Исследователи из Университета Карнеги-Меллона разработали систему наблюдения, основанную на сигналах Wi-Fi. Устройство способно определять положение и движения человеческого тела в реальном времени, даже сквозь стены здания. Как показывают 3D-изображения, представленные исследователями, можно без проблем наблюдать за движениями нескольких человек.
Если говорить конкретно, то технология анализирует, каким образом тела создают помехи для сигналов Wi-Fi. Подобно предмету мебели или стене, человек мешает распространению сигнала, излучаемого маршрутизатором. В зависимости от своего размера, формы и толщины тело по-разному влияет на сигнал, что представляет собой своего рода отпечаток пальца.
Помехи, вызванные телами, могут быть перехвачены с помощью информации о состоянии канала (CSI). Это набор данных, которые показывают, как сигнал распространяется от передатчика к приемнику. Эта информация позволяет адаптировать передачу к пути распространения сигнала. В ходе испытаний несколько недорогих маршрутизаторов, TP-Link Archer A7 AC1750, были размещены в обоих концах комнаты. После установки оборудования люди перемещались по пространству, покрытому сетью Wi-Fi.
Искусственный интеллект, который учится
Для анализа помех, создаваемых человеческими телами, исследователи полагаются на искусственный интеллект. Была разработана глубокая искусственная нейронная сеть. Он развивается и учится так же, как и человеческий мозг. После обучения ИИ смог понять и обнаружить присутствие тела среди сигналов Wi-Fi.
При разработке алгоритмов специалисты Карнеги-Меллон использовали DensePose, ИИ, созданный с помощью Meta. Он был разработан для создания трехмерной карты человеческого тела на основе фотографии или видео. Этот алгоритм с открытым исходным кодом помог ИИ перейти от упрощенного 2D-представления к точной 3D-иллюстрации людей, находящихся в поле действия сети Wi-Fi. Чтобы облегчить анализ данных, исследователи разбили человеческое тело на 24 различных сегмента. Такой подход позволил ускорить обработку данных искусственным интеллектом.
Исследователи отмечают, что их решение еще не полностью разработано. Но все же иногда случаются сбои, особенно когда человек совершает необычные движения, которые искусственному интеллекту сложнее понять. Сбои также происходят, если в помещении находится слишком много людей.
Новинка оказалась более надежной, чем традиционные камеры наблюдения. В отличие от камеры, сочетание Wi-Fi и искусственного интеллекта может обнаружить человека, спрятавшегося за мебелью или стеной. Кроме того, обнаружение не зависит от окружающего освещения. Можно обнаружить тело в полной темноте. Эта технология также дешевле, чем такие инструменты, как радарные или лидарные датчики, отмечают американские исследователи:
«Радарные и лидарные технологии требуют дорогостоящего и энергоемкого специализированного оборудования«.
Разумеется, исследователи не собираются «шпионить» за людьми, удобно расположившимися на диване. Вместо этого система предназначена для обнаружения возможных вторжений, например, взломщика в доме, без нарушения конфиденциальности жильцов. По мнению инженеров, их технология «прокладывает путь к недорогим, широко доступным и сохраняющим конфиденциальность алгоритмам»:
«Большинство домохозяйств в развитых странах уже имеют дома Wi-Fi, и эта технология может быть использована для контроля за самочувствием пожилых людей или просто для выявления подозрительного поведения в доме«.
Это не первый случай использования Wi-Fi в качестве устройства удаленного мониторинга. В 2016 году исследователи из Северо-Западного политехнического университета в Китае представили аналогичную технологию. Это устройство также позволило отслеживать присутствие одного или нескольких человек с помощью Wi-Fi через стены дома. Китайские инновации пошли еще дальше, угадав личность человека по свойствам его тела. Система могла идентифицировать члена семьи из шести человек с точностью более 85%.
В отличие от этого, технология, разработанная Университетом Карнеги-Меллон, не способна идентифицировать человека, прогуливающегося в зоне действия Wi-Fi. Именно поэтому их решение, объединяющее Wi-Fi и ИИ, является «дружественным к конфиденциальности», отмечают инженеры.