Eine Brille erkennt 93,8 Prozent der Aktivitäten, doch Sprechen bleibt das Problem
Die Northwestern University stellte den Prototyp auf einer Konferenz im Oktober 2026 vor. Im Test erkannte er Sprechen schlechter als andere Aktivitäten.
Von
Leon Schneider
Kurz gesagt
- GlassTENG misst Blinzeln, Puls und Kieferbewegungen und nutzt die Signale zugleich für die eigene Energieversorgung.
- Im Test mit 20 Personen erreichte die Aktivitätserkennung 93,8 Prozent, Sprechen wurde aber deutlich schlechter erkannt.
- Ob die Auswerteelektronik allein mit der gewonnenen Energie läuft, lässt die Studie offen.
Ein Blinzeln genügt, damit die Brille GlassTENG elektrische Signale erzeugt, die sich auswerten lassen. Entwickelt wurde sie an der Northwestern University im US-Staat Illinois. Laut Utopia misst sie Blinzeln, Puls und Kieferbewegungen und verwendet dieselben Signale zugleich für die eigene Energieversorgung. Der eigentliche Zweck liegt demnach in der Gesundheitsbeobachtung und weniger in der Stromerzeugung.
Ein Prototyp für die Gesundheitsbeobachtung
Vorgestellt wurde GlassTENG beim International Symposium on Wearable Computers, kurz ISWC. Die wissenschaftliche Konferenz fand vom 10. bis 15. Oktober 2026 statt. Die zugehörige Studie erschien am 10. Oktober 2026 in den Proceedings des 2026 ACM International Symposium on Wearable Computers.
Bislang handelt es sich um einen Prototyp. Nach Angaben der Forschenden könnte die Technik perspektivisch helfen, Zähneknirschen und Herz-Kreislauf-Probleme zu erkennen und zu beobachten. Eine tatsächliche medizinische Anwendung oder eine Markteinführung ist nicht belegt.
Wie aus Bewegung ein Signal wird
Der Name setzt sich aus dem englischen Wort „glasses“ für Brille und der Abkürzung TENG zusammen. Sie steht für triboelektrische Nanogeneratoren, also Technik, die winzige mechanische Bewegungen wie ein Blinzeln in elektrische Energie umwandelt.
Im Kern ist GlassTENG eine Brillenfassung, an der drei Sensoren sitzen. Blinzeln, Puls und Kieferbewegungen verformen diese Sensoren. Berühren sich dabei ihre Materialschichten und lösen sich wieder voneinander, entstehen elektrische Signale. Daraus lassen sich die Gesichtsaktivität und der Puls der tragenden Person ableiten.
Testergebnisse mit 20 Personen
An dem Test nahmen 20 Personen teil. Ein an die Brille angeschlossenes KI-Modell sollte sechs Aktivitäten unterscheiden: Blinzeln, Augenbrauenheben, Zähneknirschen, Zähneklopfen, Essen und Sprechen. Den Puls prüfte das Team in einer getrennten Messung.
| Messung | Ergebnis | Bedingungen |
|---|---|---|
| Aktivitätserkennung | 93,8 % Gesamttrefferquote | 20 Personen, sechs Aktivitäten |
| Sprechen | In 55 % der Fälle erkannt, in 37 % als Essen eingeordnet | Gleicher Test |
| Puls | Im Schnitt 1,82 Schläge pro Minute Abweichung zum Brustgurt | Zehn Teilnehmende, 30-Sekunden-Fenster, ruhig sitzend |
Die Pulsmessung erfolgte ausschließlich an ruhig sitzenden Personen. Die Forschenden bewerten sie trotz der leichten Abweichung als „zuverlässig für stationäre Pulserfassung“. Wie gut das Gerät den Puls einer sich bewegenden Person erfasst, wurde nicht getestet.
Die Ergebnisse fielen also nicht für alle Bewegungen gleich gut aus: Während die Gesamttrefferquote hoch lag, verwechselte das System Sprechen in mehr als einem Drittel der Fälle mit Essen. Für eine spätere Gesundheitsanwendung wären die Sensoren damit bei Kieferbewegungen genauer als bei Sprechen, das im Test die größte Schwäche zeigte.
Wer sich für verwandte Entwicklungen interessiert, findet bei Glocalist einen Beitrag über Wearables und Gesundheitsdaten.
Beim Puls arbeitete das Team mit der Hälfte der Gruppe: Zehn der 20 Teilnehmenden wurden dafür herangezogen. Als Referenz diente ein Brustgurt, an dessen Werten sich die Schätzung der Brille messen lassen musste. Jedes Messfenster umfasste 30 Sekunden, und die Personen saßen dabei ruhig.
Über den Prototyp und die Studienergebnisse berichtete Utopia am 20. Oktober 2026, wenige Tage nach dem Ende der Konferenz. Aufgabe des Geräts ist demnach, Gesundheitssignale im Gesicht zu erfassen.
Foto: Andrea Piacquadio / Pexels
