JABARTRUST.COM, PENNSYLVANIA – Sebuah sistem yang memanfaatkan sinyal Wi-Fi untuk menentukan lokasi dan postur tubuh orang di dalam ruangan telah diuji oleh para peneliti Universitas Carnegie Mellon. Dalam pengujian, router Wi-Fi standar-perangkat TP-Link Archer A7 AC1750-ditempatkan di setiap ujung ruangan, bersama dengan jumlah pengguna yang bervariasi. Gangguan pada sinyal Wi-Fi yang disebabkan oleh individu dipelajari oleh algoritme yang didukung oleh AI.
Para peneliti mengklaim bahwa estimasi ini setara dengan “teknik berbasis gambar” tertentu dan gambar wireframe yang dihasilkan dari pemantauan Wi-Fi secara umum tampak cukup realistis. Wi-Fi memiliki berbagai manfaat dan daya pikat yang membedakannya dari kamera. Pertama-tama, perkiraan gambar rangka dari postur tubuh manusia lebih mempertimbangkan privasi orang. Kedua, persepsi berbasis Wi-Fi tidak membutuhkan cahaya dan dapat mengidentifikasi posisi tubuh bahkan ketika ada penghalang yang akan menghalangi kamera biasa untuk melihatnya. Router Wi-Fi yang digunakan dalam penemuan ini tidak mahal-hanya $30 per unit-dan karenanya jauh lebih mudah diakses daripada alternatif yang mahal dan membutuhkan banyak sumber daya seperti radar dan LiDAR. Ini adalah daya tarik lain dari penemuan ini.
Gambar diam video ada di sebelah kiri, dan gambar-gambar yang terdeteksi oleh Wi-Fi yang dihasilkan oleh AI ada di sebelah kanan, dalam rangkaian foto yang disinkronkan seperti yang terlihat di atas. Pendeteksian populasi, tempat, dan postur tubuh tampaknya cukup akurat. Para peneliti dari Carnegie Mellon mengeluarkan studi yang memberikan informasi latar belakang spesifik tentang bagaimana hal ini dicapai. Teknik persepsi berbasis Wi-Fi yang dipamerkan di sini, singkatnya, didasarkan pada informasi status saluran sinyal Wi-Fi (CSI), yang menunjukkan rasio antara gelombang sinyal yang dipancarkan dan gelombang sinyal yang diterima. Arsitektur jaringan saraf dengan keahlian dalam visi komputer digunakan untuk menangani data ini dan mampu melakukan estimasi postur tubuh yang padat. Para peneliti membagi tubuh manusia menjadi 24 bagian untuk mempermudah pembuatan rendering manusia bergaya wireframe dengan lebih cepat.
Para peneliti mengakui bahwa teknik untuk mengidentifikasi orang dan postur serta posisi mereka yang dijelaskan di atas bukannya tanpa kekurangan, dan mereka terus melihat beberapa kesalahan yang mencolok dalam pengaturan pengujian. Mereka dengan baik hati mengirimkan beberapa foto perbandingan yang menunjukkan “skenario kegagalan,” yang mereka kaitkan dengan masalah seperti peserta yang berpose tanpa alasan dan terlalu banyak orang di ruang yang sama sekaligus (mesin secara optimal mendukung tiga orang atau lebih sedikit).
Masih banyak pekerjaan yang harus dilakukan, menurut para peneliti, yang percaya bahwa pendekatan yang dijelaskan di sini dapat ditingkatkan dengan berbagai cara, tetapi terutama dengan memiliki akses ke data pelatihan publik yang lebih baik untuk persepsi berbasis Wi-Fi, terutama dalam tata letak ruangan yang beragam. Beberapa orang pasti akan khawatir tentang bahaya baru dari router Wi-Fi mereka yang memata-matai mereka meskipun ada klaim bahwa ini adalah pendekatan yang sensitif terhadap privasi untuk memantau keamanan orang tua yang tinggal sendirian dan merupakan pilihan yang sangat murah untuk alasan ini.
