Routerele Wi-Fi obișnuite pot fi folosite pentru a estima mișcările oamenilor prin pereți. Cercetătorii de la Carnegie Mellon University au demonstrat un sistem care nu are nevoie de camere, LiDAR sau senzori scumpi.
Tehnologia folosește semnalele radio emise de routere și receptoare Wi-Fi ieftine. Aceste semnale se reflectă în obiecte, pereți și corpuri umane. Apoi, un model AI interpretează modificările din semnal și reconstruiește postura corpului.
Cum funcționează sistemul bazat pe Wi-Fi și AI
Cercetătorii au combinat semnalele Wi-Fi cu DensePose, un instrument dezvoltat inițial de cercetătorii Meta AI. DensePose este folosit pentru estimarea detaliată a posturii umane în imagini.
În acest caz, sistemul nu primește imagini de la o cameră. Primește doar date despre faza și amplitudinea semnalelor Wi-Fi. Modelul neural transformă aceste informații în coordonate asociate corpului uman.
Rezultatul este o reprezentare vizuală aproximativă a posturii unei persoane. Sistemul poate estima poziția corpului și anumite mișcări. În unele scenarii, poate urmări mai mulți oameni aflați într-o încăpere.
De ce este importantă această cercetare
Ideea nu este complet nouă. Cercetători de la MIT au lucrat anterior la tehnologii similare, precum RF-Capture. Diferența este nivelul de detaliu obținut prin combinația dintre Wi-Fi și modele AI mai avansate.
Studiul CMU arată că semnalele Wi-Fi pot deveni o sursă de date pentru sisteme de percepție ambientală. Aceste sisteme ar putea funcționa fără camere video. Tocmai această caracteristică ridică întrebări serioase despre confidențialitate.
Cercetătorii au folosit echipamente relativ ieftine. Configurația menționată în studiu include routere și receptoare care pot costa aproximativ 30 de dolari fiecare. Totuși, sistemul nu funcționează ca o aplicație simplă instalată pe routerul de acasă.
Limitările actuale ale tehnologiei
Experimentul a avut nevoie de mai multe puncte de acces. Cercetătorii au folosit trei emițătoare Wi-Fi și trei receptoare. Asta înseamnă că o locuință obișnuită, cu un singur router, nu ar oferi automat aceleași rezultate.
Mai există și problema mediului. Pereții, mobilierul, electrocasnicele și alte dispozitive pot influența semnalul Wi-Fi. Un model AI antrenat într-o cameră poate avea performanțe mai slabe într-un spațiu complet diferit.
Studiul nu arată încă o soluție comercială matură. Modelul folosit trebuie antrenat pe configurații spațiale cunoscute. În plus, urmărirea mai multor persoane simultan rămâne mai dificilă decât monitorizarea unei singure persoane.
Întrebările legate de supraveghere
Cea mai sensibilă parte a cercetării ține de confidențialitate. Dacă semnalele Wi-Fi pot fi folosite pentru a deduce mișcările oamenilor, apar riscuri evidente. O astfel de tehnologie ar putea permite monitorizare pasivă fără camere vizibile.
Cercetătorii indică posibile utilizări în monitorizarea stării de bine a unor persoane. De exemplu, sistemele ar putea detecta căderi sau activități neobișnuite într-o locuință. Același mecanism ar putea fi însă folosit și pentru supraveghere fără consimțământ.
Apar întrebări importante. Cine stabilește ce comportament este „suspect”? Cine are acces la datele generate? Cum poate fi informat un utilizator că un spațiu este monitorizat prin semnale Wi-Fi?
De ce contează pentru România
Pentru utilizatorii din România, cercetarea este relevantă mai ales prin prisma extinderii rețelelor Wi-Fi în locuințe, birouri, școli și clădiri comerciale. Routerele mesh și infrastructura wireless modernă devin tot mai comune. Acestea pot oferi semnale mai stabile și mai multe puncte de acces.
Nu există, în acest moment, informații despre disponibilitatea comercială a unui astfel de sistem pe piața locală. Detaliile pentru România urmează să fie confirmate doar dacă tehnologia va ajunge într-un produs real.
Totuși, subiectul arată o direcție importantă pentru securitatea digitală. Routerul nu mai trebuie privit doar ca un dispozitiv care oferă internet. În viitor, infrastructura wireless ar putea deveni și un senzor ambiental.
Tehnologiile de acest tip pot avea aplicații utile în sănătate, siguranță sau îngrijirea persoanelor vulnerabile. În același timp, ele arată cât de subțire devine granița dintre inovație și supraveghere. Următoarea etapă pentru industria tech va fi nu doar performanța acestor sisteme, ci și modul în care sunt reglementate.
