Theo dõi sức khoẻ nhờ nhìn xuyên cơ thể bằng sóng Wi-Fi

Các nhà nghiên cứu tại ĐH Carnegie Mellon - Mỹ đã phát triển thành công phương pháp phát hiện hình dạng và chuyển động của cơ thể với bộ định tuyến Wi-Fi.

Phương pháp trên sử dụng DensePose, hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng ánh xạ tất cả điểm ảnh trên bề mặt cơ thể người. AI này do bộ phận trí tuệ nhân tạo của Facebook phát triển, cùng sự phối hợp với một công ty nghiên cứu ở London.

Nhóm nghiên cứu mô tả họ đã kết hợp DensePose với một mạng nơ-ron sâu làm nhiệm vụ kết hợp với tín hiệu Wi-Fi từ bộ định tuyến. Sóng Wi-Fi sẽ được gửi và nhận bởi bộ định tuyến tới các tọa độ trên cơ thể.

Sau đó, hệ thống truyền về máy tính để phân tích. Kết quả, người/đồ vật có thể được nhìn thấy dưới dạng 3D kể cả khi bị bức tường che khuất hoặc trong đêm tối.

Thực tế, đã từng có một số phương pháp nhìn xuyên tường tương tự như cách của các nhà khoa học tại ĐH Carnegie Mellon. Tuy nhiên, các giải pháp đó đều sử dụng máy ảnh chuyên dụng hoặc cảm biến Lidar đắt đỏ, trong khi khả năng ứng dụng hạn chế.

Chẳng hạn vào năm 2013, nhóm nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts – Mỹ (MIT) đã tìm ra cách sử dụng tín hiệu điện thoại di động để nhìn xuyên tường. Đến năm 2018, một nhóm khác cũng của MIT đã sử dụng Wi-Fi để phát hiện người ở phòng khác chuyển động nhưng chỉ hiển thị dưới dạng hình que.

Có thể nhìn xuyên cơ thể người bằng sóng Wi-Fi. Ảnh: ĐH Carnegie Mellon

Cách thức của nhóm nghiên cứu tại ĐH Carnegie Mellon sử dụng tín hiệu Wi-Fi đóng vai trò thay thế cho các hệ thống đắt tiền khác trong việc xác định mọi người trong phòng. Wi-Fi cũng khắc phục các trở ngại như ánh sáng kém hoặc bị vật thể khác che khuất - điều mà ống kính máy ảnh thông thường không giải quyết được.

"Chúng tôi kỳ vòng công nghệ mới sẽ sớm được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt ở lĩnh vực chăm sóc sức khỏe" – nhóm nghiên cứu tại ĐH Carnegie Mellon chia sẻ.

Nhóm giải thích thêm: "Chúng ta đều biết hầu hết các hộ gia đình trên khắp thế giới hiện đều đã có Wi-Fi tại nhà riêng. Do đó, công nghệ này có thể được mở rộng cho mục đích theo dõi sức khỏe của người cao tuổi hoặc xác định các hành vi đáng ngờ ở nhà".