Att kunna spåra rörelse genom väggar är inte längre superheros och militära radars domän, eftersom forskare vid MIT har använt en kombination av artificiell intelligens och trådlösa signaler för att känna människor när de är dolda för synen.
Teamet vid MIT: s datalogi och artificiell intelligenslaboratorium (CSAIL) har utvecklat ett system som det kallar RF-Pose , som använder ett neuralt nätverk för att övervaka kroppsrörelser, även bakom hinder.
För att träna systemet analyserade forskarna trådlösa signaler när de studsar av människor. Vi utnyttjar det faktum att trådlösa signaler i WiFi-frekvenserna passerar väggar och reflekterar från människokroppen, ett öppet papper på forskningen förklarar och tillägger att projektet introducerar en djup neural nätverksstrategi som analyserar sådana radiosignaler för att uppskatta 2D-poser.
nätverksskrivare fortsätter att gå offline Windows 10
Eftersom trådlösa signaler går genom väggar kan systemet spåra människor även när de är dolda från det mänskliga ögat. AI översätter denna information till en stickmodell för en person som visar deras hållning, position och rörelse. Som forskarna förklarar: RF-Pose överför en trådlös signal med låg effekt (1000 gånger lägre effekt än WiFi) och observerar dess reflektioner från miljön. Med endast radioreflektioner som inmatning uppskattar den det mänskliga skelettet.
Se relaterade AI-påståenden om att kunna motverka ansiktsigenkänningsprogram, vilket gör dig osynlig AI är nu bättre på att upptäcka hudcancer än expert hudläkare Storbritannien regering tillkännager 1 miljard £ AI Sector Deal
Enligt MIT kan tekniken användas för att studera sjukdomar som Parkinsons, multipel skleros (MS) och muskeldystrofi, med RF-Pose som erbjuder ett detaljerat övervakningssystem för patientrörelser och därmed progression av sjukdomen. Teamet hävdar också att det kan användas för att hjälpa äldre att leva mer självständigt, med eventuella fall som plockas upp av systemet, även om det händer utom synhåll.
Vi har sett att övervakning av patienters gånghastighet och förmåga att göra grundläggande aktiviteter på egen hand ger vårdgivare ett fönster i deras liv som de inte hade tidigare, vilket kan vara meningsfullt för en rad olika sjukdomar, säger Dina Katabi. , som var med och skrev tidningen. En viktig fördel med vårt tillvägagångssätt är att patienter inte behöver bära sensorer eller komma ihåg att ladda sina enheter.
Dessa är dock positiva exempel. Det mest uppenbara området något som detta kan användas är övervakning, som forskarna erkänner som en viktig sektor för datasyn. CSAIL hävdar dock att framtida iterationer av tekniken kan använda en samtycke-mekanism för att säkerställa att de som bevakas kontrollerar systemet, med användare som behöver utföra en viss uppsättning rörelser för att aktivera mekanismen.
Ändå är det inte en sträcka att se hur denna forskning kan användas av myndigheter för att hålla reda på individer. Att kunna övervaka människor genom sina hemväggar skulle ge ett skrämmande avancerat övervakningssystem.
hur man överför musik från dator till iPod nano utan itunes
