Tekstil üretimi, insanların bildiği en eski teknolojilerden biri olabilir, ancak bilgi çağının ilerlemelerini giysilerimize uyarlamanın kolay olmadığı kesin. Tabii ki Google'ın Jacquard Projesi gibi kıyafetleri modern çağa taşımaya çalışan çabalar bulunuyor ancak bunların genel anlamda başarılı olduklarını söyleyemeyiz.
Ancak bu durum Massachusetts Teknoloji Enstitüsü ve İsveç'ten bir araştırma ekibini durdurmuyor. MIT araştırmacıları, giyen kişinin hareketini algılayabilen ve tepki verebilen akıllı bir elyaf geliştirdiler. OmniFiber olarak adlandırılan yumuşak robotik kumaş, akışkan bir ortamın içinden geçmesine izin veren içi boş bir merkez kanala sahip. Basınçlı hava yardımıyla lifler isteğe bağlı olarak bükülebilir, esneyebilir, kıvrılabilir ve darbe alabilir. Bu yetenekleri, gerçek zamanlı olarak dokunsal geri bildirim sağlamalarına izin veren ve onları yapay bir kas gibi yapan bir özellik olarak tanımlanabilir.
Tabii ki yapay kas lifleri yeni bir fikir değil, MIT'deki diğer araştırma ekipleri de kendi yöntemleriyle bu teknolojiye yaklaşmıştı. Ancak OmniFiber'i dikkat çekici kılan, şeklini değiştirmek için ısıya ihtiyaç duymaması. Cildin aşırı ısınmasının bir sorun yaratmamasından dolayı daha pratik olduğunu söyleyebiliriz. Ayrıca bu kumaşın başka avantajları da bulunuyor. Kumaşı nispeten ucuz malzemelerle üretmek mümkün ve hassas bir dokuma işlemi gerektirmiyor.
Ekip, kumaşlarının sporculara ve şarkıcılara nefeslerini nasıl daha iyi kontrol edeceklerini öğretmeye yardımcı olabilecek giysilere dönüşmesini öngörüyor. Daha da heyecan verici bir başka uygulama, OmniFiber giysinin, COVID-19 gibi bir solunum yolu hastalığından sonra birinin doğal solunum düzenini iyileştirmesine yardımcı olması olabilir.
OmniFiber'ın genel kullanıma geçtiğini görmemiz biraz zaman alabilir. Kumaş üzerinde çalışan araştırmacılardan Özgün Kılıç Afşar, MIT News'e bu sistem üzerinde çalışmaya devam etmeyi planladığını söyledi. Yapmak istediği şeyler arasında daha da uzun filamentlerin oluşturulmasına imkan tanıyan bir üretim sistemi geliştirmek bulunuyor.