Nghiên cứu đột phá: Trí tuệ nhân tạo AI giúp con người nhìn xuyên tường
Ứng dụng “RF-Pose” sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hướng dẫn cho các thiết bị không dây cách cảm nhận tư thế và chuyển động của người đứng bên kia bức tường.
Từ lâu, tia X nhìn xuyên tường vốn được coi như một điều chỉ xuất hiện trong các bộ phim khoa học viễn tưởng. Tuy nhiên, trong một thập kỷ qua, một nhóm nghiên cứu do GS. Dina Katabi thuộc Phòng thí nghiệm Trí tuệ Nhân tạo và Khoa học Máy tính (CSAIL) liên tục chứng minh cho chúng ta thấy khả năng nhìn xuyên tường không còn là điều gì xa xôi nữa.
Theo đó, dự án mới nhất của họ có tên là “RF-Pose”, sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hướng dẫn cho các thiết bị không dây cách cảm nhận tư thế và chuyển động của mọi người, thậm chí từ phía bên kia của bức tường.
Các nhà nghiên cứu sử dụng mạng nơ-ron để phân tích các tín hiệu vô tuyến phát ra từ cơ thể con người, sau đó tạo ra một nhân vật có khả năng đi lại, dừng, ngồi và hoạt động chân tay khi có người thực hiện những hành động đó.
Nhóm nghiên cứu nói rằng “RF-Pose” cũng có thể được sử dụng để theo dõi các bệnh như Parkinson, bệnh đa xơ cứng (MS) và chứng loạn dưỡng cơ, giúp bệnh nhân theo dõi tình trạng phát triển bệnh để có phương án điều chỉnh thuốc phù hợp.
Nó cũng có tác dụng giúp người cao tuổi sống độc lập hơn với hệ thống cảm biến báo hiệu khi xảy ra sự cố như ngã, chấn thương hay thay đổi hành vi. Hiện, nhóm nghiên cứu đang làm việc với các bác sĩ để khám phá thêm các ứng dụng của “RF-Pose” trong việc chăm sóc sức khỏe.
Tất cả dữ liệu mà nhóm thu thập được đều được ẩn danh và mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Đối với các ứng dụng trong thế giới thực trong tương lai, sẽ có một “cơ chế chấp thuận” mà ở đó người dùng có thể cài đặt thiết bị được thiết kế để thực hiện một chuỗi các hoạt động cụ thể, bắt đầu theo dõi môi trường xung quanh.
“Chúng tôi thấy rằng, việc theo dõi tốc độ đi bộ của bệnh nhân và khả năng tự mình thực hiện các sinh hoạt cơ bản giúp cho những người cung cấp dịch vụ y tế có thêm một góc nhìn mới về cuộc sống mà họ chưa từng có trước đây. Điều này rất có ý nghĩa trong việc tiếp cận và chữa trị nhiều loại bệnh”, Katabi đồng tác giả bài báo mới về dự án này cho biết.
“Phương pháp tiếp cận của chúng tôi có một tiện ích lớn đó là bệnh nhân không cần phải đeo cảm biến hoặc mang theo dụng cụ sạc cho thiết bị của họ bên mình”.
Bên cạnh việc chăm sóc sức khỏe, nhóm nghiên cứu chia sẻ thêm rằng, “RF-Pose” cũng có thể được sử dụng trong các trò chơi video mới, nơi người chơi phải di chuyển xung quanh nhà. Thậm chí, nó cũng được ứng dụng để hỗ trợ trong các vụ tìm kiếm và cứu nạn bằng cách xác định vị trí người sống sót.
Một thách thức mà nhóm nghiên cứu phải đối mặt đó là hầu hết các mạng thần kinh đều được tạo ra bằng cách sử dụng dữ liệu được dán nhãn bằng tay.
Ví dụ, mạng neural được đào tạo để xác định hành vi của mèo thì yêu cầu mọi người phải xem một tập dữ liệu lớn về hình ảnh và gắn nhãn từng hình ảnh mà họ cho đó là mèo hoặc không phải mèo.
Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã thu thập các thí nghiệm sử dụng thiết bị không dây và máy ảnh. Họ tập hợp hàng ngàn hình ảnh của những người, bao gồm các hoạt động như đi bộ, nói chuyện, ngồi, mở cửa và chờ thang máy.
Sau đó, họ sử dụng những hình ảnh này từ máy ảnh để trích xuất các hình dạng thanh mà chúng hiển thị cho mạng thần kinh cùng với tín hiệu vô tuyến tương ứng. Sự kết hợp của các thí nghiệm này cho phép hệ thống tìm hiểu mối liên quan giữa tín hiệu radio và các hình dạng thanh của những người trong hiện trường.
Nhờ đó, “RF-Pose” có thể đo lường tư thế và cử động của một người mà không cần máy ảnh, chỉ sử dụng các phản xạ không dây phát ra từ cơ thể con người.
Do máy ảnh không thể nhìn xuyên qua tường nên mạng không được hướng dẫn một cách rõ ràng về dữ liệu từ phía bên kia của bức tường. Tuy nhiên, điều khiến nhóm MIT bất ngờ đó là mạng thần kinh có thể khái quát những dữ liệu mình thu thập được để nhận diện được chuyển động bên kia bức tường.
Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu còn cho thấy rằng họ có thể sử dụng tín hiệu không dây để xác định chính xác một ai đó với 83% trong 100 người. Khả năng này đặc biệt hữu ích trong việc áp dụng các hoạt động tìm kiếm và cứu nạn khi biết rõ danh tính của những người cụ thể.
Bằng cách sử dụng kết hợp dữ liệu trực quan và AI nhìn xuyên qua tường, chúng ta có thể hiểu rõ hơn về cuộc sống xung quanh và tạo môi trường thông minh hơn, góp phần giúp cho cuộc sống an toàn hơn và hiệu quả hơn.
Theo vtc.vn
