Wie kann KI uns hinter Mauern sehen?

Kürzlich hat ein Projekt, das Radiowellen mit künstlicher Intelligenz (KI) kombiniert, Forschern eine recht interessante Anwendung beschert, nämlich die Überwachung der Knochenstruktur von Menschen, die sich über weite Strecken bewegen. Eine Wand. Auf den ersten Blick glauben viele, dass diese Anwendung zur Unterstützung der Polizei bei der Durchführung von Razzien entwickelt wurde. Tatsächlich wird sie jedoch auch im medizinischen Bereich effektiv eingesetzt – um die Bewegungen von Parkinson-Patienten direkt in ihren eigenen vier Wänden zu überwachen.

Laut Dina Katabi, einer leitenden Forscherin des Projekts und Professorin für Elektrotechnik und Informatik am MIT, ist diese Art von Technologie seit Jahrzehnten in der wissenschaftlichen Gemeinschaft von Interesse. Kommen Sie hierher. „Es gab einmal ein großes Projekt der DARPA, bei dem drahtlose Signale zur Identifizierung von Menschen hinter Mauern eingesetzt wurden“, sagte Frau Dina Katabi.

Aber die präzisere Technologie von heute ermöglicht Wissenschaftlern noch viel mehr: Diese Technologie kann die Knochenstruktur der überwachten Personen sowie die Zeit, die sie verbringen, genau beschreiben. Führen Sie normale Bewegungen wie Gehen oder Sitzen aus.

Diese Technologie konzentriert die Verfolgung auf Schlüsselpunkte des Körpers, darunter Gelenke wie Ellbogen, Hüfte und Füße. Wenn sich die verfolgte Person bewegt oder Bewegungen ausführt, werden daher auch Bilder angezeigt, die diese Aktionen genau beschreiben.

Wie funktioniert diese Technologie?

Die bei dieser Technologie verwendeten Funksignale ähneln Wi-Fi-Wellen, sind jedoch viel schwächer als Wi-Fi. Grundsätzlich funktioniert dieses System, weil diese Funkwellen Objekte wie eine Wand durchdringen können. Dann erreichen diese Wellen den menschlichen Körper, werden jedoch sofort von der Wand zurückgeworfen und erreichen den Transceiver, da der menschliche Körper eine Menge Substanz enthält, die das Eindringen von Radiowellen verhindert: Wasser. Und nun liegt das Problem darin, wie man die von den Wellen empfangenen Signale ausdrücken kann? Und hier kommt die Leistungsfähigkeit der KI ins Spiel, insbesondere eines maschinellen Lerntools, das als Netzwerk für künstliche Intelligenz bezeichnet wird .

Indem sie die KI gezielt annotierte Informationen erlernen lassen, trainieren KI-Forscher ein KI-Netzwerk, das aus den gelernten Daten eigene Regeln ableiten kann. Dieser Vorgang wird überwachtes Lernen genannt. Wenn Sie beispielsweise einem selbstfahrenden Auto beibringen möchten, wie man Ampelsignale erkennt, lassen Sie die KI lernen und sich mit Bildern im Zusammenhang mit Ampelsignalen vertraut machen, zusammen mit Anmerkungen, damit die KI sie versteht. Wo tun diese? Bilder kommen von?

Dieses künstliche Intelligenznetzwerk wird häufig zur Interpretation von Bilddaten verwendet, kann aber auch für andere komplexe Aufgaben wie die Übersetzung oder sogar die Erstellung neuer Texte verwendet werden, indem erlernte Daten nachgeahmt werden.

Derzeit steht diese Technologie jedoch vor dem Problem, dass es schwierig ist, Funksignale zu verarbeiten und zu identifizieren, die Informationen über die Struktur des menschlichen Körpers widerspiegeln. Und die Lösung der Wissenschaftler besteht darin, Radiowellen mit Kameras zu kombinieren. Die Kamera erfasst zunächst Bilder hinter der Wand und kommentiert diese Bilder dann, damit das Netzwerk der künstlichen Intelligenz lernen kann, Bilder mit Aktivitäten aus Funksignalen zu korrelieren.

Nach der Trainingsphase stellten die Wissenschaftler überrascht fest, dass das System, obwohl es nur mit ungehinderten Bildern von Menschen trainiert wurde, immer noch in der Lage war, Menschen zu erkennen, die sich hinter den Kulissen versteckten. „Es kann die Form der Person hinter der Wand sehen und simulieren, auch wenn es das während des Trainingsprozesses nicht gelernt hat“, teilte Frau Dina Katabi mit.

Darüber hinaus können verschiedene Personen anhand ihres Gangs identifiziert werden. Mit Hilfe eines weiteren Netzwerks künstlicher Intelligenz kann das System Beispiele von gehenden Menschen erkennen und diese Menschen anhand ihres Gangs erkennen, selbst wenn sie sich hinter Mauern bewegen, und zwar mit einer Genauigkeit von über 83 %.

Wie wird diese Technologie genutzt?

Forscher haben damit begonnen, das System in einer kleinen Studie an Parkinson-Patienten einzusetzen. Durch die Platzierung dieser Geräte bei Patienten zu Hause können Forscher die Bewegungen der Patienten in einem komfortablen Raum ohne den Einsatz von Kameras überwachen. Dies ist auch eine Möglichkeit, mehr über die Körperbewegungen einer Person zu erfahren, ohne deren Privatsphäre so stark zu gefährden wie bei herkömmlichen Videoaufzeichnungen. Diese Studie umfasste sieben Personen und dauerte acht Wochen.

Die erzielten Ergebnisse stimmen nicht nur sehr gut mit den zur Beurteilung von Patienten verwendeten Standards überein, sondern liefern auch zusätzliche Informationen über die Lebensqualität von Parkinson-Patienten, beispielsweise über deren Verhalten und Status. Nachname. Die Michael J. Fox Foundation finanziert diese Forschung weiterhin, um Patienten dabei zu helfen, das „White-Coat-Syndrom“ zu vermeiden. Hierbei handelt es sich um ein Phänomen, bei dem sich Patienten nervös und ängstlich fühlen und ein anderes Verhalten zeigen, wenn sie einen Arzt sehen, der einen weißen Kittel trägt und sie untersucht.

Diese Studien mindern Datenschutzbedenken, bedeuten aber nicht, dass sie ohne Zustimmung des Patienten verwendet werden, teilte Frau Katabi mit.

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