La era de la información ha generado mucha más información de la que la humanidad puede procesar manualmente, pero con la ayuda de la inteligencia artificial, esa avalancha de datos ha demostrado ser mucho más útil de lo que jamás pensamos posible. Las señales inalámbricas omnipresentes que nos mantienen conectados ahora se pueden usar como rayos X para ver y rastrear los movimientos de las personas, incluso cuando se ocultan tras las paredes.
Aunque son invisibles para el ojo humano, las ondas de radio rebotan en nuestros cuerpos cuando las antenas emiten señales inalámbricas. De hecho, se puede medir cómo rebotan y se dispersan. Ahora, un grupo de investigadores del Laboratorio de Ciencia de Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT ha conseguido entrenar a una red neuronal para extraer la posición y el movimiento de las personas que interfieren con las señales de radiofrecuencia (RF).
Al igual que los bebés, las redes neuronales necesitan ser entrenadas para saber qué buscar al analizar el mundo. Esto generalmente implica alimentarla con un conjunto de datos que incluye horas de metraje o miles de fotos, con los metadatos correspondientes que los describen. Para esta investigación, los investigadores de CSAIL entrenaron una red neuronal con fotos de personas que realizan actividades como caminar, sentarse y hablar.
Luego enseñaron a la IA cómo generar esqueletos de figuras en forma de palo que representan las poses y movimientos de las personas en las fotos, y cómo esos esqueletos se correspondían y coincidían con las medidas de las señales de radio dispersas. Finalmente, la red neuronal fue capaz de generar esos esqueletos al analizar solo los datos dispersos de la señal de radio, que pueden pasar fácilmente a través de las paredes cuando la luz no puede. Es una visión de rayos X sin la necesidad de disparar rayos X dañinos.
Las representaciones esqueléticas de humanos ocultos definitivamente necesita mejorar, pero los investigadores de CSAIL están trabajando en la generación de representaciones 3D con movimientos pequeños y sutiles. Una de las aplicaciones prácticas de su investigación podría darse en hospitales o residencias de ancianos, donde los movimientos (caídas peligrosas) o síntomas (manos temblorosas) de los pacientes podrían rastrearse sin el uso de cámaras de video intrusivas que en cualquier caso no funcionan en la oscuridad.
La IA del MIT incluso pudo identificar con precisión a alguien basándose únicamente en sus movimientos el 83% de las veces cuando se entrenó con un grupo de 100 personas diferentes. Como una herramienta para combatir el crimen, la tecnología también tiene un potencial interesante, eliminando la eficacia de los criminales que usan pasamontañas o que intentan usar la oscuridad de la noche para esconder su identidad. Pero también tiene implicaciones aterradoras para la privacidad, ya que las señales de radio invisibles están en todas partes, y parece casi imposible evitar que alguien las use para rastrearte en contra de tu voluntad.