Bilim İnsanları Artık İnsanların Duvarlarının Arkasını Görmek İçin WiFi Kullanabiliyor

[™ Admin]

Bilim İnsanları Artık İnsanların Duvarlarının Arkasını Görmek İçin WiFi Kullanabiliyor

Carnegie Mellon Üniversitesi araştırmacıları, yalnızca WiFi yönlendiricileri kullanarak bir odadaki insan vücutlarının üç boyutlu şekillerini ve hareketlerini algılayan bir teknoloji geliştirdiler. Vücutlardan yansıyan radyo dalgalarını analiz ederek sistemleri, kameralar veya LiDAR olmadan insan vücutlarını yeniden yapılandırıyor.

Bu teknoloji, kameralara bir alternatif sağlamak ve sınırlamalarını aşmak için yapay zekayı ve mevcut WiFi altyapısını kullanıyor. Bu teknoloji ve uygulaması, gizlilik, maliyet ve çevresel uyum sağlama konusundaki zorlukları ele almayı amaçlıyor. Gizliliğe, gözetime ve izlemeye bakış açımızı yeniden tanımlıyor ve uygulanan istilacı uygulamalar konusunda endişeler getiriyor.

WiFi Tabanlı İnsan Algılama Nasıl Çalışır?

Teknoloji, WiFi sinyallerinin nesnelerle etkileşime girdikçe nasıl bozulduğunu yakalayan verileri yakalayan Kanal Durumu Bilgisi'nden (CSI) yararlanıyor. Sistem, sinyaller arasındaki faz ve genlik değişikliklerini izlemek için üç yönlendirici ve alıcı kullanıyor. Bu sinyaller ölçülür ve ölçümler daha sonra hareketin radyo dalgalarını nasıl bozduğunu gösteren bir formatta düzenlenir. Bu, sinyali etkileyen bu vücutların hareketlerinin ayrıntılı bir resmini oluşturur.

Araştırmacılar DensePose teknolojisini bu haritalama sistemi için uyarladılar. Başlangıçta Londra ve Facebook'un yapay zeka ekibi tarafından geliştirilen DensePose, insan bedenlerini fotoğraflarda haritalıyor. Carnegie Mellon'un ekibi bu verileri işlemek için derin bir sinir ağıyla entegre etti. Sinir ağı daha sonra WiFi sinyallerini faz ve genlikte birbirine bağlar. Bu, WiFi sinyallerini insan bedenlerindeki kesin koordinatlara dönüştürür. Hareket eden bedenlere odaklanarak statik nesneleri filtreler. Veriler, pozları 3B olarak yeniden yapılandıran radar benzeri görüntülere dönüşür. Kameraların aksine, bu yöntem uygun maliyetlidir ve ışık olmadan çalışır.

Geleneksel Algılama Yöntemlerine Göre Avantajları

WiFi tabanlı algılamanın kullanımı, geleneksel yöntemlerin sınırlamalarını hafifletir. RGB kameralar düşük ışıkla mücadele ederken ve LiDAR sistemleri pahalıyken, yönlendiriciler LiDAR'dan %90 daha ucuz olduğu için ucuz bir seçenektir. Kameraların aksine, yönlendiriciler aydınlatma koşullarından bağımsız olarak çalışır. Sinyaller duvarları da aşarak erişimini genişletebilir. Bu, dağınık ortamlarda güvenilir izleme sağlar.

Araştırmacılar, sistemin görsel ayrıntıları yakalamak yerine geometrik bozulmaları algılaması nedeniyle "WiFi sinyallerinin işlevsellik sunarken bireylerin gizliliğini yansıttığını" iddia ediyorlar. Geleneksel kameralar yok ve bu nedenle tanımlanabilir görüntüler yakalamaktan kaçınarak anonimliği koruyor.

Araştırmacılar, özellikle banyolar veya yaşlı evleri gibi hassas ortamlar için ideal olarak konumlandırıyorlar.

Olası Uygulamalar ve Tehlikeleri

Araştırmacılar, sağlık ve yaşlı bakımı ile güvenlik uygulamalarında kullanım öngörüyorlar. Sistem, hareketleri izleyebilir ve yaşlılar arasındaki düşmeleri anında tespit ederek, müdahaleci kamera gözetimi olmadan uyarıları tetikleyebilir. Hastaneler ve sağlık tesisleri, iyileşme sırasında hasta hareketliliğini izleyebilir.

Ev güvenliği bir diğer olası uygulamadır. Evlerdeki "şüpheli davranışları" belirleyebilir. Ancak araştırma, "şüpheli davranış" olarak kabul edilen şeyi belirsiz bir şekilde tanımlıyor. Bu uygulamalar çok yönlülüğü vurguluyor, ancak davranışları tanımlamadaki bu belirsizlik etik alarmları artırıyor. Eleştirmenler, net eşiklerle, bu tür sistemlerin gece hareketleri gibi iyi huylu davranışları şüpheli olarak işaretleyebileceğini belirtiyorlar. Amazon gibi şirketler, pasif ev gözetimi için WiFi takibinden yararlanabilen Ring kameraları nedeniyle daha önce de incelemeye alınmıştı.

