Après la découverte des rayons X, il a longtemps été confondu avec un miracle de miracles. En principe, de nombreuses radiographies semblent encore être quelque chose de très inhabituel, presque de fiction. Mais à notre époque, il y a des choses plus intéressantes. Par exemple, un groupe de scientifiques du MIT a
appris à l' IA à sentir les gens à travers les murs.
Le projet, dans le cadre duquel un tel système a été développé, a été baptisé «
RF-Pose ». AI ne se contente pas de sentir qu'il y a quelqu'un derrière le mur, la machine «voit» même exactement ce qu'une personne fait. Il est clair qu'il n'y a pas de miracle ici non plus, la base de tout est le suivi des caractéristiques des signaux radio intérieurs.
Le corps humain affecte d'une certaine manière le comportement des ondes radio et, avec une analyse appropriée, vous pouvez comprendre ce que fait et comment la personne dans la pièce fait. AI surveille tout cela en temps réel et montre une figure qui répète les contours et les actions d'une personne derrière un mur. S'il y a plusieurs personnes derrière le mur, le système affichera tout le monde.
Les scientifiques qui ont créé la technologie ne se sont pas du tout efforcés de créer de l'équipement et des logiciels pour les scouts (bien que vous devriez savoir). Non, l'objectif était différent: développer un système capable de détecter des maladies telles que la
maladie de Parkinson , divers types de sclérose, la dystrophie musculaire, etc. Par le mouvement de l'image générée, toutes ces maladies peuvent être diagnostiquées avec une précision plus ou moins grande. Au fil du temps, vous pouvez voir l'efficacité du traitement.
Pour les personnes âgées, un tel système peut également être utile car si une personne tombe et ne peut pas se lever, l'ordinateur en informera automatiquement parents et médecins. La personne ne restera donc pas inconsciente, privée de toute aide. Actuellement, les développeurs négocient avec les médecins sur la possibilité d'utiliser RF-Pose dans les soins de santé.
Toutes les données surveillées par le système sont anonymes. De plus, ils sont stockés sous forme cryptée, de sorte que les attaquants ne pourront pas voler d'informations sous quelque forme que ce soit. Les spécialistes développent un ensemble de mouvements spéciaux qui diagnostiqueront les maladies mentionnées ci-dessus avec un haut degré de certitude.
«Nous savons que la vitesse de déplacement des patients, ainsi que leur capacité à effectuer certains mouvements nous permettent d'obtenir un certain ensemble de données pour le diagnostic de certaines maladies. Tout cela peut être utilisé en médecine - à la fois pour le diagnostic et pour contrôler l'efficacité du traitement », explique l'un des auteurs du projet.
Quant à la sécurité, il existe déjà dans le monde des systèmes qui avertissent les proches des personnes âgées en cas de problème avec ces dernières. Mais ces systèmes fournissent généralement un ensemble de capteurs. Et vous pouvez oublier de les recharger ou simplement les mettre, laissés sans système d'alerte. Si quelque chose arrive à une personne qui, pour une raison ou une autre, manque de capteurs, personne ne peut l'aider à temps. Et c'est extrêmement dangereux.
RF-Pose est également utile pour les joueurs qui n'ont pas non plus à mettre en place différents types de capteurs et des capteurs qui suivent les mouvements d'une personne dans l'espace et ses actions. Vous pouvez simplement allumer le système et commencer à vous déplacer dans la pièce - l'ordinateur fera le reste.
Les sauveteurs pourront travailler avec RF-Pose pour localiser les personnes touchées par des catastrophes naturelles. Par exemple, lors de tremblements de terre suffisamment forts pour détruire des maisons, les gens sont souvent enterrés sous les décombres. Et tout le monde n'est pas trouvé - les victimes qui ne peuvent pas appeler à l'aide, dans certains cas, il est tout simplement impossible de détecter en utilisant des méthodes standard.
Lors de la création de RF-Pose, un problème important s'est posé pour les scientifiques - la formation du réseau neuronal. Habituellement, lorsque les spécialistes apprennent à un réseau de neurones à reconnaître certains objets, ils le «nourrissent» d'images ou de vidéos montrant des personnes, des animaux, des bâtiments, des meubles, etc. Une personne aide un réseau de neurones à «comprendre» qui est qui. Mais comme RF-Pose utilise des signaux radio, une personne ne peut plus devenir assistante.
Par conséquent, les réseaux de neurones ont été autorisés à «regarder» une photographie ordinaire, par exemple, d'une personne debout, et ils ont téléchargé une impression numérique de la même personne dans le champ radio. Les gens ont été invités à effectuer des dizaines et des centaines d'actions, et à chaque fois les réseaux de neurones ont été autorisés à comparer l'image et les paramètres du signal radio que cette action a affecté. Ensuite, l'étape suivante a suivi - le réseau neuronal a appris à dessiner (schématiquement) le corps humain et les parties du corps en fonction de l'influence de ces objets sur le signal radio.
En conséquence, il a été possible d'atteindre l'objectif souhaité et l'ordinateur a commencé à «comprendre» qui et quoi faisait à un moment donné. De plus, le système s'est révélé capable d'identifier une personne par «empreinte radio». La précision est de 83%. Pas tant que ça, mais à venir, car le projet n'est même pas encore en version bêta.