Met dit systeem komen we een stapje dichter in de buurt van echte röntgenvisie.
Weer een typisch gevalletje: ‘het lijkt wel een sciencefictionfilm’. Onderzoekers komen steeds dichterbij iets wat lijkt op Superman’s x-ray vision. In het RF-Pose-project werd namelijk met behulp van kunstmatige intelligentie draadloze apparatuur ‘aangeleerd’ menselijke bewegingen te volgen en vast te leggen – zelfs als de persoon in kwestie zich aan de andere kant van een muur bevond. Het project wordt later deze maand gepresenteerd tijdens de Computer Vision and Pattern Recognition conferentie in de VS.
Radiosignalen
Bij het RF-Pose-project gebruikten onderzoekers van het MITs Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) een kunstmatig neuraal netwerk – een soort kunstmatig ‘brein’ – om radiosignalen te meten. Niet zomaar radiosignalen, maar de signalen die terugkaatsen wanneer ze een menselijk lichaam raken.
Door deze informatie te analyseren, kan het draadloze systeem een soort realtime stokpoppetje bouwen. Dat poppetje zit, staat, loopt, stopt en buigt, net als het proefpersoon dat op dat moment aan het doen is. Én dat kan zelfs als er een muur tussen zit.
Je kan jouw keuzes op elk moment wijzigen door onderaan de site op "Cookie-instellingen" te klikken."
Trainen
In de meeste gevallen worden dergelijke neurale netwerken handmatig getraind. Als je zo’n netwerk bijvoorbeeld katten wilt laten herkennen, wordt dat doorgaans gedaan door mensen honderden plaatjes te laten labelen met ‘kat’ of ‘geen kat’. Radiosignalen zijn echter een stuk lastiger om op eenzelfde manier te classificeren.
In plaats daarvan verzamelden de onderzoekers duizenden beelden van bewegende mensen, met zowel het draadloze systeem als met een normale camera. Op basis van de camerabeelden maakten de onderzoekers 2D-stokpoppetjes die de specifieke houdingen weergaven. Die poppetjes werden vervolgens gekoppeld aan de corresponderende radiosignalen – en voilà, aangeleerd.
Grappig is dat het netwerk in eerste instantie helemaal niet getraind was om door muren te kunnen kijken, dat kon die immers niet afkijken van de camerabeelden – het bleek een wel heel erg leuke bijkomstigheid.
Ziektes
Het systeem zou volgens de onderzoekers onder andere gebruikt kunnen worden voor medische doeleinden. Zo zou het patiënten met aandoeningen die bewegingen aantasten, zoals Parkinson en MS, in de gaten kunnen houden. Het systeem zou bijvoorbeeld de progressie van de ziekte in kaart kunnen brengen, op basis waarvan dokters hun behandeling en/of medicatie aan zouden kunnen passen.
Ook zou het alleen wonen van ouderen en zieken makkelijker en veiliger kunnen maken, omdat er bij (plotselinge) veranderingen in bewegingspatronen direct een team hulpverleners in actie zouden kunnen komen.
Videogames
Een iets ‘gezelligere’ toepassing van RF-Pose is in de wereld van de videogames. Zo zou het volgens het MIT-team een nieuw type spel kunnen inluiden waarbij spelers niet voor de televisie of computer blijven zitten, maar door het huis bewegen – op zoek naar schatten of een damsels in distress.
Op het moment is de output nog een 2D-stokpoppetje, maar de onderzoekers zijn al bezig met een 3D-versie. Die zou vooral kleine bewegingen nog beter visualiseren.
Bronnen: EurekAlert!
Beeld: Jason Dorfman/MIT/CSAIL
Lees ook: