Wi-Fi ou visão de raio-x? Sistema usa a tecnologia para ver atrás de paredes

Quando pensamos nos poderes do Super-Homem, a maioria sempre se lembra dos olhos atirando laser, a resistência sobre-humana, a super-força e por aí vai. No entanto, uma das capacidades mais incríveis, abordada em alguns quadrinhos, a visão de raio-x.

Na verdade, não é bem sobre isso que iremos falar, mas sobre algo que parece realmente um super-poder ou uma tecnologia de um futuro muito distante. Isso porque alguns pesquisadores da Universidade Carnegia Mellon, nos Estados Unidos, adquiriram a “habilidade” de enxergar através de paredes.

Ver atrás de paredes: como o Wi-Fi tornou isso possível?

Os já mencionados pesquisadores conseguiram, com a ajuda das ondas eletromagnéticas geradas por um roteador de Wi-Fi, detectar e mapear movimentos de corpos humanos atrás de paredes.

Atualmente, temos algumas tecnologias e técnicas conhecidas para estimar o posicionamento de pessoas, como radares e câmeras, mas eles são falhos, já que as câmeras podem ser obstruídas com facilidade e os radares são simplesmente caros demais para usar em casa, por exemplo.

“Para resolver esses problemas, nos inspiramos em recentes modelos de aprendizagem profunda e propomos uma arquitetura de rede neural que pode realizar estimativas de poses a partir de Wi-Fi. Nosso algoritmo é capaz de estimar pose usando apenas sinal Wi-Fi em cenários com oclusão e múltiplas pessoas”, disse o autor do projeto, Jiaqi Geng, mestrando em Ciência em Robótica.

Além do sinal Wi-Fi, um ponto inovador trazido foi uma tecnologia que também já existe, o DensePose, que nada mais é do que uma ferramenta da Meta, usada para mapear os píxeis de uma imagem 2D e transformá-los em uma representação 3D do corpo humano.

Assim, os sinais do roteador foram usados como um sinal de radar comum, levados para uma rede neural (uma estrutura de inteligência artificial) treinada por eles para mapear as ondas eletromagnéticas e transformá-las no contorno dos corpos.

Feito isso, os dados são passados para o DensePose, que faz a representação tridimensional das pessoas. Para mais informações, é possível ler o artigo completo, em inglês, aqui.