En un nuevo proyecto innovador, los investigadores del MIT han desarrollado un sistema computarizado que usa inteligencia artificial (IA) para ver gente a través de las paredes.

“RF-Pose”, como han bautizado la tecnología, funciona como una visión de rayos X de la vida real.

La tecnología utiliza una red neuronal para analizar las frecuencias de radio que repercuten en los cuerpos de las personas. Esto permite que el sistema detecte las posturas y el movimiento de las personas en tiempo real, incluso desde detrás de las paredes o en la oscuridad. RF-Pose crea una figura de dos dimensiones que se mueve como lo hace la persona.

Entonces, ¿qué inspiró al equipo a desarrollar la tecnología?

"Estimar la pose humana es una tarea importante en la visión por computador con aplicaciones en vigilancia, reconocimiento de actividades, juegos, etc.", dijo Dina Katabi, Andrew & Erna Viterbi Professor of Electrical Engineering and Computer Science en MIT's Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial (CSAIL)quien dirigió la investigación

La investigación fue presentada en junio 21 en el Conferencia sobre Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones (CVPR) en Salt Lake City, Utah.

¿Cómo funciona la tecnología?

AI aprende con el ejemplo. Es decir, al mostrar una red neuronal con un gran conjunto de datos, aprenderá a identificar ciertas tendencias en el conjunto de datos.

Para RF-Pose, los investigadores tuvieron que enseñar a AI a asociar señales de radio particulares con acciones humanas específicas.

Para hacerlo, recolectaron miles de imágenes de personas que realizan actividades como caminar, hablar, estar de pie, sentarse, abrir puertas, abrir ascensores y más.

Usaron estas imágenes para crear figuras de palo, posando como lo hicieron las personas en las imágenes.

Emparejaron estas poses de figura de palo con las señales de radio correspondientes y se las mostraron a la IA.

"Esta combinación de ejemplos permitió al sistema aprender la asociación entre la señal de radio y las figuras de palo de las personas en la escena", dijo Katabi.

"Después del entrenamiento, RF-Pose fue capaz de estimar la postura y los movimientos de una persona sin cámaras, utilizando solo los reflejos inalámbricos que rebotan en los cuerpos de las personas".

RF-Pose nunca fue entrenado explícitamente para identificar las acciones de las personas a través de las paredes. Pero, debido a que está capacitado para identificar el movimiento de personas basado en señales de radio, las barreras no afectan la forma en que puede detectar el movimiento.

En el siguiente video, se mostró RF-Pose monitoreando el movimiento de personas a través de las paredes. Es capaz de rastrear los movimientos de varias personas a la vez.

Los investigadores también encontraron que la tecnología puede usar señales de radio para identificar individuos específicos. En experimentos, pudo identificar a una persona de una alineación de 100 con un porcentaje de precisión 83.

Para mitigar los problemas de privacidad y consentimiento, la tecnología se puede codificar con un "mecanismo de consentimiento" que requeriría que el usuario del sistema inicie RF-Pose con una serie de señales físicas.

Aplicaciones del mundo real

La tecnología tiene aplicaciones potenciales ilimitadas, pero los investigadores destacaron particularmente los posibles usos médicos.

Creen que se podría usar para controlar una variedad de enfermedades, como la enfermedad de Parkinson, la esclerosis múltiple (EM) y la distrofia muscular, al permitir que los médicos observen la progresión de la enfermedad.

También se podría usar para ayudar a las personas mayores mediante el monitoreo de sus acciones y la observación de caídas o lesiones.

"Hemos visto que monitorear la velocidad y la capacidad de los pacientes para realizar actividades básicas por cuenta propia les da a los proveedores de atención médica una ventana a sus vidas que no tenían antes", dijo Katabi en un comunicado.

"Una de las ventajas clave de nuestro enfoque es que los pacientes no tienen que usar sensores o recordar cargar sus dispositivos".

El equipo ya está trabajando con médicos para ver cómo se puede aplicar el sistema.

Además, el equipo cree que la tecnología podría utilizarse para crear videojuegos en los que los jugadores se muevan entre diferentes salas. Incluso podría ser utilizado en misiones policiales o de búsqueda y rescate para ayudar a localizar a los sobrevivientes.

En el futuro, los investigadores continuarán modificando la tecnología para que esté mejor equipada para las aplicaciones del mundo real.

"Para este documento, el modelo solo genera un esqueleto 2-D, pero el equipo también está trabajando para crear representaciones 3D que podrían reflejar micromovimientos aún más pequeños ", dijo Katabi.

"Por ejemplo, podría ser capaz de ver si las manos de una persona mayor tiemblan con la frecuencia suficiente para que puedan someterse a un control".