Новости ИИ научили выявлять кашель по изменениям WiFi-сигнала

Ученые Национального института стандартов и технологий США (NIST) разработали ИИ-алгоритм BreatheSmart для выявления проблем с дыханием по незначительным изменениям WiFi-сигналов.

По словам исследователей, в лабораторных условиях точность модели глубокого обучения составила 99,54%.

WiFi-сигналы практически повсюду. Они отскакивают и проходят сквозь поверхности, пытаясь связать устройства с маршрутизаторами. Любые действия людей, включая движения их тел при вдохах и выдохах, меняют путь сигнала.

Грудная клетка человека функционирует по-разному во время спокойного дыхания и кашля. При этом можно проследить различия в распространении WiFi.

Другие исследователи изучали использование сигналов беспроводной сети для обнаружения людей и распознавания их движений. Однако эти подходы требовали применения специальных сенсорных устройств и обширных датасетов.

В 2017 году Origin Wireless представила алгоритм, использующий беспроводную ячеистую сеть для обнаружения даже незначительных движений. По данным компании, технология работает с любым соответствующим оборудованием.

В NIST заявили, что BreatheSmart также можно использовать с уже доступными на рынке маршрутизаторами и устройствами. Для работы системы требуется только один роутер и подключенный девайс.

Ученые изменили прошивку маршрутизатора, чтобы он проверял информацию о состоянии канала (CSI) десять раз в секунду. Это сигналы, отправляемые устройствами вроде смартфона или ноутбука на роутер.

Маршрутизатор выявит изменения в случае возникновения отклонений в окружающей среде.

Исследователи смоделировали несколько вариантов дыханий человека с помощью манекена. Они отслеживали изменения CSI-сигналов через роутер и приемный девайс.

Чтобы разобраться с собранными данными, ученые разработали BreatheSmart.


Тестирование алгоритма BreatheSmart. Данные: NIST.

По словам специалистов, их решение поможет сторонним разработчикам создать программное обеспечение для дистанционного отслеживания дыхания человека, использующее существующее оборудование.

«Мы собираем данные с помощью ПО на маршрутизаторе. Но это можно сделать через мобильное приложение», — заявил научный сотрудник NIST Джейсон Кодер.
​

Напомним, в сентябре американские исследователи объявили о создании ИИ-системы для диагностики и изучения болезней по голосу.


Новость ИИ научили выявлять кашель по изменениям WiFi-сигнала на сайте CoinProject.info.