Yapay zeka bizi duvarların arkasında nasıl görebilir?

Son zamanlarda radyo dalgalarını yapay zeka (AI) ile birleştiren bir proje, araştırmacılara oldukça ilginç bir uygulamayı, uzun mesafeler hareket eden insanların kemik yapısını izleyen bir duvarı getirdi. İlk duyuşta pek çok kişi bu uygulamanın polise baskın sırasında destek olmak için oluşturulduğunu düşünüyor ancak aslında tıp alanında Parkinson hastalarının hareketlerini kendi evlerinde izlemek için etkili bir şekilde uygulandı.

Projenin kıdemli araştırmacılarından ve MIT'de elektrik mühendisliği ve bilgisayar bilimleri profesörü olan Dina Katabi'ye göre, bu tür teknolojiler onlarca yıldır bilim camiasının ilgisini çekiyor. Bayan Dina Katabi, "Bir zamanlar duvarların arkasındaki insanları tespit etmek amacıyla kablosuz sinyaller kullanan büyük bir DARPA projesi vardı" dedi.

Ancak günümüzün daha hassas teknolojisi, bilim adamlarının çok daha fazlasını yapmasına olanak tanıyor: Bu teknoloji, izlenen insanların kemik yapısını ve geçirdikleri zamanı doğru bir şekilde tanımlayabiliyor.Yürümek veya oturmak gibi normal hareketleri gerçekleştirebiliyor.

Bu teknoloji; dirsekler, kalçalar ve ayaklar gibi eklemler de dahil olmak üzere vücudun önemli noktalarını izlemeye odaklanır. Bu nedenle, takip edilen kişi hareket ettiğinde veya hareketler gerçekleştirdiğinde, bu eylemleri doğru şekilde tanımlayan görüntüler de gösterilecektir.

Bu teknoloji nasıl çalışıyor?

Bu teknolojide kullanılan radyo sinyalleri Wi-Fi dalgalarına benzer ancak Wi-Fi'den çok daha zayıftır. Temel olarak bu sistem çalışır çünkü bu radyo dalgaları duvar gibi nesnelerin içinden geçebilme özelliğine sahiptir. Daha sonra bu dalgalar insan vücuduna ulaşır, ancak hemen duvara çarparak alıcı-vericiye ulaşırlar çünkü insan vücudunda radyo dalgalarının nüfuzunu engelleyen birçok madde vardır, bu sudur. Ve şimdi sorun, dalgaların aldığı sinyallerin nasıl ifade edileceğidir? İşte burada yapay zekanın gücü devreye giriyor, özellikle burada yapay zeka ağı adı verilen bir makine öğrenimi aracı .

AI araştırmacıları, yapay zekanın özel olarak açıklamalı bilgileri öğrenmesine izin vererek, öğrenilen verilerden kendi kurallarını çıkarabilen bir yapay zeka ağını eğitir. Bu sürece denetimli öğrenme denir. Örneğin, sürücüsüz bir arabaya trafik ışığı sinyallerini nasıl tanıyacağını öğretmek istiyorsanız, yapay zekanın anlaması için ek açıklamalarla birlikte trafik ışığı sinyalleriyle ilgili görselleri öğrenmesine ve bunlara aşina olmasına izin verin. görseller nereden geliyor?

Bu yapay zeka ağı sıklıkla görüntü verilerini yorumlamak için kullanılıyor ancak öğrenilen verileri taklit ederek çeviri ve hatta yeni metin oluşturma gibi diğer karmaşık görevleri gerçekleştirmek için de kullanılabilir.

Ancak şu anda bu teknolojinin karşı karşıya olduğu bir sorun var; insan vücudunun yapısı hakkındaki bilgileri yansıtan radyo sinyallerini işlemenin ve tanımlamanın zor olması. Ve bilim adamlarının çözümü radyo dalgalarını kameralarla birleştirmektir. Kamera önce duvarın arkasındaki görüntüleri yakalayacak, ardından bu görüntülere açıklama ekleyecek, böylece yapay zeka ağı görüntüleri radyo sinyallerinden elde edilen etkinlikle ilişkilendirmeyi öğrenebilecek.

Eğitim periyodundan sonra bilim insanları, sistemin yalnızca engelsiz insan görüntüleriyle eğitilmiş olmasına rağmen perde arkasında gizlenmiş insanları hâlâ tespit edebildiğini keşfettiklerinde şaşırdılar. Bayan Dina Katabi, "Eğitim sürecinde bunu öğrenmemiş olmasına rağmen duvarın arkasındaki kişinin şeklini görebiliyor ve simüle edebiliyor" dedi.

Sadece bu da değil, farklı insanları yürüyüşlerinden bile tanımlayabiliyor. Sistem, başka bir yapay zeka ağının yardımıyla yürüyen insanların örneklerini görebiliyor ve buradan bu kişileri, duvarların arkasında hareket ederken bile yürüyüşlerinden %83'ün üzerinde doğrulukla tanıyabiliyor.

Bu teknoloji nasıl kullanılacak?

Araştırmacılar sistemi Parkinson hastaları üzerinde yapılan küçük bir çalışmada kullanmaya başladılar. Araştırmacılar bu cihazları hastaların evlerine yerleştirerek hasta hareketlerini kamera kullanmadan rahat bir alanda izleyebilecekler. Bu aynı zamanda geleneksel video kaydı kadar kişinin mahremiyetinden ödün vermeden birinin vücut hareketleri hakkında bilgi edinmenin bir yoludur. Bu çalışma yedi kişiye uygulanmış ve sekiz hafta sürmüştür.

Elde edilen sonuçlar, hastaları değerlendirmek için kullanılan standartlarla oldukça tutarlı olmasının yanı sıra, Parkinson hastalarının davranışları ve durumları gibi yaşam kalitesi hakkında ek bilgiler de ortaya koyuyor. Michael J. Fox Vakfı, hastaların "beyaz önlük sendromundan" kaçınmasına yardımcı olmak için bu araştırmayı finanse etmeye devam ediyor. Bu, hastaların kendilerini muayene eden beyaz önlüklü bir doktor gördüklerinde kendilerini gergin hissetmeleri, korkmaları ve farklı davranışlar sergilemeleri durumudur.

Bayan Katabi, bu çalışmaların mahremiyet endişelerini azalttığını ancak bunların hastanın rızası olmadan kullanılacağı anlamına gelmediğini belirtti.

Daha fazla gör:

• Yapay zeka (AI) programlamayı öğrenmeye başlamak için 6 adım
• Sinir Ağları, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi ile ilgili bilgiler
• Google'ın yapay zekası kendi başına "doğuruyor" ve insanlar tarafından yazılan yazılımları çok geride bırakabiliyor
• Yapay zeka melanom cilt kanserini tespit etmeye yardımcı olabilir