Nach der Entdeckung der Röntgenstrahlen wurde es lange für ein Wunder der Wunder gehalten. Im Prinzip scheinen viele Röntgenstrahlen immer noch etwas sehr Ungewöhnliches zu sein, fast Fiktion. Aber in unserer Zeit gibt es interessantere Dinge. Zum Beispiel hat eine Gruppe von Wissenschaftlern des MIT
der KI
beigebracht , Menschen durch Wände zu fühlen.
Das Projekt, in dessen Rahmen ein solches System entwickelt wurde, hieß „
RF-Pose “. AI hat nicht nur das Gefühl, dass sich jemand hinter der Wand befindet, die Maschine „sieht“ sogar, was genau eine Person tut. Es ist klar, dass es auch hier keine Wunder gibt. Die Grundlage für alles ist die Verfolgung der Eigenschaften von Funksignalen in Innenräumen.
Der menschliche Körper beeinflusst in gewisser Weise das Verhalten von Radiowellen, und bei richtiger Analyse können Sie verstehen, was und wie die Person im Raum tut. AI überwacht dies alles in Echtzeit und zeigt eine Figur, die die Umrisse und Handlungen einer Person hinter einer Wand wiederholt. Befinden sich mehrere Personen hinter der Wand, zeigt das System alle an.
Die Wissenschaftler, die die Technologie entwickelt haben, haben sich überhaupt nicht bemüht, Ausrüstung und Software für Pfadfinder zu entwickeln (obwohl Sie es wissen sollten). Nein, das Ziel war anders - ein System zu entwickeln, das Krankheiten wie
Parkinson , verschiedene Arten von Sklerose, Muskeldystrophie usw. erkennen kann. Durch die Bewegung des erzeugten Bildes können alle diese Krankheiten mehr oder weniger genau diagnostiziert werden. Im Laufe der Zeit können Sie die Wirksamkeit der Behandlung sehen.
Für ältere Menschen kann ein solches System auch nützlich sein, da der Computer automatisch Verwandte und Ärzte benachrichtigt, wenn eine Person fällt und nicht aufstehen kann. So bleibt die Person nicht bewusstlos und wird jeglicher Hilfe beraubt. Derzeit verhandeln Entwickler mit Ärzten über die Möglichkeit der Verwendung von RF-Pose im Gesundheitswesen.
Alle vom System überwachten Daten sind anonym. Darüber hinaus werden sie in verschlüsselter Form gespeichert, sodass Angreifer keine Informationen in irgendeiner Form stehlen können. Spezialisten entwickeln eine Reihe von Spezialbewegungen, mit denen die oben genannten Krankheiten mit hoher Sicherheit diagnostiziert werden können.
„Wir wissen, dass die Bewegungsgeschwindigkeit von Patienten sowie ihre Fähigkeit, bestimmte Bewegungen auszuführen, es uns ermöglichen, einen bestimmten Datensatz für die Diagnose bestimmter Krankheiten zu erhalten. All dies kann in der Medizin eingesetzt werden - sowohl zur Diagnose als auch zur Überwachung der Wirksamkeit der Behandlung “, sagt einer der Autoren des Projekts.
Was die Sicherheit betrifft, gibt es bereits Systeme auf der Welt, die Angehörige älterer Menschen warnen, wenn mit letzteren etwas nicht stimmt. Solche Systeme bieten jedoch normalerweise eine Reihe von Sensoren. Und Sie können vergessen, sie aufzuladen oder einfach anzuziehen, ohne Warnsystem. Wenn einer Person etwas passiert, der aus dem einen oder anderen Grund keine Sensoren fehlen, kann ihm niemand rechtzeitig helfen. Und das ist extrem gefährlich.
RF-Pose ist auch nützlich für Spieler, die nicht verschiedene Arten von Sensoren und Sensoren anlegen müssen, die die Bewegung einer Person im Weltraum und ihre Aktionen verfolgen. Sie können einfach das System einschalten und sich im Raum bewegen - den Rest erledigt der Computer.
Rettungskräfte können mit RF-Pose zusammenarbeiten, um von Naturkatastrophen betroffene Personen zu lokalisieren. Beispielsweise werden bei Erdbeben, die stark genug sind, um Häuser zu zerstören, Menschen häufig unter Trümmern begraben. Und nicht jeder wird gefunden - Opfer, die nicht um Hilfe rufen können, in einigen Fällen ist es einfach unmöglich, mit Standardmethoden zu erkennen.
Bei der Erstellung von RF-Pose trat für Wissenschaftler ein wichtiges Problem auf - das Training des neuronalen Netzwerks. Wenn Spezialisten einem neuronalen Netzwerk das Erkennen bestimmter Objekte beibringen, „füttern“ sie normalerweise Bilder oder Videos, die Menschen, Tiere, Gebäude, Möbel usw. zeigen. Eine Person hilft einem neuronalen Netzwerk, zu „verstehen“, wer wer ist. Da RF-Pose jedoch Funksignale verwendet, kann eine Person hier kein Assistent mehr werden.
Daher durften die neuronalen Netze ein normales Foto beispielsweise einer stehenden Person „betrachten“ und einen Digitaldruck derselben Person im Funkbereich hochladen. Die Menschen wurden gebeten, Dutzende und Hunderte von Aktionen auszuführen, und jedes Mal durften die neuronalen Netze das Bild und die Parameter des Funksignals vergleichen, auf das sich diese Aktion auswirkte. Dann folgte der nächste Schritt: Dem neuronalen Netzwerk wurde beigebracht, den menschlichen Körper und die Körperteile (schematisch) entsprechend dem Einfluss dieser Objekte auf das Funksignal zu zeichnen.
Infolgedessen war es möglich, das gewünschte Ziel zu erreichen, und der Computer begann zu "verstehen", wer und was zu einem bestimmten Zeitpunkt tat. Darüber hinaus kann das System, wie sich herausstellte, eine Person anhand eines „Funkfingerabdrucks“ identifizieren. Die Genauigkeit beträgt 83%. Nicht so sehr, aber noch zu kommen, denn das Projekt befindet sich noch nicht einmal in der Beta.