画期的な新しいプロジェクトでは、MITの研究者は、人工知能（AI）を使って 壁を通して人々を見る.

「RF-Pose」は、この技術と呼ばれるように、実物のX線画像として機能します。

この技術では、ニューラルネットワークを使用して、人体に反響する無線周波数を分析します。 これにより、壁や暗闇の中からでもリアルタイムで人々の姿勢や動きを検出することができます。 RF-Poseは、人が動くように動く2次元のスティックフィギュアを作成します。

だから、チームはテクノロジーを開発するために何を鼓舞しましたか？

「人間の姿勢を推定することは、監視、活動認識、ゲームなどのアプリケーションでのコンピュータビジョンにおける重要な課題です」と ディナ・カタビ、MITの電気工学およびコンピュータサイエンスのAndrew＆ErnaViterbi教授 コンピュータサイエンスと人工知能研究所（CSAIL）、研究を率いた。

この研究は、6月の21 コンピュータビジョンとパターン認識に関する会議（CVPR） ユタ州ソルトレイクシティにある。

この技術はどのように機能しますか？

AIは例で学習します。 つまり、ニューラルネットワークに大きなデータセットのアイテムを表示することによって、データセット内の特定の傾向を識別する方法を学習します。

RF-Poseでは、研究者は特定の無線信号を特定の人間の行動に関連付けるようAIに教えなければならなかった。

そうするために、歩く、話す、立っている、座っている、ドアを開ける、エレベーターを開くなどのような活動をする人々の何千もの画像を収集しました。

彼らはイメージの人々がそうしたように、棒の図を作成するためにこれらのイメージを使用しました。

彼らは、これらのスティックフィギュアのポーズを、対応する無線信号と組み合わせ、それらをAIに示した。

「これらの例を組み合わせることで、無線信号と現場の人々の棒状図との関連をシステムが知ることができました」とKatabi氏は述べています。

「訓練後のRF-Poseは、人の体を跳ね返る無線反射だけを使って、カメラなしで人の姿勢や動きを推定することができました。

RF-Poseは、壁を通して人々の行動を特定するために明示的に訓練されたことはありませんでした。 しかし、無線信号に基づいて人々の動きを識別するように訓練されているため、障壁は動きを検出する方法に影響を与えません。

下のビデオでは、RF-Poseが壁を通して人の動きを監視していました。 一度に複数の人の動きを追跡することができます。

研究者は、この技術が特定の個人を特定するために無線信号を使用できることも発見しました。 実験では、100の精度で83のラインナップから1人を特定することができました。

プライバシーと同意の懸念を緩和するために、システムのユーザーが一連の物理的手掛かりでRF-Poseを開始することを要求する「同意の仕組み」を使って、この技術をコード化することができます。

実際のアプリケーション

この技術には無限の可能性のあるアプリケーションがありますが、研究者は特に医療用途の可能性を強調しました。

彼らは、パーキンソン病、多発性硬化症（MS）、筋ジストロフィーなど、病気の進行を観察できるようにすることで、さまざまな病気をモニターすることができると考えています。

高齢者の行動を監視し、転倒やけがを監視することによって、高齢者を支援するために使用することもできます。

Katabi氏は、「歩行のスピードや基本的な活動が自らできるかどうかを監視することで、医療従事者は以前にはなかったような生活を送ることができました。

「我々のアプローチの重要な利点は、患者がセンサーを装着したり、デバイスを充電するのを忘れる必要がないことです。

チームはすでにシステムをどのように適用できるかを見るために医師と協力しています。

さらに、この技術は、プレーヤーが異なる部屋間を移動するビデオゲームを作成するために利用できると考えています。 生存者の特定を支援するために警察や捜索救助活動に活用することさえできます。

今後、研究者は実世界のアプリケーションをより良く装備できるように技術を変更し続けます。

「この論文では、モデルは2-Dスケルトンだけを出力しますが、チームはさらに小さなマイクロムーヴメントを反映できる3D表現を作成する作業も行っています」とKatabi氏は述べています。

例えば、高齢者の手が定期的に揺れているかどうかを確認することができます。