AI はどのようにして壁の向こうにいる私たちを認識できるのでしょうか?

最近、電波と人工知能(AI) を組み合わせたプロジェクトにより、長距離を移動する人々の骨の構造を監視するという、非常に興味深いアプリケーションが研究者に提供されました。最初に聞いたところによると、このアプリケーションは警察の強制捜査をサポートするために作成されたものだと多くの人が信じていますが、実際には、自宅でパーキンソン病患者の行動を監視するために、医療分野で効果的に応用されています。

このプロジェクトの上級研究員であり、マサチューセッツ工科大学の電気工学およびコンピューターサイエンスの教授であるディナ・カタビ氏によると、この種のテクノロジーは科学界で何十年もの間関心を集めてきました。「かつて、DARPAの大規模なプロジェクトがあり、壁の向こうにいる人々を識別する目的で無線信号を使用していました」とディナ・カタビ氏は語った。

しかし、今日のより正確なテクノロジーにより、科学者はさらに多くのことを行うことができます: このテクノロジーにより、監視されている人々の骨の構造や、彼らが費やした時間を正確に記述することができ、歩いたり座ったりするなどの通常の動作を行うことができます。

このテクノロジーは、肘、腰、足などの関節を含む体の主要なポイントの追跡に焦点を当てています。したがって、追跡された人物が移動したり動作を行ったりすると、その動作を正確に表す画像も表示されます。

AI はどのようにして壁の向こうにいる私たちを認識できるのでしょうか?

このテクノロジーはどのように機能するのでしょうか?

このテクノロジーで使用される無線信号は Wi-Fi 電波に似ていますが、Wi-Fi よりもはるかに弱いです。基本的にこのシステムが機能するのは、これらの電波が壁などの物体を通過する能力があるためです。そして、この電波は人体に到達しますが、人体には電波の透過を妨げる物質、つまり水が多く含まれているため、すぐに壁に跳ね返されて無線機に到達します。さて、問題は波が受け取った信号をどう表現するかということになるでしょうか？ここで AI の力、具体的には人工知能ネットワークと呼ばれる機械学習ツールが登場します。

AI 研究者は、AI に具体的に注釈が付けられた情報を学習させることで、学習したデータから独自のルールを推測できる AI ネットワークをトレーニングします。このプロセスは教師あり学習と呼ばれます。たとえば、自動運転車に信号機の認識方法を教えたい場合、AI に理解させるための注釈とともに、信号機に関連する画像を学習させて慣れさせます。画像はどこから来ていますか？

この人工知能ネットワークは、画像データの解釈によく使用されますが、学習したデータを模倣することで、翻訳や新しいテキストの作成など、他の複雑なタスクを実行するためにも使用できます。

しかし現状、この技術には人体の構造情報を反映した電波信号の処理や識別が難しいという課題があります。そして科学者たちの解決策は、電波とカメラを組み合わせるというものです。カメラはまず壁の後ろの画像をキャプチャし、次にこれらの画像に注釈を付けます。これにより、人工知能ネットワークは画像と無線信号から取得したアクティビティを関連付けることを学習できるようになります。

トレーニング期間の後、科学者たちは、システムが遮るもののない人々の画像のみでトレーニングされたにもかかわらず、舞台裏に隠れた人々を検出できることを発見して驚きました。「トレーニング中に学習しなかったとしても、壁の向こうにいる人の形を見てシミュレーションすることができます」とディナ・カタビ氏は語った。

それだけでなく、歩き方からさまざまな人を識別することもできます。別の人工知能ネットワークの助けを借りて、システムは人々の歩行例を確認し、そこから、壁の後ろを移動している場合でも、その歩き方を通じてこれらの人々を 83% 以上の精度で認識できます。

この技術はどのように活用されるのでしょうか?

研究者らはパーキンソン病患者を対象とした小規模な研究でこのシステムの使用を開始した。これらのデバイスを患者の家に設置することで、研究者はカメラを使用せずに快適な空間で患者の動きを監視できるようになります。これは、従来のビデオ録画ほどプライバシーを損なうことなく、誰かの体の動きについて学ぶ方法でもあります。この研究は 7 名を対象とし、8 週間続きました。

得られた結果は、患者の評価に使用される基準と非常に一致しているだけでなく、パーキンソン病患者の行動や状態などの生活の質に関する追加情報も明らかにします。マイケル・J・フォックス財団は、患者が「白衣症候群」を回避できるよう、この研究に資金を提供し続けている。白衣を着た医師が診察するのを見た患者は、緊張したり、恐怖を感じたり、普段とは違う行動をとってしまう現象です。

これらの研究はプライバシーの懸念を軽減しますが、患者の同意なしに使用されることを意味するものではないとカタビ氏は共有しました。

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