MITの研究者は、人工知能と無線信号の組み合わせを使用して、人が視界から隠れているときに人を感知しているため、壁を通過する動きを追跡できることは、もはやスーパーヒーローや軍事レーダーの領域ではありません。
MIT のコンピュータ科学・人工知能研究所 (CSAIL) のチームは、次のようなシステムを開発しました。 RFポーズ 、ニューラル ネットワークを使用して、障害物の背後にある場合でも、体の動きを監視します。
システムを訓練するために、研究者たちは人に跳ね返る無線信号を分析しました。 WiFi 周波数のワイヤレス信号が壁を通過して人体に反射するという事実を利用しています。 オープンアクセス論文 研究では、このプロジェクトでは、そのような無線信号を解析して 2D ポーズを推定するディープ ニューラル ネットワーク アプローチを導入していると付け加えています。
スマートテレビ以外でネットフリックスを見る
ワイヤレス信号は壁を通過するため、システムは人間の目から隠れていても追跡できます。 AI はこの情報を人のスティック モデルに変換し、姿勢、位置、動きを示します。科学者が説明するように、RF-Pose は低電力のワイヤレス信号 (WiFi の 1000 分の 1 の電力) を送信し、環境からの反射を観察します。電波の反射のみを入力として、人間の骨格を推定します。
関連するAIの主張を参照して、顔認識ソフトウェアを阻止できるようにします。英国政府が10億ポンドのAIセクター取引を発表するよりも、目に見えないAIが皮膚がんの検出に優れているようになりました。
MITによると、この技術はパーキンソン病、多発性硬化症（MS）、筋ジストロフィーなどの疾患の研究に使用でき、RF-Poseは患者の動き、したがって疾患の進行を詳細に監視するシステムを提供します。チームはまた、それが視界外で起こったとしても、システムが落下を検知して、高齢者がより自立した生活を送るのを助けるために使用できると主張している.
患者の歩行速度と基本的な活動を自分で行う能力を監視することで、医療提供者は以前にはなかった生活への窓を得ることができました。これは、さまざまな病気に意味がある可能性があります。 、論文の共同執筆者です。私たちのアプローチの主な利点は、患者がセンサーを装着したり、デバイスの充電を忘れずに行ったりする必要がないことです。
ただし、これらは外見上はポジティブな例です。このようなものが使用できる最も明白な分野は監視であり、研究者はこれをコンピューター ビジョンの主要な分野として認識しています。ただし、CSAILは、テクノロジーの将来の反復では、同意メカニズムを使用して、監視対象のユーザーがシステムを制御できるようにし、ユーザーがメカニズムをアクティブ化するために特定の動作セットを実行する必要があると主張しています。
それでも、当局が個人を追跡するためにこの調査をどのように使用できるかを確認するのは簡単ではありません。家の壁越しに人々を監視できれば、恐ろしい高度な監視システムになります。
Googleスライドに音楽を入れる方法
