Die Fähigkeit, Bewegungen durch Wände zu verfolgen, ist nicht länger die Domäne von Superhelden und Militärradargeräten, da Forscher am MIT eine Kombination aus künstlicher Intelligenz und drahtlosen Signalen verwendet haben, um Menschen zu erkennen, wenn sie nicht sichtbar sind.
Das Team des MIT-Labors für Informatik und künstliche Intelligenz (CSAIL) hat ein System entwickelt, das es nennt RF-Pose , das ein neuronales Netzwerk verwendet, um die Bewegung von Körpern auch hinter Hindernissen zu überwachen.
Um das System zu trainieren, analysierten die Forscher drahtlose Signale, während sie von Menschen abprallen. Wir nutzen die Tatsache, dass drahtlose Signale in den WiFi-Frequenzen Wände durchqueren und vom menschlichen Körper reflektiert werden Open-Access-Papier In der Studie wird erklärt, dass das Projekt einen Ansatz für ein tiefes neuronales Netzwerk einführt, der solche Funksignale analysiert, um 2D-Posen abzuschätzen.
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Da drahtlose Signale durch Wände übertragen werden, kann das System Personen verfolgen, auch wenn sie vor dem menschlichen Auge verborgen sind. Die KI übersetzt diese Informationen in ein Stabmodell einer Person, das ihre Haltung, Position und Bewegung zeigt. Wie die Wissenschaftler erklären: RF-Pose überträgt ein Funksignal mit geringem Stromverbrauch (1000-mal weniger Strom als WLAN) und beobachtet dessen Reflexionen aus der Umgebung. Wenn nur die Funkreflexionen als Eingabe verwendet werden, wird das menschliche Skelett geschätzt.
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Laut MIT könnte die Technologie zur Untersuchung von Krankheiten wie Parkinson, Multipler Sklerose (MS) und Muskeldystrophie eingesetzt werden, wobei RF-Pose ein detailliertes Überwachungssystem für die Bewegung des Patienten und damit für das Fortschreiten der Krankheit bietet. Das Team behauptet auch, dass es dazu verwendet werden könnte, älteren Menschen zu helfen, unabhängiger zu leben, wobei Stürze vom System erfasst werden, selbst wenn dies außerhalb der Sichtweite geschieht.
Wir haben gesehen, dass die Überwachung der Gehgeschwindigkeit und der Fähigkeit von Patienten, selbst grundlegende Aktivitäten auszuführen, den Gesundheitsdienstleistern ein Fenster in ihr Leben gibt, das sie vorher nicht hatten, was für eine ganze Reihe von Krankheiten von Bedeutung sein könnte, sagt Dina Katabi , der das Papier mitgeschrieben hat. Ein wesentlicher Vorteil unseres Ansatzes besteht darin, dass Patienten keine Sensoren tragen oder daran denken müssen, ihre Geräte aufzuladen.
Dies sind jedoch äußerlich positive Beispiele. Der naheliegendste Bereich, in dem so etwas verwendet werden könnte, ist die Überwachung, die die Forscher als einen wichtigen Sektor für Computer Vision anerkennen. CSAIL behauptet jedoch, dass zukünftige Iterationen der Technologie einen Zustimmungsmechanismus verwenden könnten, um sicherzustellen, dass die beobachteten Personen die Kontrolle über das System haben, wobei Benutzer einen bestimmten Satz von Bewegungen ausführen müssen, um den Mechanismus zu aktivieren.
Trotzdem ist es nicht schwer zu sehen, wie diese Forschung von den Behörden genutzt werden könnte, um den Überblick über Einzelpersonen zu behalten. Die Möglichkeit, Menschen durch die Wände ihrer Häuser zu überwachen, würde zu einem einschüchternden fortschrittlichen Überwachungssystem führen.
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