Uno de los grandes anhelos de la humanidad es tener el poder mágico de ver detrás de las murallas, algo así como una visión rayos X que tienen los superhéroes.
Algo parecido es lo que investigadores de la Universidad Carnegie Mellon encontraron con un método de aprendizaje profundo para mapear la posición de múltiples sujetos humanos mediante el análisis de la fase y la amplitud de las señales WiFi y procesándolas utilizando algoritmos de visión por computadora, en un artículo aún por revisar, descubierto por primera vez por Vice.
Para hacer esto, utilizaron DensePose, un sistema para mapear todos los píxeles en la superficie de un cuerpo humano en una foto. DensePose fue desarrollado por investigadores con sede en Londres e investigadores de IA de Facebook. A partir de ahí, de acuerdo con su artículo de preimpresión recientemente cargado publicado en arXiv, desarrollaron una red neuronal profunda que mapea la fase y la amplitud de las señales WiFi enviadas y recibidas por los enrutadores a las coordenadas en los cuerpos humanos.
«Los resultados del estudio revelan que nuestro modelo puede estimar la pose densa de múltiples sujetos, con un rendimiento comparable a los enfoques basados en imágenes, utilizando señales WiFi como única entrada», concluyó el equipo en su artículo.
«De hecho, la mayoría de los hogares en los países desarrollados ya tienen WiFi en casa, y esta tecnología puede escalarse para monitorear el bienestar de las personas mayores o simplemente identificar comportamientos sospechosos en el hogar», se lee en el documento.
Con este mapeo de calor y posiciones se puede incluso ver las poses de las personas que están tras las paredes.
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