"Fitbit fürs Gesicht":
Schlaue Maske erkennt, ob sie richtig sitzt & mehr

Studien bescheinigen Masken eine gute Schutzwirkung, vorausgesetzt sie sitzen richtig. Genau hier setzen jetzt Ingenieure an. Sie haben einen Chip entwickelt, der jede Maske schlauer machen kann. Der Open-Source-Ansatz macht das Projekt breit verfügbar.

Ein Sensor erkennt, ob die Maske auch wirklich richtig sitzt

Der richtige Sitz um Mund und Nase ist für die schützende Wirkung von Masken entscheidend. Das gilt ganz besonders für medizinisches Fachpersonal, das auf langwierige Prozeduren beim Anlegen der Schutzkleidung angewiesen ist. Warum also nicht technische Mittel entwickeln, die eine korrekte Passform erkennen und noch andere Messwerte liefern können? Mit dieser Fragestellung hatten sich Ingenieure der Northwestern University, Illinois, daran gemacht, eine entsprechende Lösung zu entwickeln. Das Ergebnis: "FaceBit", ein Cent-großer Sensor, der mittels Magneten an jeder N95-, Stoff- oder chirurgischen Gesichtsmaske befestigt werden kann.

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Seine wichtigste Funktion kann das System mit einer Erkennung des Luftwiderstandes in Kombination mit Bewegungssensoren leisten. "Wenn wir einen plötzlichen Abfall des Widerstands feststellen, deutet das auf ein Leck hin, und wir können den Träger warnen", so die Forscher. Das sei vor allem für Gesundheitspersonal wichtig, das mit Patienten mit Virusinfekten arbeitet. "Wenn man eine Maske 12 Stunden oder länger trägt, kann das Gesicht manchmal taub werden", so Josiah Hester, Leiter der Entwicklungsarbeit. "Man merkt vielleicht gar nicht, dass die Maske locker ist."

FaceBit: Maskensensor der Northwestern UniversityFaceBit: Maskensensor der Northwestern UniversityFaceBit: Maskensensor der Northwestern UniversityFaceBit: Maskensensor der Northwestern University

"Fitbit fürs Gesicht"

"FaceBit" kann außerdem die verschiedener physiologischer Signale - wie Herz- und Atemfrequenz - des Trägers registrieren und auch hier bei besonderen Ereignissen Warnungen liefern. Das US-Forscherteam sieht zudem einen großen Nutzen für Krankenhäuser, mit diesen Daten "Schicht- und Pausenpläne für ihre Mitarbeiter zu optimieren" - eine Vorstellung, bei der europäischen Datenschützern wohl die Luft wegbleibt.

Eine Veröffentlichung des Projekts als Open Source und Open Hardware soll jetzt im besten Fall dafür sorgen, dass die Idee von einer größeren Ingenieursgemeinde weiterentwickelt wird. "FaceBit ist ein erster Schritt in Richtung praktischer Gesichtserkennung (...) ", so Hester. "Ich freue mich sehr darauf, es an die Forschungsgemeinschaft weiterzugeben, um zu sehen, was sie damit machen können."
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