他們的最新項(xiàng)目——“RF-Pose”——使用人工智能(AI)教導(dǎo)無(wú)線設(shè)備感知人們的姿勢(shì)和動(dòng)作，即使隔著墻壁也能看到并重現(xiàn)人們的動(dòng)作姿勢(shì)。 研究人員使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來分析從人體反彈的無(wú)線電信號(hào)，然后創(chuàng)建一個(gè)動(dòng)態(tài)火柴人圖，可以隨著人類的動(dòng)作而同步執(zhí)行走路、停止、坐下和移動(dòng)四肢等動(dòng)作。

該團(tuán)隊(duì)表示，該系統(tǒng)可用于監(jiān)測(cè)帕金森病和多發(fā)性硬化癥(MS)等疾病，從而提供對(duì)病情發(fā)展的更好理解，讓醫(yī)生能根據(jù)情況調(diào)整用藥。它還可以幫助老年人更獨(dú)立地生活，同時(shí)為跌倒、受傷和活動(dòng)模式變化提供更多的安全保障。這種方法的關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)是患者不必佩戴傳感器，也不需要總是給自己的設(shè)備充電。

除了醫(yī)療保健外，該團(tuán)隊(duì)還表示RF-Pose還可用于新型視頻游戲，其中玩家可在房間周圍移動(dòng)。當(dāng)然也可以用于搜救任務(wù)，以幫助搜救人員快速找到幸存者。就像手機(jī)和Wi-Fi路由器已成為當(dāng)今家庭的重要組成部分一樣，這樣的無(wú)線技術(shù)能夠?yàn)槲磥淼募彝ヌ峁﹦?dòng)力?！　∧壳把芯咳藛T面臨的挑戰(zhàn)主要是大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是通過手工標(biāo)記數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行。比如訓(xùn)練一套可以識(shí)別貓的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)需要查看大量的圖片，并且為每張圖片標(biāo)記“是貓”或者“不是貓”。但無(wú)線電信號(hào)卻無(wú)法輕易的被人類標(biāo)記。

為了解決這個(gè)問題，研究人員利用無(wú)線設(shè)備與照相機(jī)收集了一些例子，包括成千上萬(wàn)張照片，并且照片中的人在進(jìn)行不同的活動(dòng)，比如走路、說話、坐立、開門、等電梯等。然后，他們使用這些圖像提取人形圖像，并將其顯示給神經(jīng)網(wǎng)以及對(duì)應(yīng)的無(wú)線電信號(hào)。這種互相結(jié)合的例子使RF-Pose系統(tǒng)可以更好的了解無(wú)線電信號(hào)與所識(shí)別目標(biāo)之間的聯(lián)系。 訓(xùn)練結(jié)束后，RF-Pose可以在沒有攝像機(jī)的情況下預(yù)估目標(biāo)人物的姿勢(shì)和動(dòng)作，并且只接收從人體反射回來的無(wú)線電信號(hào)。

由于攝像頭無(wú)法穿透墻壁，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不會(huì)對(duì)沒有墻壁的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。讓研究團(tuán)隊(duì)感到非常意外的是，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自主學(xué)習(xí)，并且識(shí)別整個(gè)墻面背后的動(dòng)作。除了感知移動(dòng)之外，研究團(tuán)隊(duì)還表示該系統(tǒng)利用無(wú)線信號(hào)的識(shí)別特定人員的準(zhǔn)確率達(dá)到了83%。這種能力對(duì)于搜救行動(dòng)非常有用，可以幫助搜救人員了解特定人群的身份。

目前該模型只能輸出2D的人形圖，團(tuán)隊(duì)正在努力希望未來可以輸出能夠更準(zhǔn)確的反映細(xì)小動(dòng)作的3D人形圖。例如，可以檢測(cè)老年人的手臂是否經(jīng)常搖晃，從而判斷是否需要進(jìn)行進(jìn)一步的檢查。通過視覺數(shù)據(jù)和人工智能的結(jié)合，我們可以更好的理解周圍的環(huán)境，讓生活變得更安全、更有效率。