Un equipo de la Universidad Carnegie Mellon ha ideado una forma asistida por aprendizaje automático para detectar la posición de las formas, incluidas las poses de los humanos en un grado asombroso, utilizando solo señales WiFi.
Crédito: Jiaqi Geng et al.
En un artículo publicado recientemente, los investigadores ampliaron el estudio del empleo de señales WiFi para mapear el movimiento humano, especialmente en situaciones de poca luz que hacen que el uso de otras tecnologías sea menos deseable.
«Desarrollamos una red neuronal profunda que asigna la fase y la amplitud de las señales WiFi a las coordenadas UV dentro de 24 regiones humanas. Los resultados del estudio revelan que nuestro modelo puede estimar la pose de múltiples sujetos, con un rendimiento comparable al de los enfoques basados en imágenes, utilizando señales WiFi como única entrada», escribieron.
Y los resultados son asombrosos. Tal como puede apreciarse en la imagen principal de esta nota, se observan las figuras de varios sujetos humanos con asombroso detalle.
Tecnología para rastrear… o espiar
El equipo de Carnegie Mellon sugiere que la WiFi podría servir como una forma mucho más asequible y ya ubicua de realizar un seguimiento de la ubicación exacta de las personas en comparación con los sistemas de cámaras y LiDAR más tradicionales.
En el estudio de Carnegie Mellon, los científicos hicieron que las señales WiFi enviaran y recibieran las coordenadas de un cuerpo y luego usaron DensePose para mapear el cuerpo. Crédito: Jiaqi Geng et al.
«De hecho, la mayoría de los hogares en los países desarrollados ya tienen WiFi en el hogar, y esta tecnología se puede escalar para monitorear el bienestar de las personas mayores o simplemente identificar comportamientos sospechosos en el hogar», se lee en el documento.
No es la primera vez que los científicos intentan «ver a través de las paredes» usando señales WiFi. En 2018, los investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT idearon una forma de analizar las señales de radio, que rebotan en los cuerpos de las personas, para determinar su posición en forma de figuras de palos en movimiento.
La primera fila ilustra la configuración del hardware. La segunda y tercera filas son los clips de amplitud y fase de la entrada de señal WiFi. La cuarta fila contiene la estimación de pose densa del algoritmo a partir de la señal WiFi. Crédito: Jiaqi Geng et al.
Esta última tecnología se basa en esa investigación, lo que podría conducir a una forma asequible de rastrear el paradero exacto de más de una sola persona y con mayor fidelidad.
Pero queda por ver si eso se producirá a costa de la privacidad de alguien, especialmente teniendo en cuenta el panorama existente de dispositivos domésticos inteligentes.
Fuente: Vice. Edición: MP.