麻省理工學院的研究員研發(fā)出了一種新型的制造工藝，它可以生產出貼合身體的智能紡織產品，所以能根據(jù)穿戴者的動作改變形態(tài)。這種技術通過加入一種特殊的塑料紗線并使用一定的熱量將它輕微熔化，這大大提高了多層紡織品中壓力傳感器的精度，此技術也被稱為3DKnITS。

用這項技術設計出鞋和鞋墊后，構建了一個軟硬結合的系統(tǒng)以實時測量和分辨壓力傳感器發(fā)送的數(shù)據(jù)。通過機器學習系統(tǒng)可以以99%的準確率預測智能紡織墊上的受試者執(zhí)行的動作和姿勢。此項數(shù)字針織技術可以實現(xiàn)快速得原型制作和簡單得擴大制造規(guī)模。它還有根據(jù)客戶要求自由設計圖案的優(yōu)點，并且傳感器也高適應性的集成到結構中。這領域從玖拾年代就開始研發(fā)和探究，材料學和嵌入式系統(tǒng)的進步使得這領域的前景更加光明，可能性更多。

不同的紡織技術也是此實驗成功的關鍵部分。研究員使用數(shù)字針織機將多層織物與標準的功能性紗線編織在一起。此針織紡織品由兩層導電紗線編織而成，它被夾在壓阻式針織物附近，在受到擠壓時會改變電阻。所以在功能性纖維相交的地方形成了一種壓力傳感器。而由于紗線柔軟，因此當受試者移動時，每層都會移動并且發(fā)生相互摩擦，這產生的噪音會導致可變性，使壓力傳感器的精度大大降低。研究員發(fā)現(xiàn)在熱塑性紗線在70度以上時會開始熔化，并且變硬，這就可以保持穩(wěn)定的形狀。此過程可以將整個織物擠壓和熔化到一起，將多層織物變成一層，從而準確性大大提高。之后，一個處理壓力傳感器數(shù)據(jù)的系統(tǒng)也是重要的。此系統(tǒng)可以掃描織物上的行和列，并測量每個點的電阻，將數(shù)據(jù)轉化為熱圖。zui后圖像被反饋到機器學習模型中經過訓練預測用戶的姿勢和動作。