在过去十年左右的时间里，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员一直在开发人工智能(AI) x射线视觉。本月早些时候，CSAIL的研究人员宣布了RF-Pose，这是一种使用人工智能的技术形式这教导了无线设备如何通过墙壁跟踪一个人的运动。
能够监视某人如何移动对实体的重要反馈，就像帕金森等疾病等疾病如何应对他们的条件。这种方法也可以使希望继续独立居住在自己的家中的老年人，同时仍被监测为瀑布的伤害，以及他们活动的任何关键或突然变化。
“We’ve seen that monitoring patients’ walking speed and ability to do basic activities on their own gives healthcare providers a window into their lives that they didn’t have before, which could be meaningful for a whole range of diseases,” says Dina Katabi, who co-authored a paper that will be presented at the end of June during the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) in Salt Lake City, Utah. “A key advantage of our approach is that patients do not have to wear sensors or remember to charge their devices.”
麻省理工学院的研究人员正在与医生合作开发各种医疗保健应用程序。该技术利用神经网络分析偏离人体的无线电信号，勾勒出一个人的体型和动作。
卡塔比说:“就像手机和WiFi路由器已经成为当今家庭的重要组成部分一样，我相信这样的无线技术将有助于为未来的家庭供电。”
RF-Pose除了监测有健康问题的老年人外，还可以应用于其他救生过程，如在灾难现场寻找被困幸存者的搜救工作。研究小组还声称，他们可以使用无线信号从100人的队列中识别出特定的人，准确率高达83%。为了让用户对这项技术有更多的控制权，研究团队计划实施一种同意机制，即安装该设备的个人将参与一组特定的动作，这样RF-Pose就可以开始监控它的周围环境。
了下:AI•机器学习，M2M(机器对机器)
