Por décadas, cientistas têm procurado uma maneira de ver através das paredes. E isto pode já pode ser considerado realidade graças a um projeto desenvolvido por pesquisadores do Laboratório de Inteligência Artificial e Ciência da Computação (CSAIL, na sigla em ingês) do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT, na sigla em ingês). Chamada de RF-Pose, o projeto usa um sistema de inteligência artificial para ensinar dispositivos sem fio a perceber as posturas e o movimento das pessoas, mesmo do outro lado da parede.

Liderada pela professora Dina Katabi, do CSAIL, a equipe usou uma rede neural para analisar os sinais de rádio que refletem no corpo das pessoas para criar um boneco dinâmico que anda, para, senta e movimenta seus membros enquanto a pessoa realiza essas ações.

O sistema poderia ser usado para monitorar doenças como Parkinson e esclerose múltipla, fornecendo uma melhor compreensão da progressão da doença, permitindo aos médicos ajustar os medicamentos. Também poderia ajudar os idosos a viver de forma mais independente, proporcionando a segurança adicional de monitoramento de quedas, lesões e mudanças nos padrões de atividade.

Todos os dados coletados pela equipe têm o consentimento dos participantes e são criptografados para proteger a privacidade do usuário. Para futuros aplicativos do mundo real, eles planejam implementar um “mecanismo de consentimento” no qual a pessoa que instala o dispositivo é instruída a fazer um conjunto específico de movimentos para que ele comece a monitorar o ambiente.

“Vimos que monitorar a velocidade de locomoção dos pacientes e a capacidade de realizar atividades básicas por conta própria oferece aos profissionais de saúde uma janela para suas vidas que eles não tinham antes, o que poderia ser significativo para uma série de doenças”, diz Katabi. “Uma das principais vantagens da nossa abordagem é que os pacientes não precisam usar sensores ou se lembrar de carregar seus dispositivos”, explica.

A equipe está atualmente trabalhando com médicos para explorar vários aplicativos na área da saúde. “Uma das principais vantagens de nossa abordagem é que os pacientes não precisam usar sensores ou se lembrar de carregar seus dispositivos”, disse Katabi.

O RF-Pose também pode ser usado para novas classes de videogames onde os jogadores se movimentam pela casa, ou até mesmo em missões de busca e resgate para ajudar a localizar sobreviventes.

Katabi co-escreveu um novo artigo com o estudante de doutorado e principal autor Mingmin Zhao; o professor do MIT, Antonio Torralba; o pós-doutorado Mohammad Abu Alsheikh; o estudante de graduação, Tianhong Li; e os alunos de doutorado, Yonglong Tian e Hang Zhao. Eles vão apresentá-lo no final de junho na Conferência sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões, em Salt Lake City (EUA).

Para este projeto, o modelo produz um boneco em 2D, mas a equipe também está trabalhando para criar representações em 3D que possam refletir micro-movimentos ainda menores. Por exemplo, pode ser possível ver se as mãos de uma pessoa idosa estão tremendo regularmente o suficiente para que possam fazer um check-up.

“Ao usar essa combinação de dados visuais e inteligência artificial para ver através das paredes, podemos permitir uma melhor compreensão da cena e ambientes mais inteligentes para proporcionar uma vida mais segura e produtiva”, diz Zhao.

A pesquisa está detalhada no artigo intitulado Through-Wall Human Pose Estimation Using Radio Signals

Com informações do Instituto de Tecnologia de Massachusetts. Edição do Setor Saúde.