Нейросеть научилась видеть сквозь стены. Посмотрите, как она это делает
Уже много десятилетий такие технологии вызывают интерес, говорит Дина Катаби, старший научный сотрудник проекта и профессор электротехники и информатики Массачусетского технологического института. «DARPA работала над крупным проектом, целью которого было создать технологию обнаружения людей через стены с помощью беспроводных сигналов», — говорит она. Однако в исследовании до этого ученые не смогли достичь многообещающих результатов: им удалось увидеть только округлые очертания человека за стеной.
Теперь технология стала точнее: она показывает человека в виде простого скелета из палочек и даже отображает его движения в реальном времени. Устройство фокусируется на важных точках тела, включая суставы, такие как локти, бедра и колени. Когда человек делает шаг, «вы видите, как скелет, или фигура из палочек, которую вы создали, также делает шаг. Если человек садится, фигура на экране также садится», — говорит профессор Катаби.
Для отслеживания действий человека используется радиосигнал, похожий наWi-Fi, только менее мощный. Работает устройство по следующему принципу: радиоволна проходит через объекты вроде стен и отражается от человеческого тела — вода, из которой мы по большей части и состоим, не является проводником, — и сигнал возвращается обратно. «Сейчас главная задача — научиться правильно распознавать сигнал», — говорит профессор. И тут ученым помогают нейросети.
Обычно это не вызывает трудностей: нужно показать компьютеру тысячу фотографий кошек, и он самостоятельно начнет находить их на картинках, однако в случае с радиолокацией возникают проблемы. «Никто не может по беспроводному сигналу определить, где находится голова, где суставы и так далее», — говорит Дина Катаби. Другими словами, маркировать изображение гораздо проще, чем радиоволны, «отскакивающие» от человека.
Для обучения ученые решили использовать локатор и камеру вместе, так чтобы можно было проводить параллель между радиосигналом и изображением. Соответственно, и проводить это нужно было без загораживающих стен. Исследователи были приятно удивлены, когда после тренировки программа смогла распознавать фигуры, скрытые от глаз. «Программа смогла сама составить скелет из сегментов, хоть никогда и не видела его в процессе тренировок», — говорит профессор.
Кроме того, нейросеть может различать людей по походке: компьютеру сначала были показаны примеры движений людей, после чего она с точностью более 83% смогла угадать, кто прошел за стеной.
Ученые уже используют эту технологию в небольшом исследовании с пациентами с болезнью Паркинсона. В дома участников вместо обычных камер были установлены эти устройства для отслеживания движений. Считается, что такой способ минимизирует вторжение в личную жизнь. Всего в исследовании принимали участие семь человек, и длилось оно восемь недель. Результаты, по словам профессора Катаби, были «очень близки» к результатам стандартных опросников, которые используют для оценки пациентов. «Это также дало нам дополнительную информацию о качестве жизни больных, их поведении и функциональном состоянии». Фонд Майкла Дж. Фокса спонсирует дальнейшие исследования — по словам Дины Катаби, мониторинг таких пациентов может помочь избежать «синдрома белого халата» — когда пациента начинают вести себя иначе в присутствии врачей.
С появлением такой технологии встает закономерный вопрос о вопросах конфиденциальности, однако профессор Катаби утверждает, что их новая разработка призвана использоваться только с разрешения людей, за которыми ведется наблюдение.
Комментарии