A tudósok rájöttek, hogyan lehet azonosítani az embereket egy épületben a WiFi-jelek elemzéséhez használt mesterséges intelligencia segítségével.

A Carnegie Mellon Egyetem csapata egy mély neurális hálózatot fejlesztett ki, hogy digitálisan feltérképezze az emberi testeket, amikor azok WiFi -jelek jelenlétében vannak. A kutatóknak sikerült bizonyítani, hogy a felturbózott wifi-jelek segítségével észlelhetők az emberek teste, akár egy másik helyiségben is, ráadásul a mozgásuk 3D-s feltérképezésére is alkalmas lehet a technológia.

A módszer lehetővé tette, hogy kamerák, radarok vagy lézer alapú távérzékelés használata nélkül is észlelhető legyen az emberi test 3D-s alakja és mozgása egy szobában.

Ez megnyitja az utat az alacsony költségű, széles körben hozzáférhető és a magánélet védelmét biztosító algoritmusok előtt az emberi érzékeléshez

– írták a kutatók.

A kutatók a WiFi routerek által kibocsátott fázis- és amplitúdójelek mérésére a DensePose nevű rendszert használták, amelyet a Meta’s Facebook AI kutatói fejlesztettek ki, írja az Independent.

A WiFi alapú modell jelenleg az emberek 2D-s modelljeire korlátozódik, a kutatók azonban remélik, hogy egy kis továbbfejlesztéssel képesek legyenek 3D-s emberi alakok előrejelzésére. A csapat állítása szerint az eszköz olcsó és „magánélet-barát” alternatívát kínál a kamerákkal és a lidarokkal szemben, mivel nem ad tiszta képet az alanyról.

A lehetséges felhasználása közé sorolták a kutatók az idős emberek segítését, lehetővé téve számukra, hogy továbbra is önállóan élhessenek.

A fejlett országok legtöbb háztartásában már van otthon WiFi, és ez a technológia skálázható az idősek jólétének megfigyelésére vagy egyszerűen csak a gyanús viselkedés azonosítására otthon

– írták.