新たな研究によると、 VID AIシステムは、人の体から反射された電波を調べることで、壁の後ろに隠れている人の動きを追跡できるという。
「RF-Pose」と名付けられたこのモデルは、まず無線Wi-Fiデバイスを使って壁を透過できる低出力の無線信号を送信します。この電波は人体に反射して跳ね返り、ヒートマップを作成します。そして、このヒートマップをニューラルネットワークで処理することで、壁の向こう側にいる人物を表す2次元の棒人間を構築します。
RF-Poseは、学習プロセスにおいて、デバイスで作成されたヒートマップ画像とカメラで撮影された画像の両方を用いて学習します。マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者たちは、廊下を歩いている人や教室で授業を受けている人など、50種類の異なる環境で50時間以上の映像を収集しました。
カメラ画像から、座っている人、食事をしている人、歩いている人、話している人、ジョギングしている人の位置を抽出し、頭、胴体、腕、脚を表す一連の点である「信頼度マップ」を作成し、棒人間に変換します。
人体の動きが抽出され、信頼度マップと2D棒人間図にエンコードされます。画像提供：Zhao et alおよびMIT CSAIL。
次に、各画像に対応する無線信号もニューラルネットワークに入力されます。カメラ画像、棒人間、無線ヒートマップを組み合わせることで、システムは棒人間の正しいポーズを無線信号にマッピングするように学習します。
「RF-Poseは、可視シーンのデータの70%で学習し、残りの30%の可視シーンのデータと壁を貫通するシナリオのデータすべてでテストしました。学習データとテストデータは異なる環境から取得するようにしています」とarXivで公開された論文には記されている。
これにより、推論段階ではカメラ画像が不要になり、無線信号のみを使用して2次元の棒人間を構築できるようになります。RF-Poseは、100人の人物が並んでいる場合でも、83%の確率で人物を正確に識別できます。ビデオデモでは、部屋の中にいる複数の人物にも対応できることが示されています。
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この種の技術がスパイウェアに悪用される可能性は憂慮すべきものです。無線信号のみを使用するため、通常のカメラのように照明条件に左右されません。しかし、現時点では解像度は数十センチメートルに過ぎず、無線信号の帯域幅によって制限されています。
研究者らは倫理的な影響についてはあまり詳しく議論していないが、パーキンソン病、多発性硬化症（MS）、筋ジストロフィーなどの疾患のモニタリングにこの技術を使用する予定だと述べた。
壁越しの観察がこれまで以上に簡単になりました
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「患者の歩行速度や基本的な活動を自力で行う能力をモニタリングすることで、医療従事者はこれまでは見えなかった患者の生活を知ることができるようになり、これはさまざまな病気の治療に有意義となる可能性がある」と、論文の共著者でMITコンピューターサイエンス・人工知能研究所の教授、ディナ・カタビ氏は述べた。
論文では、監視、行動認識、ゲームへの応用が可能であることが認められている。先週arXivに投稿された別の論文でも、ドローンに搭載されたカメラから人間の姿勢をニューラルネットワークで推定し、暴力行為の検知を目指す試みが発表された。
研究者たちは、無線信号から3次元モデルを作成し、より詳細な動きを検知できるようにしたいと考えています。例えば、高齢者の手が定期的に震えているかどうかを検知し、医師の診察を受ける必要があるかどうかを判断できる可能性があります。
「視覚データとAIを組み合わせて壁を透視することで、より優れたシーン理解とよりスマートな環境を実現し、より安全で生産性の高い生活を送ることができる」と、論文の筆頭著者でMITの博士課程学生であるミンミン・チャオ氏は述べた。®
