麻省理工研發「穿牆」AI，幫助老年人更獨立地生活

小鹿創萌

聚焦「雲物大智」，提供前沿科技報道。

古人云，隔牆有耳。但你聽說過「隔牆有眼」嗎？

擁有像 X 光一樣的透視能力，這種情節似乎只會在科幻小說中出現。不過在最近十年，一個由麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室（Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，CSAIL） Dina Katabi 教授領導的團隊，正持續地開發「穿牆透視」技術。

搭載這項技術的無線智能家居系統，將能夠通過對人體運動的監測，實現輔助監測疾病的效果，讓老年人能夠更獨立的生活。

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這個團隊最新的項目RF-Pose，使用 AI 訓練無線設備感知人類的姿態和運動。研究人員使用神經網路分析從人類身體上反射的無線電波，然後生成簡略的動態火柴人圖，來展示人類行走、停下、坐下和四肢移動的動作。

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即便你走到牆後，人眼看不到，但AI一樣能準確判斷你的位置與姿勢。它還能同時識別多人的姿態，並且即便是多人同時交叉行進的複雜場景，也能順利搞定。

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這項技術最具突破性的地方在於，這個AI，其實是個眼瞎的「盲AI」！

無論是穿牆透視，還是多人識別，依靠的全都不是視覺信號，而是靠無線電波來識別人體的。?所以，即使黑燈瞎火的地方，也完全不是問題。

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它用的無線電波有點類似大家常見的WiFi信號，但是功率更弱一些。利用無線信號在人身上的反射，來「看清」人體。正如這個AI的名字「RF-Pose」，就是「從射頻到姿勢」的意思。

這項技術在最大程度保護了被檢測人隱私的同時，又能達到準確的監測效果。

該團隊稱，「RF-Pose」 項目的技術能夠被用來監測類似帕金森、多發性硬化症和肌肉萎縮症等疾病，為醫生提供更多信息，從而對症下藥。這項技術也將通過監測跌倒、受傷和運動模式的變化，來幫助老年人能夠更獨立的生活。他們現在正和醫生們合作，來探索 「RF-Pose」 在醫療領域的應用。

通過監測病人的行走速度和基本活動，醫生能夠從新的角度獲得一些對治療疾病有意義的信息。而該檢測方式的主要優勢在於，病患們不需要穿戴或調整任何設備，就能實現監測於無形。

除了醫療健康領域的應用，團隊表示，該項目還可以用在需要玩家在整個房子中移動的視頻遊戲中，或者需要定位倖存者的搜救任務等。

素材來源：量子位

編審：小鹿君

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