassTENG menunjukkan kemampuan pengenalan enam aktivitas dengan akurasi 93,8 persen. Pada beberapa kategori aktivitas, akurasi pendeteksian ketukan gigi mencapai 99 persen. Untuk aktivitas rahang, pendeteksian rahang yang dikatupkan mencapai ketepatan 96 persen. Hasil pengukuran ini memperlihatkan potensi penggunaan sinyal mekanis untuk klasifikasi perilaku. Kendati akurasinya cukup tinggi, hasil laboratorium masih membutuhkan validasi pada kelompok pengguna lebih beragam. Berdasarkan keterbatasan pengujian, uji tambahan penting untuk memastikan konsistensi performa.
Potensi Kacamata Pintar Tanpa Baterai untuk Pemantauan Kesehatan
Salah satu potensi utama GlassTENG adalah pemantauan kebiasaan tubuh secara berkelanjutan. Dalam kemungkinan penggunaan mendatang, sistem berpotensi digunakan untuk memantau aktivitas rahang yang berulang. Perilaku mengatupkan rahang termasuk perilaku yang relevan dalam pemantauan bruxism, yaitu aktivitas rahang berupa pengatupan atau penggeretakan gigi yang tidak disengaja. Jika kemampuan pemantauan ditingkatkan, kacamata berpotensi memberikan pengingat ketika perilaku tersebut terdeteksi. Meskipun peluang ini menarik, kemampuan klinisnya masih memerlukan validasi tambahan.
Di samping pemantauan bruxism, GlassTENG dapat dikembangkan untuk memantau aktivitas makan, kelelahan, dan sinyal kardiovaskular. Kemampuan mendeteksi kedipan mata berpotensi digunakan sebagai indikator tambahan dalam pemantauan kondisi pengguna. Dalam aspek pemantauan pembuluh darah, sensor pada area hidung dan pelipis menghasilkan informasi mengenai gerakan halus akibat denyut. Hasil pengukuran mekanis itu dapat mendukung penelitian pemantauan kesehatan noninvasif. Dengan pengembangan yang memadai, kacamata sehari-hari dapat memiliki fungsi pengindraan tambahan. Namun demikian, penggunaan medis tetap membutuhkan pemeriksaan akurasi dan keamanan.
Inovasi Energi Kedipan Mata Menawarkan Peluang Baru bagi Wearable Modern
Inovasi sensor berbasis gerakan wajah menunjukkan kemajuan menarik dalam teknologi wearable hemat energi. Berkat penerapan triboelectric nanogenerator, pergerakan kelopak mata dan rahang dapat dimanfaatkan sebagai masukan sensor tanpa bergantung pada sumber daya eksternal untuk membangkitkan sinyal sensor. Eksperimen awal yang melibatkan 20 partisipan menghasilkan ketepatan klasifikasi keseluruhan sebesar 93,8 persen. Temuan ini menjadi langkah awal menuju sistem wearable yang semakin efisien. Kendati penelitian lebih lanjut masih diperlukan, GlassTENG menggambarkan peluang perangkat elektronik dengan kebutuhan baterai lebih rendah. Bagaimana pandangan Anda, apakah kacamata pintar tanpa baterai akan menjadi kebutuhan masa depan? Ceritakan fitur kacamata pintar yang paling Anda harapkan agar diskusi mengenai perkembangan teknologi wearable semakin menarik.
