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Das MIT-Gerät, das Wi-Fi verwendet, um durch Wände zu "sehen" und ihre Bewegungen zu verfolgen

Das MIT-Gerät, das Wi-Fi verwendet, um durch Wände zu


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Forscher arbeiten seit den 1970er Jahren an dieser Technologie, die immer genauer wird.

Jeder, der von den Anzeigen für Röntgenspezifikationen auf der Rückseite eines Comics fasziniert ist, wird die neuesten Arbeiten des MIT zu schätzen wissen, die die Technologie weiterentwickeln, um durch Wände zu "sehen".

Mithilfe von Wi-Fi kann ein Team des Labors für Informatik und künstliche Intelligenz (CSAIL) jetzt eine Person auf der anderen Seite der Wand "sehen" und ihre Bewegungen präzise verfolgen, selbst wenn es sich um etwas so Feines wie Bewegung handelt. Finger, nach neuen Forschungsergebnissen, die nächste Woche auf der Konferenz über Computer Vision und Mustererkennung vorgestellt werden sollen.

"Seit den 1970er Jahren versuchen Menschen, Menschen durch Wände zu erkennen", sagte Dina Katabi, CSAIL-Professorin und leitende Forscherin des Projekts. „Um 2013 haben wir gezeigt, dass wir Menschen genau verfolgen können. Neu ist hier, dass wir zum ersten Mal ein dynamisches Skelett der Person, ihrer Haltung und ihrer Bewegung erstellen können.

Katabi erzählte mir, dass frühere Versionen der von seinem Team entwickelten Technologie Tabellen waren, die Ihnen die Position der Person und eine vage Art von Kontur geben, ähnlich einem Fleck, aber keine präzisen Bewegungen. Jetzt sagen sie, dass sie in der Lage waren, ein neuronales Netzwerk zu trainieren, um die Art und Weise zu interpretieren, wie Wi-Fi-Funksignale vom Körper einer Person abprallen, und sie in die Bewegung von 14 verschiedenen Schlüsselpunkten am Körper, einschließlich Kopf und Ellbogen, umzusetzen. und Knie.

Es gab keine Daten, um die KI zu trainieren, daher musste das Team sie erstellen und manuell menschliche Bewegungsfiguren basierend auf Bildern erstellen, die sie über das drahtlose Gerät und eine Kamera aufgenommen hatten. Durch Anzeigen der Zahlen für das neuronale Netzwerk zusammen mit den Wi-Fi-Signalen konnte das Netzwerk lernen, welche Funksignale durch jede Bewegung erzeugt wurden.

"Nehmen wir an, die Polizei möchte mit diesem Gerät hinter eine Wand sehen", erklärte Katabi. „Es ist sehr wichtig zu wissen, ob sich jemand in einer Position befindet, die anzeigt, dass er beispielsweise eine Waffe hat. All das kann nicht mit nur einem Blob gemacht werden. "

Zusammen mit Strafverfolgungsanwendungen sagte Katabi, dass die Technologie für interaktive Spiele verwendet werden könnte. Das Hauptaugenmerk des Teams liegt jedoch auf Anwendungen im Gesundheitswesen, insbesondere bei neurodegenerativen Erkrankungen wie Parkinson, Alzheimer und Multipler Sklerose. Sie haben mit Experten für die Behandlung jeder dieser Krankheiten zusammengearbeitet, wobei die Möglichkeit, die täglichen Bewegungen und den Gang eines Patienten präzise zu überwachen, den Ärzten eine Fülle von Informationen liefern würde, die sie nach einer halben Stunde Überwachung nicht erhalten können.

Sobald Sie anfangen, so etwas einzuführen, machen sich die Leute natürlich Sorgen, dass die Regierung es nutzen könnte, um uns durch die Mauern auszuspionieren. Katabi sagte, Datenschutz sei etwas, dessen sie sich bei der Entwicklung neuer Technologien wie dieser sehr bewusst sind.

"Besonders im gegenwärtigen Klima ist dies eine wichtige Frage", sagte Katabi. „Wir haben Mechanismen entwickelt, um den Einsatz von Technologie zu blockieren, und die Daten werden anonymisiert und verschlüsselt. Und dann gibt es eine politische Rolle, die den Benutzer schützt und Innovationen nicht behindert. "

Datenschutz wird immer ein Problem mit neuen Technologien sein, insbesondere etwas, das durch Wände sichtbar ist, aber es bietet auch viele mögliche Vorteile.

Originalartikel (auf Englisch)


Video: Aufbauwebinar 1: Classe 300 X13E - Smarter gehts nicht: (Juni 2022).


Bemerkungen:

  1. Brigbam

    Es tut uns leid...

  2. Brewster

    Stimmen Sie zu, Ihre Idee ist einfach ausgezeichnet

  3. Goltimi

    Es ist kein Witz!

  4. Arwood

    Ich habe etwas bestanden?



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