Peneliti Kembangkan Kacamata Pintar Tanpa Baterai yang Memanfaatkan Energi Kedipan Mata

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.

Mengenal GlassTENG, Kacamata Pintar Tanpa Baterai Hasil Penelitian Northwestern

GlassTENG dikenal sebagai sistem sensor kesehatan yang terintegrasi pada kacamata yang menggunakan aktivitas alami wajah sebagai sumber energi sensor. Inovasi teknologi tersebut berada di bawah kepemimpinan Nivedita Arora, bersama Nabil Alshurafa serta tim mahasiswa tingkat magister. Tidak seperti sebagian besar perangkat pemantau kesehatan elektronik, GlassTENG mengandalkan perubahan mekanis pada wajah untuk melakukan pendeteksian. Metode yang digunakan mendukung rancangan sensor yang tidak memerlukan baterai. Dengan desain tersebut, kacamata sehari-hari berpotensi menjadi perangkat pemantauan kesehatan.

Para ilmuwan yang terlibat 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. Fokus penting dari penelitian tersebut adalah menciptakan sistem pengindraan yang lebih mudah digunakan setiap hari. Para peneliti melihat bahwa kacamata merupakan aksesori yang sudah digunakan banyak orang. Oleh karena itu, penambahan kemampuan pemantauan pada kacamata dapat menjadi solusi praktis.

Rahasia Sensor Triboelektrik pada Kacamata Pintar Tanpa Baterai

Komponen utama GlassTENG adalah triboelectric nanogenerator atau TENG, yaitu teknologi yang mengubah gerakan mekanis menjadi sinyal listrik. Prinsip kerjanya memanfaatkan perpindahan muatan akibat kontak dua material. Saat permukaan bahan mengalami kontak lalu menjauh, proses perpindahan muatan menimbulkan sinyal listrik. Dalam rancangan kacamata tersebut, gerakan kelopak mata dan otot wajah memberikan tekanan pada lapisan sensor. Aktivitas kontak dan pemisahan itu membentuk keluaran listrik yang menggambarkan pergerakan. Berkat prinsip ini, gerakan wajah menjadi sumber informasi sekaligus energi sensor.

Keunggulan dari pendekatan triboelektrik tersebut muncul karena sensor tidak membutuhkan baterai untuk membangkitkan sinyal gerakan. Saat kelopak mata bergerak, gerakan tersebut menimbulkan respons listrik pada komponen fleksibel. Aktivitas wajah lainnya seperti menaikkan alis, menggerakkan rahang, serta mengunyah dapat dikenali melalui respons tegangan yang khas. Meskipun komponen pengindraannya bersifat mandiri, operasi keseluruhan sistem tetap bergantung pada rancangan rangkaian elektronik. Perbedaan ini menjelaskan bahwa pengindraan mandiri tidak otomatis berarti seluruh fungsi elektronik bebas kebutuhan daya.

Tiga Sensor Fleksibel Membaca Aktivitas Wajah dan Denyut Pembuluh Darah

Untuk memperoleh informasi yang lebih lengkap, para ilmuwan menggunakan tiga komponen pengindra fleksibel pada titik pengamatan yang berbeda pada rangka kacamata. Komponen pengindra pertama diletakkan di sekitar jembatan hidung untuk membaca kedipan, gerakan alis, dan denyut pembuluh darah. Pendeteksi lainnya dipasang di bagian rangka yang berdekatan dengan pelipis sehingga berfungsi mengidentifikasi pergerakan rahang dan sinyal denyut. Sebagai pelengkap sistem, pendeteksi tambahan dipasang pada bagian belakang samping bingkai untuk mendeteksi tekanan akibat gerakan rahang. Kombinasi ketiganya membantu membedakan sejumlah perilaku wajah.

Berdasarkan pengujian peneliti, gerakan wajah memunculkan keluaran listrik yang bervariasi. Pulsa arteri yang terdeteksi memunculkan tegangan dalam kisaran 50 sampai 100 milivolt. Untuk perubahan gerakan yang lebih jelas, aktivitas kelopak mata dan alis memberikan sinyal sekitar 200 sampai 500 milivolt. Gerakan rahang yang lebih kuat mampu menghasilkan tegangan mencapai 1,5 volt. Variasi tegangan yang dihasilkan menjadi dasar identifikasi perilaku wajah. Perlu diperhatikan bahwa, angka tegangan saja belum menentukan kecukupan energi bagi seluruh perangkat elektronik.

