Ser capaz de rastrear o movimento através das paredes não é mais domínio de super-heróis e radares militares, já que os pesquisadores do MIT usaram uma combinação de inteligência artificial e sinais sem fio para sentir as pessoas quando elas estão escondidas da vista.
A equipe do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT (CSAIL) desenvolveu um sistema que chama RF-Pose , que usa uma rede neural para monitorar o movimento dos corpos, mesmo atrás de obstáculos.
Para treinar o sistema, os pesquisadores analisaram os sinais sem fio conforme eles ricocheteavam nas pessoas. Aproveitamos o fato de que os sinais sem fio nas frequências WiFi atravessam paredes e refletem no corpo humano, e papel de acesso aberto na pesquisa explica, acrescentando que o projeto introduz uma abordagem de rede neural profunda que analisa esses sinais de rádio para estimar poses 2D.
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Como os sinais sem fio viajam através das paredes, o sistema pode rastrear pessoas mesmo quando elas estão escondidas do olho humano. A IA traduz essas informações em um modelo de bastão de uma pessoa, mostrando sua postura, posição e movimento. Como explicam os cientistas: o RF-Pose transmite um sinal sem fio de baixa potência (potência 1000 vezes menor do que o WiFi) e observa seus reflexos no ambiente. Usando apenas os reflexos de rádio como entrada, ele estima o esqueleto humano.
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De acordo com o MIT, a tecnologia poderia ser usada para ajudar a estudar doenças como Parkinson, esclerose múltipla (EM) e distrofia muscular, com RF-Pose oferecendo um sistema de monitoramento detalhado para o movimento do paciente e, portanto, a progressão da doença. A equipe também afirma que pode ser usado para ajudar os idosos a viver com mais independência, com eventuais quedas captadas pelo sistema, mesmo que ocorra fora da vista.
Vimos que monitorar a velocidade de caminhada dos pacientes e a capacidade de realizar atividades básicas por conta própria dá aos profissionais de saúde uma janela para suas vidas que eles não tinham antes, o que pode ser significativo para uma ampla gama de doenças, diz Dina Katabi , que co-escreveu o artigo. Uma vantagem principal de nossa abordagem é que os pacientes não precisam usar sensores ou lembrar de carregar seus dispositivos.
Esses são exemplos aparentemente positivos, no entanto. A área mais óbvia que algo como isso poderia ser usado é a vigilância, que os pesquisadores reconhecem como o principal setor da visão computacional. No entanto, o CSAIL afirma que as iterações futuras da tecnologia podem usar um mecanismo de consentimento para garantir que aqueles que estão sendo observados estejam no controle do sistema, com os usuários precisando realizar um determinado conjunto de movimentos para ativar o mecanismo.
Ao mesmo tempo, não é exagero ver como essa pesquisa poderia ser usada por autoridades para rastrear indivíduos. Ser capaz de monitorar as pessoas através das paredes de suas casas criaria um sistema de vigilância avançado intimidante.
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