MIT'deki araştırmacılar, insanları gözden kaybolduklarında algılamak için yapay zeka ve kablosuz sinyallerin bir kombinasyonunu kullandıklarından, duvarların içinden geçen hareketi takip edebilmek artık süper kahramanların ve askeri radarların alanı değil.
MIT'nin Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı'ndaki (CSAIL) ekip, adını verdiği bir sistem geliştirdi. RF-Poz cisimlerin hareketini, engellerin arkasında bile izlemek için bir sinir ağı kullanan.
Sistemi eğitmek için araştırmacılar, kablosuz sinyalleri insanları sektirirken analiz ettiler. WiFi frekanslarındaki kablosuz sinyallerin duvarları aştığı ve insan vücudundan yansıdığı gerçeğinden yararlanıyoruz. açık erişimli kağıt araştırma açıklıyor, projenin 2D pozları tahmin etmek için bu tür radyo sinyallerini ayrıştıran derin bir sinir ağı yaklaşımını tanıttığını ekliyor.
wav dosyalarını mp3'e nasıl değiştiririm
Kablosuz sinyaller duvarlardan geçtiği için sistem, insan gözünden gizlenmiş olsalar bile insanları takip edebilir. AI, bu bilgiyi bir kişinin duruşunu, pozisyonunu ve hareketini gösteren bir çubuk modeline çevirir. Bilim adamlarının açıkladığı gibi: RF-Pose, düşük güçlü bir kablosuz sinyal (WiFi'den 1000 kat daha düşük güç) iletir ve çevreden yansımalarını gözlemler. Girdi olarak yalnızca radyo yansımalarını kullanarak insan iskeletini tahmin eder.
İlgili yapay zekanın yüz tanıma yazılımını engelleyebildiğini ve sizi görünmez kılabildiğini görün Yapay zeka artık cilt kanserini tespit etmede uzman dermatologlardan daha iyi İngiltere hükümeti 1 milyar sterlinlik AI Sektör Anlaşması duyurdu
MIT'ye göre teknoloji, Parkinson, multipl skleroz (MS) ve müsküler distrofi gibi hastalıkların incelenmesine yardımcı olmak için kullanılabilir ve RF-Pose, hasta hareketi ve dolayısıyla hastalığın ilerlemesi için ayrıntılı bir izleme sistemi sunar. Ekip ayrıca, yaşlıların daha bağımsız yaşamalarına yardımcı olmak için kullanılabileceğini ve herhangi bir düşmenin, görüş alanı dışında olsa bile sistem tarafından algılanabileceğini iddia ediyor.
Dina Katabi, hastaların yürüme hızlarını ve temel aktiviteleri kendi başlarına yapabilme becerilerini izlemenin, sağlık hizmeti sağlayıcılarına hayatlarına daha önce sahip olmadıkları bir pencere açtığını ve bunun bir dizi hastalık için anlamlı olabileceğini gördük, diyor. , makaleyi kim birlikte yazdı. Yaklaşımımızın önemli bir avantajı, hastaların sensör takması veya cihazlarını şarj etmeyi hatırlaması gerekmemesidir.
Ancak bunlar dışarıdan olumlu örnekler. Bunun gibi bir şeyin kullanılabilecek en bariz alanı, araştırmacıların bilgisayarla görme için önemli bir sektör olarak kabul ettiği gözetimdir. Bununla birlikte, CSAIL, teknolojinin gelecekteki yinelemelerinin, izlenenlerin sistemin kontrolünde olmasını sağlamak için bir onay mekanizması kullanabileceğini ve kullanıcıların mekanizmayı etkinleştirmek için belirli bir hareket seti gerçekleştirmesi gerektiğini iddia ediyor.
Yine de, bu araştırmanın yetkililer tarafından bireyleri takip etmek için nasıl kullanılabileceğini görmek zor değil. İnsanları evlerinin duvarlarından izleyebilmek, göz korkutucu bir gelişmiş gözetim sistemi oluşturacaktır.
chrome'da silinen geçmişi nasıl görebilirim?
