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 prototipe kacamata pintar yang menggunakan aktivitas alami wajah sebagai sumber energi sensor. Penelitian tersebut berada di bawah kepemimpinan Nivedita Arora, bersama Nabil Alshurafa serta tim mahasiswa tingkat magister. Tidak seperti sebagian besar perangkat pemantau kesehatan elektronik, GlassTENG memanfaatkan aktivitas fisik untuk menghasilkan sinyal sensor. Konsep pengembangan ini bertujuan mengurangi kebutuhan energi eksternal. Berkat penerapan sistem tersebut, kacamata sehari-hari berpotensi menjadi perangkat pemantauan kesehatan.
Kelompok pengembang GlassTENG menjelaskan kemampuan prototipe melalui laporan akademik berjudul GlassTENG: Self-Powered Triboelectric Nanogenerator Based Sensing of Pulse, Jaw, and Upper Facial Activity from Everyday Glasses. Pengembangan teknologi tersebut termasuk dalam agenda ilmiah UbiComp/ISWC 2026 yang menampilkan perkembangan sistem komputasi dan perangkat yang dikenakan. Salah satu tujuan utamanya adalah mengurangi ketergantungan pada perangkat kesehatan yang memerlukan pengisian daya. Tim pengembang mempertimbangkan bahwa banyak pengguna terbiasa mengenakan kacamata dalam aktivitas harian. Berdasarkan kebiasaan penggunaan tersebut, penambahan kemampuan pemantauan pada kacamata dapat menjadi solusi praktis.
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 menggunakan efek listrik yang muncul ketika bahan bersentuhan. Apabila dua material mengalami siklus sentuhan dan pemisahan, terbentuk perbedaan potensial yang dapat diukur. Dalam rancangan kacamata tersebut, kedipan serta kontraksi otot menggerakkan lapisan fleksibel. Aktivitas kontak dan pemisahan itu menimbulkan tegangan sebagai informasi sensor. Dengan demikian, kedipan mata tidak hanya dideteksi tetapi juga menyediakan energi pengindraannya.
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 menaikkan alis, menggerakkan rahang, serta mengunyah juga menghasilkan pola listrik yang berbeda. Walaupun sensor bekerja tanpa baterai, komponen elektronik pendukung masih mempunyai kebutuhan daya. Hal tersebut penting dipahami agar kemampuan perangkat tidak disalahartikan.
Kemampuan Sensor Kacamata Pintar dalam Mengenali Berbagai Sinyal Tubuh
Dalam upaya menangkap sinyal dari beberapa bagian wajah, tim penelitian memasang tiga sensor tipis pada titik pengamatan yang berbeda pada rangka kacamata. Perangkat pendeteksi awal dipasang pada bagian tengah bingkai dekat hidung untuk memantau perubahan mekanis di sekitar mata dan pembuluh darah. Sensor kedua ditempatkan pada area samping kepala sehingga dapat menangkap gerakan rahang dan denyut arteri temporal. Sementara itu, pendeteksi tambahan dipasang pada bagian belakang samping bingkai untuk mengenali aktivitas mengunyah dan mengatupkan rahang. Susunan sensor tersebut membantu membedakan sejumlah perilaku wajah.
Hasil pengukuran menunjukkan, gerakan wajah memunculkan keluaran listrik yang bervariasi. Denyut pembuluh darah memberikan respons listrik sekitar 50–100 milivolt. Pada aktivitas wajah lainnya, pergerakan bagian atas wajah menghasilkan tegangan berkisar 200–500 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.
Hasil Pengujian GlassTENG Menunjukkan Akurasi Pengenalan Aktivitas Wajah
Untuk mengevaluasi kemampuan GlassTENG, peneliti menguji prototipe terhadap 20 orang. Individu yang mengikuti penelitian diminta menjalankan enam jenis aktivitas, yaitu berkedip, mengangkat alis, mengatupkan rahang, mengetukkan gigi, makan, dan berbicara. Ketika percobaan dilakukan, sistem membaca perubahan listrik yang dihasilkan masing-masing gerakan. Hasil pengukuran sensor dipelajari dengan bantuan sistem kecerdasan buatan. Sasaran analisis tersebut adalah menentukan jenis perilaku berdasarkan perubahan tegangan.
Temuan pengujian menunjukkan, GlassTENG menunjukkan kemampuan pengenalan enam aktivitas dengan akurasi 93,8 persen. Dalam pengenalan perilaku khusus, akurasi pendeteksian ketukan gigi mencapai 99 persen. Sementara itu, sistem menunjukkan tingkat pengenalan sebesar 96 persen pada aktivitas mengatupkan rahang. Hasil pengukuran ini memberikan bukti awal bahwa pendekatan pengindraan ini cukup menjanjikan. Meski demikian, pengujian dengan jumlah peserta terbatas belum membuktikan kinerja pada seluruh populasi. Oleh karena itu, penelitian lanjutan diperlukan sebelum perangkat digunakan secara komersial.
Manfaat Teknologi GlassTENG dalam Mendeteksi Kebiasaan dan Aktivitas Tubuh
Salah satu potensi utama GlassTENG adalah pengamatan aktivitas wajah dalam rutinitas sehari-hari. Untuk menggambarkan manfaat praktisnya, 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. Apabila dikembangkan lebih lanjut, perangkat dapat dirancang untuk membantu pengguna menyadari aktivitas rahangnya. Namun, perangkat tersebut masih merupakan prototipe penelitian.
Tidak hanya berpotensi mengenali kebiasaan mengatupkan gigi, GlassTENG berpotensi membantu penelitian mengenai aktivitas wajah dan kondisi fisiologis. Kemampuan mendeteksi kedipan mata menawarkan data yang relevan bagi analisis kebiasaan serta tingkat kewaspadaan. Dalam aspek pemantauan pembuluh darah, sensor pada area hidung dan pelipis dapat menangkap respons dari getaran pembuluh darah. Hasil pengukuran mekanis itu berpotensi dimanfaatkan untuk pengembangan perangkat pengamatan kondisi tubuh. Apabila penelitian lanjutan berhasil, kacamata sehari-hari dapat memiliki fungsi pengindraan tambahan. Perlu ditekankan bahwa, penerapan klinis harus melalui proses validasi khusus.
Inovasi Energi Kedipan Mata Menawarkan Peluang Baru bagi Wearable Modern
Penelitian kacamata pintar tanpa baterai menunjukkan kemajuan menarik dalam penelitian sensor elektronik berdaya sangat rendah. Dengan menggunakan triboelectric nanogenerator, pergerakan kelopak mata dan rahang dapat dimanfaatkan sebagai masukan sensor tanpa bergantung pada sumber daya eksternal untuk membangkitkan sinyal sensor. Hasil pengujian terhadap 20 peserta menghasilkan ketepatan klasifikasi keseluruhan sebesar 93,8 persen. Temuan ini menjadi langkah awal menuju sistem wearable yang semakin efisien. Meskipun perangkat belum menjadi produk konsumen massal, GlassTENG menunjukkan manfaat pemanfaatan energi gerakan tubuh. Dari sudut pandang Anda, apakah kacamata pintar tanpa baterai akan menjadi kebutuhan masa depan? Silakan bagikan pendapat Anda agar semakin banyak gagasan mengenai pemanfaatan perangkat hemat energi dapat dibagikan.
