Bagaimanakah AI boleh melihat kita di sebalik dinding?

Baru-baru ini, projek menggabungkan gelombang radio dengan kecerdasan buatan (AI) telah membawa penyelidik aplikasi yang agak menarik, iaitu memantau struktur tulang orang yang bergerak jarak jauh. Pada pendengaran pertama, ramai yang percaya bahawa aplikasi ini diwujudkan untuk menyokong polis semasa melakukan serbuan, namun, sebenarnya ia telah digunakan dengan berkesan dalam bidang perubatan - untuk memantau pergerakan pesakit Parkinson betul-betul di rumah mereka sendiri.

Menurut Dina Katabi, penyelidik kanan projek itu dan seorang profesor kejuruteraan elektrik dan sains komputer di MIT, jenis teknologi ini telah menarik minat komuniti saintifik selama beberapa dekad. datang ke sini. "Pernah ada projek besar DARPA, menggunakan isyarat wayarles untuk tujuan mengenal pasti orang di sebalik dinding," kata Cik Dina Katabi.

Tetapi teknologi yang lebih tepat hari ini membolehkan saintis melakukan lebih banyak lagi: Teknologi ini boleh menerangkan dengan tepat struktur tulang orang yang dipantau, serta masa yang mereka luangkan. Lakukan pergerakan biasa, seperti berjalan atau duduk.

Teknologi ini memfokuskan pengesanan pada bahagian utama badan, termasuk sendi seperti siku, pinggul dan kaki. Oleh itu, apabila orang yang dijejaki bergerak atau melakukan pergerakan, imej yang menerangkan dengan tepat tindakan tersebut akan turut dipaparkan.

Bagaimanakah teknologi ini berfungsi?

Isyarat radio yang digunakan dalam teknologi ini adalah serupa dengan gelombang Wi-Fi, tetapi jauh lebih lemah daripada Wi-Fi. Pada asasnya, sistem ini berfungsi kerana gelombang radio ini mempunyai keupayaan untuk melalui objek seperti dinding. Kemudian, gelombang ini sampai ke tubuh manusia, tetapi ia akan segera melantun semula ke dinding dan mencapai transceiver kerana tubuh manusia mengandungi banyak bahan yang menghalang penembusan gelombang radio.iaitu air. Dan kini masalahnya terletak pada bagaimana untuk menyatakan isyarat yang diterima oleh gelombang? Dan di sinilah kuasa AI berperanan, khususnya di sini alat pembelajaran mesin yang dipanggil rangkaian kecerdasan buatan .

Dengan membenarkan AI mempelajari maklumat beranotasi khusus, penyelidik AI melatih rangkaian AI yang boleh membuat kesimpulan peraturannya sendiri daripada data yang dipelajari. Proses ini dipanggil pembelajaran diselia. Sebagai contoh, jika anda ingin mengajar kereta pandu sendiri cara mengecam isyarat lampu isyarat, biarkan AI belajar dan membiasakan diri dengan imej yang berkaitan dengan isyarat lampu isyarat berserta anotasi untuk AI faham. gambar datang dari?

Rangkaian kecerdasan buatan ini sering digunakan untuk mentafsir data imej, tetapi ia juga boleh digunakan untuk melaksanakan tugas kompleks lain seperti terjemahan atau pun mencipta teks baharu.dengan meniru data yang dipelajari.

Tetapi pada masa ini, terdapat masalah yang dihadapi oleh teknologi ini, iaitu sukar untuk memproses dan mengenal pasti isyarat radio yang mencerminkan maklumat tentang struktur tubuh manusia. Dan penyelesaian saintis adalah untuk menggabungkan gelombang radio dengan kamera. Kamera akan mula-mula menangkap imej di belakang dinding, kemudian menganotasi imej ini supaya rangkaian kecerdasan buatan boleh belajar untuk mengaitkan imej dengan aktiviti yang diperoleh daripada isyarat radio.

Selepas tempoh latihan, para saintis terkejut apabila mendapati bahawa walaupun sistem itu hanya dilatih dengan imej orang yang tidak terhalang, ia masih dapat mengesan orang yang tersembunyi di sebalik tabir. "Ia boleh melihat dan mensimulasikan bentuk orang di sebalik dinding walaupun ia tidak mengetahuinya semasa proses latihan," kongsi Cik Dina Katabi.

Bukan itu sahaja, ia juga boleh mengenal pasti orang yang berbeza melalui gaya berjalan mereka. Dengan bantuan rangkaian kecerdasan buatan yang lain, sistem boleh melihat contoh orang yang berjalan, dan dari situ, ia boleh mengenali orang ini melalui gaya berjalan mereka walaupun ketika mereka bergerak di belakang dinding, dengan ketepatan lebih 83%.

Bagaimanakah teknologi ini akan digunakan?

Penyelidik telah mula menggunakan sistem dalam kajian kecil pesakit Parkinson. Dengan meletakkan peranti ini di rumah pesakit, penyelidik boleh memantau pergerakan pesakit di ruang yang selesa tanpa menggunakan kamera. Ini juga merupakan satu cara untuk mengetahui tentang pergerakan badan seseorang tanpa menjejaskan privasi mereka seperti rakaman video tradisional. Kajian ini digunakan untuk tujuh orang dan berlangsung selama lapan minggu.

Keputusan yang diperolehi bukan sahaja sangat konsisten dengan piawaian yang digunakan untuk menilai pesakit, tetapi juga mendedahkan maklumat tambahan tentang kualiti hidup pesakit Parkinson, seperti tingkah laku dan status mereka. Nama keluarga. Yayasan Michael J. Fox terus membiayai penyelidikan ini untuk membantu pesakit mengelakkan "sindrom kot putih". Ini adalah fenomena di mana pesakit berasa gementar, takut, dan mempunyai tingkah laku yang berbeza apabila mereka melihat doktor memakai kot putih memeriksa mereka.

Kajian ini mengurangkan kebimbangan privasi, tetapi tidak bermakna ia akan digunakan tanpa persetujuan pesakit, kongsi Cik Katabi.

Lihat lagi:

• 6 langkah untuk mula belajar pengaturcaraan kecerdasan buatan (AI).
• Trivia tentang Rangkaian Neural, Kepintaran Buatan dan Pembelajaran Mesin
• Kecerdasan buatan Google "melahirkan" sendiri, mampu mengatasi perisian yang ditulis oleh manusia
• Kecerdasan buatan boleh membantu mengesan kanser kulit melanoma