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Ya no hay sitio dónde esconderse: la IA ahora puede ver a través de las paredes

Un nuevo sistema de visión artificial utiliza algoritmos de Inteligencia Artificial dedicados a identificar patrones de luz visible y ondas de radio para detectar las acciones de las personas ocultas tras cualquier estructura.

ElectronicosOnline.com Magazine / Oswaldo Barajas

No, no es una herramienta diseñada para equipar al siguiente superhéroe de acción, se trata de tecnología completamente real que permite exponer a las personas que se encuentran detrás de cualquier estructura física como las paredes.

 

Se trata de un sistema que utiliza cámaras de visión artificial, algoritmos de Machine Learning, y sistema de ondas de radio que en conjunto tienen la capacidad de identificar lo que las personas están haciendo detrás de los muros o de cualquier otro objeto donde se estén ocultando.

Aunque el sistema suena totalmente atractivo y sorprendente principalmente para temas de seguridad y videovigilancia, sus creadores aceptan que el sistema posee limitaciones que con el paso del tiempo deberán ser resueltas con otras versiones mejoradas.

Por ejemplo, al ser un instrumento tecnológico tiene especial dificultad cuando las personas, caras u objetos están parcialmente ocultos, incluso cuando los niveles de iluminación no son los adecuados.

El crédito de esta tecnología se le adjudica a un grupo de investigadores del Laboratorio de Ciencias Computacionales e Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT-CSAIL), liderados por la estudiante de doctorado Tianhong Li, quien ha trabajado desde algunos años con tecnologías basadas en frecuencias y señales inalámbricas que permitan detectar movimientos humanos.

Los científicos destacan que las ondas de radio tienen gran potencial inutilizado, pues de entrada pudieran ser catalogadas como sistemas omnipresentes puesto que existen en casi cualquier parte del mundo ya sea de noche o de día. Las ondas de radio tienen la particularidad de atravesar fácilmente las paredes y reaccionar reflexivamente ante los cuerpos humanos.

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El sistema utiliza líneas simples para interpretar la estructura anatómica de los sujetos y porque además suele ser más sencillo para las redes neuronales las fases de entrenamiento.

 

Sacando pues todo el provecho del conocimiento que han reunido con respecto a este proyecto así como a otros previos donde han implementado opciones alternas como el WiFi, los miembros del equipo del MIT han coincidido en que las imágenes de radio y las imágenes de luz visible presentan ciertas ventajas y desventajas, planteándose la posibilidad de utilizar ahora otros puntos fuertes que ayuden a superar las deficiencias de la otra.

De acuerdo al informe del CSAIL, el método actual consiste en grabar imágenes de vídeo de la misma escena con luz visible y ondas de radio. Los sistemas de visión artificial se utilizan para reconocer las acciones humanas a partir de las imágenes de luz visible. Entonces, el siguiente paso es correlacionar esas imágenes con las de radio de la misma escena y entonces recrear los movimientos puntuales del sujeto que está siendo escaneado.

Aquí es donde precisamente funcionan los algoritmos pues son los encargados de entrenarse a partir de redes neuronales con el fin de que reconozcan las actividades de los individuos escondidos detrás de los objetos con ayuda de las imágenes de luz visible. "Presentamos un modelo de red neuronal capaz de detectar las acciones humanas a través de las paredes y oclusiones, y en condiciones de poca luz", agregó Li.

Si bien es cierto que los colaboradores del MIT- CSAIL han alcanzado un nivel espectacular con su sistema, ellos mismos aseguran que tienen ahora otro gran obstáculo el cual es perfeccionar los algoritmos computacionales para garantizar que el proceso de aprendizaje se focalice en los movimientos de las personas y no en otros elementos que puedan estar dentro de la escena.

Para resolver este conflicto, han encontrado una manera de generar modelos tridimensionales e interpretarlas a partir de los dibujos más rudimentarios: las famosas siluetas con palitos. "Al traducir los datos a una representación intermedia tipo esqueleto, nuestro modelo puede aprender de los conjuntos de datos basados ​​en la visión y en la radiofrecuencia, y permite que las dos tareas se ayuden mutuamente", puntualizó Li.

El equipo ha sido reconocido debido al nivel en el que han implementado diversos recursos tecnológico yendo más allá de las cámaras de visión y algoritmos de Machine Learning, pues ahora están incluyendo en la receta a las ondas de radio y las capacidades de resolución mayores, que han puesto al proyecto como un puente hacia la evolución de los sistemas inteligentes capaces de revelar lo que se está haciendo detrás de objetos físicos como las paredes.

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