Penelitian Sensor Tanpa Baterai Menghasilkan Tingkat Akurasi Menjanjikan

Sebagai bagian dari penelitian eksperimental, tim pengembang melakukan percobaan bersama 20 partisipan. Setiap peserta menjalani serangkaian pengujian dengan enam kegiatan berbeda, yaitu melakukan gerakan kelopak mata, alis, rahang, ketukan gigi, aktivitas makan, dan percakapan. Ketika percobaan dilakukan, sensor mencatat sinyal listrik dari gerakan peserta. Hasil pengukuran sensor selanjutnya diproses melalui metode pembelajaran mesin. Fungsi pemrosesan ini adalah membedakan pola sinyal dari setiap aktivitas.

Berdasarkan data eksperimen, GlassTENG mencapai akurasi keseluruhan sebesar 93,8 persen. Untuk gerakan tertentu, akurasi pendeteksian ketukan gigi mencapai 99 persen. Sementara itu, pendeteksian rahang yang dikatupkan mencapai ketepatan 96 persen. Pencapaian penelitian tersebut menunjukkan kemampuan sensor membedakan beberapa aktivitas wajah. Kendati akurasinya cukup tinggi, pengujian dengan jumlah peserta terbatas belum membuktikan kinerja pada seluruh populasi. Berdasarkan keterbatasan pengujian, pengembangan berikutnya perlu menilai ketahanan sensor terhadap berbagai kondisi nyata.

Manfaat Teknologi GlassTENG dalam Mendeteksi Kebiasaan dan Aktivitas Tubuh

Peluang penerapan penting kacamata pintar ini adalah pemantauan kebiasaan tubuh secara berkelanjutan. Dalam kemungkinan penggunaan mendatang, sensor dapat dikembangkan untuk mengenali kebiasaan mengatupkan rahang. Aktivitas tersebut termasuk perilaku yang relevan dalam pemantauan bruxism, yaitu kebiasaan mengepalkan maupun menggesekkan gigi tanpa disadari. Apabila dikembangkan lebih lanjut, perangkat dapat dirancang untuk membantu pengguna menyadari aktivitas rahangnya. Walaupun memiliki potensi penggunaan kesehatan, GlassTENG belum dapat dianggap sebagai alat diagnosis medis.

Selain pengamatan gerakan rahang, GlassTENG memiliki peluang penggunaan dalam pengamatan perilaku makan serta denyut pembuluh darah. Sistem pembacaan gerakan mata dapat menjadi salah satu masukan untuk penelitian kelelahan. Dalam aspek pemantauan pembuluh darah, perangkat pengindra pada lokasi tertentu menghasilkan informasi mengenai gerakan halus akibat denyut. Hasil pengukuran mekanis itu memberikan dasar bagi penelitian teknologi kesehatan wearable. Apabila penelitian lanjutan berhasil, pemantauan berbagai aktivitas tubuh berpotensi dilakukan melalui satu aksesori. Namun demikian, manfaat kesehatan perlu dibuktikan melalui penelitian yang lebih luas.

Kesimpulan: Teknologi GlassTENG Membuka Era Baru Kacamata Pintar Hemat Energi

Inovasi sensor berbasis gerakan wajah membuka pendekatan baru dalam penelitian sensor elektronik berdaya sangat rendah. Dengan menggunakan triboelectric nanogenerator, pergerakan kelopak mata dan rahang dapat dimanfaatkan sebagai masukan sensor tanpa memerlukan baterai pada komponen pengindra utama. Hasil pengujian terhadap 20 peserta memperlihatkan kemampuan membedakan enam aktivitas dengan akurasi 93,8 persen. Hasil penelitian tersebut menawarkan peluang menciptakan kacamata dengan fungsi pemantauan tambahan. Kendati penelitian lebih lanjut masih diperlukan, GlassTENG menunjukkan manfaat pemanfaatan energi gerakan tubuh. Menurut Anda, seberapa bermanfaat sensor kesehatan yang terintegrasi pada kacamata? Silakan bagikan pendapat Anda agar diskusi mengenai perkembangan teknologi wearable semakin menarik.