麻省理工学院的研究员研发出了一种新型的制造工艺，它可以生产出贴合身体的智能纺织产品，所以能根据穿戴者的动作改变形态。这种技术通过加入一种特殊的塑料纱线并使用一定的热量将它轻微熔化，这大大提高了多层纺织品中压力传感器的精度，此技术也被称为3DKnITS。
用这项技术设计出鞋和鞋垫后，构建了一个软硬结合的系统以实时测量和分辨压力传感器发送的数据。通过机器学习系统可以以99%的准确率预测智能纺织垫上的受试者执行的动作和姿势。此项数字针织技术可以实现快速得原型制作和简单得扩大制造规模。它还有根据客户要求自由设计图案的优点，并且传感器也高适应性的集成到结构中。这领域从玖拾年代就开始研发和探究，材料学和嵌入式系统的进步使得这领域的前景更加光明，可能性更多。
不同的纺织技术也是此实验成功的关键部分。研究员使用数字针织机将多层织物与标准的功能性纱线编织在一起。此针织纺织品由两层导电纱线编织而成，它被夹在压阻式针织物附近，在受到挤压时会改变电阻。所以在功能性纤维相交的地方形成了一种压力传感器。而由于纱线柔软，因此当受试者移动时，每层都会移动并且发生相互摩擦，这产生的噪音会导致可变性，使压力传感器的精度大大降低。研究员发现在热塑性纱线在70度以上时会开始熔化，并且变硬，这就可以保持稳定的形状。此过程可以将整个织物挤压和熔化到一起，将多层织物变成一层，从而准确性大大提高。之后，一个处理压力传感器数据的系统也是重要的。此系统可以扫描织物上的行和列，并测量每个点的电阻，将数据转化为热图。zui后图像被反馈到机器学习模型中经过训练预测用户的姿势和动作。