İstenmeyen Gözetimin Uygulamaları ve Tehlikeleri

Bu yöntem umut verici olsa da, hala sınırlamaları var. Eğitim verileri, gerçek dünya ortamlarında önyargılı performans riski taşıyan sınırlı çeşitliliğe sahip kontrollü ortamlardan geldi. Sinir ağı, mikrodalgalar veya telefonlar gibi cihazların CSI'ye müdahale edebileceği hassas CSI kalibrasyonuna dayanır.

Araştırmacılar, bu sistemin görsel kayıtları önleyerek gizliliği koruduğunu iddia ediyor. Bu nedenle, hiçbir görüntü saklanmasa da sistem, bireylerin kişisel alışkanlıklarını ortaya çıkarabilecek hareket kalıpları hakkındaki verileri katalogluyor. Eleştirmenler, bu teknolojinin yeni gözetim biçimleri üretebileceği konusunda uyarıyor. Yapay zeka modelleri ayrıca önyargılar ve yanlışlıklar da getirebilir.

Yaygın WiFi tabanlı tespit, kurumsal ve hükümet aşırılığını artırabilir. "Şüpheli davranışlar" etrafındaki belirsizlik, yetkililerin kötüye kullanmasına alan yaratıyor. "Şüpheli" olarak kabul edilen şeyin ne olduğu konusundaki bu netlik eksikliği, uygulamadan önce dikkatli bir değerlendirme gerektiriyor. Ancak araştırmacılar, şifreleme ve anonimleştirmenin gerekliliğini kabul ediyor ve bu taktikleri gelecekteki projeler için uygulamayı öneriyor.

Gelecekteki Yörünge ve Gözetimin İncelenmesi

Bu WiFi tabanlı izleme kavramı on yıllık bir araştırmaya dayanmaktadır. 2013 yılında MIT, duvarların ardındaki insanları tespit etmek için hücre sinyallerini kullandı. Beş yıl sonra, başka bir MIT ekibi, bitişik odalardaki hareketleri çöp adamlar olarak haritalamak için WiFi kullandı. Carnegie Mellon'un çalışması, kamera tabanlı poz tahminine rakip olacak şekilde daha fazla ayrıntı ve hassasiyet elde ederek bunu ilerletiyor.

Gelecekteki yinelemeler, odadaki vücutlara göre termostatları ayarlayarak enerji tasarrufu sağlayan akıllı ev sistemleriyle entegre edilebilir. Kamusal alanlar, yüz tanıma olmadan kalabalık analitiği için teknolojiyi kullanabilir. Ancak, düzenleyici çerçeveler geride kalmaktadır. Ev sahipleri, işverenler veya kolluk kuvvetleri tarafından kötüye kullanımı önlemek için net yönergelere ihtiyaç vardır.

Perakendeciler, kameralar olmadan müşteri davranışlarını analiz edebilir. Etkinlik organizatörleri kalabalık hareketlerini izleyebilir. Acil müdahale ekipleri, sıkışmış kişileri bulabilir. Ancak, bu olasılıkları fark etmek etik denge gerektirir. Yaygın bir şekilde uygulanmadan önce kötüye kullanım potansiyelini göz önünde bulundurmalıyız.

WiFi ile Gizliliğe Karşı Yeniliği Tartmak

Carnegie Mellon Üniversitesi'nin WiFi tabanlı insan algılama teknolojisi, insan hareketlerini 3B olarak haritalamak için radyo sinyallerini kullanarak geleneksel kameralara umut verici bir alternatif sunuyor. Kameraların aksine, bu sistem görünmez bir şekilde çalışıyor ve zayıf aydınlatma gibi zorlukların üstesinden gelirken görsel gözetimden kaçınıyor.

Ancak, pasif izleme yetenekleri, hanelerin bilmeden ayrıntılı hareket verilerini üçüncü taraflara teslim edebilmesi nedeniyle gizlilik konusunda endişelere yol açıyor. Araştırmacılar, kötüye kullanımı önlemek için şeffaf kullanım durumları, katı veri sahipliği kuralları ve devre dışı bırakma mekanizmaları gibi etik güvenlik önlemlerine ihtiyaç olduğunu vurguluyor. Bu korumalar olmadan, WiFi izlemenin yaygın olarak benimsenmesi, günlük yönlendiricileri gizli gözetim araçlarına dönüştürme riski taşıyor. Bu teknoloji ilerledikçe, yeniliği gizlilikle dengelemek kritik öneme sahip olmaya devam ediyor.

Kaynak: The Hearty Soul