L'intelligenza artificiale che vede attraverso i muri

Un sistema di reti neurali riesce a riconoscere i movimenti delle persone dietro un ostacolo a partire da segnali wireless inviati (e restituiti): sarà utile in ambito sanitario e missioni di soccorso.

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Uno degli autori dello studio e il suo corrispondente omino spillo, correttamente dedotto - posizione inclusa - dal sistema di IA.|Jason Dorfman, MIT CSAIL

Vedere attraverso le porte sembra un potere da supereroe, ma negli ultimi tempi diversi esperimenti scientifici hanno dimostrato che è, almeno in parte, possibile. L'ultimo è un progetto chiamato RF-Pose che sfrutta l'intelligenza artificiale per insegnare a dispositivi wireless a percepire posture e movimenti delle persone anche attraverso le pareti. Lo hanno messo a punto i ricercatori del Laboratorio di Scienze informatiche e Intelligenza artificiale (CSAIL) del MIT.

 

Le pose al di là del muro. Il sistema di reti neurali (cioè software la cui organizzazione è ispirata a quella dei neuroni del cervello umano) è in grado non solo di analizzare i radiosegnali che rimbalzano sul corpo delle persone dietro un ostacolo, ma anche di usarli per interpretare "omini spillo" dinamici che si muovono, si fermano e si siedono ogni volta che la persona reale compie quelle stesse azioni.

Il team ha raccolto migliaia di filmati di persone intente a camminare, parlare, aprire porte, sedersi o aspettare un ascensore, corredate dai rispettivi radiosegnali. Le immagini sono state utilizzate per estrarne figure spillo, bidimensionali, che sono state "date in pasto", insieme ai segnali wireless corrispondenti, al sistema di reti neurali.

 

Il programma ha così imparato ad associare il segnale che "ritorna" dal corpo delle persone, alla rispettiva figura spillo: anche quando è stato posto dietro a una parete, senza l'ausilio di telecamere, è riuscito a dedurre correttamente i movimenti delle persone dai radiosegnali di rimbalzo, e a mostrarli sotto forma di omini spillo.

 

Ostacolo aggirato. Poiché le telecamere non possono vedere attraverso le pareti, l'AI non è mai stata allenata direttamente su immagini provenienti dall'altra parte del muro. Piuttosto, le è stato insegnato a indovinare i movimenti a partire da segnali indiretti, in grado di passare anche attraverso i muri. In questo senso, l'allievo (il software) ha superato il maestro (il sistema visivo computerizzato connesso alla telecamera).

 

RF-Pose è risultato inoltre in grado di riconoscere l'identità di una persona nell'83% dei casi, in una rosa di 100 individui. Ciò lo rende particolarmente promettente per compiti legati alla sicurezza o al salvataggio. Altre applicazioni potrebbero aprirsi - risolti gli ovvi problemi di privacy - in ambito medico: il programma potrebbe monitorare nel tempo la qualità dei movimenti dei pazienti con patologie degenerative, come la malattia di Parkinson, senza bisogno di sensori da indossare né telecamere.

 

13 Giugno 2018 | Elisabetta Intini