ИИ «научился» отслеживать движения людей через стену
MIT
В 2013 году разработчики из Массачусетского технологического института (MIT) обнаружили, каким образом, используя беспроводные сигналы, можно «видеть» сквозь стены, а спустя два года улучшили технологию — она позволяла уже различать и отслеживать индивидов. Теперь же, под руководством Дины Катаби (Dina Katabi), исследователи из MIT смогли «привязать» последнюю версию технологии — RF-Pose — к нейросети и «научить» последнюю распознавать позы и движения людей за стеной.
RF-Pose испускает слабые сигналы через стены и другие препятствия, а затем обрабатывает отраженное излучение для составления 3D-скана исследуемой области. Для создания же динамичного изображения фигуры, которая может двигаться и располагать конечности таким же образом, как и реальный человек, была использована нейросеть, способная учиться, сравнивая тысячи сканов и фотографий, на которых демонстрируются различные варианты движений и поз (например, ходьба, разговор, открывание дверей, ожидание лифта).
MIT
Затем, после обучения, система должна была полагаться исключительно на радиосигналы. По словам исследователей, RF-Pose смогла обобщить полученные знания и удивительно точно идентифицировать индивидов. Так, как сообщают разработчики, идентифицируя группу из 100 человек, она справлялась с 83-процентной точностью.
Исследователи полагают, что у RF-Pose есть широкий спектр потенциальных применений. Например, технология может быть использована для отслеживания людей с болезнью Паркинсона, рассеянным склерозом и мышечной дистрофией — с целью лучшего понимания данных заболеваний. Кроме того, система, как предполагается, система могла бы помочь в присмотре за пожилыми людьми, при этом позволяя им вести более независимую жизнь. Предполагается также, что технология могла бы быть полезна при поисково-спасательных работах — в тех случаях, когда важен не только поиск выживших, но и идентификация индивидов.
Специалисты из MIT представят разработку на Конференции по компьютерному зрению и распознаванию устройств (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)) в Солт-Лейк-Сити, штат Юта, США.
