Tia X nhìn xuyên tường từ trước đến nay thường chỉ được thấy trong các bộ phim viễn tưởng. Tuy nhiên trong thập kỉ qua, một nhóm nghiên cứu dưới sự dẫn dắt của GS. Dina Katabi, thuộc Phòng thí nghiệm Khoa học máy tính và Trí tuệ nhân tạo (CSAIL) của MIT, đã phát triển công nghệ này với tiến độ rất khả quan.

Dự án mới đây của CSAIL – RF-Pose – sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) để xây dựng khả năng cảm biến các hành động, cử chỉ của con người cách đó một bức tường.

Những nhà nghiên cứu thuộc dự án đã sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để phân tích tín hiệu radio dao động giữa các bộ phận trên cơ thể người, từ đó tạo nên một ảnh động hình que thực hiện những hành động như đứng, ngồi, di chuyển, cử động của các chi – mô phỏng chuyển động của người thực hiện nó.

Các chuyên gia cho biết, hệ thống này được sử dụng để theo dõi tiến triển của những căn bệnh như Parkinson hoặc Đa xơ cứng (Multiple Sclerosis), giúp các bác sĩ điều chỉnh đơn thuốc phù hợp cho bệnh nhân. Nó cũng có thể giúp cho nhóm người cao tuổi sống độc lập hơn, với hệ thống theo dõi từ xa có thể cảm biến khi họ bị ngã, thương tích hoặc thay đổi hành vi.

Nguồn: MIT News

Tất cả dữ liệu thu thập được đều có sự chấp thuận từ đối tượng nghiên cứu. Chúng được ẩn danh và mã hóa để bảo vệ quyền riêng tư của người sử dụng. Đối với các ứng dụng trong thế giới thực sau này, nhóm nghiên cứu dự định triển khai “cơ chế đồng thuận”, trong đó người cài đặt thiết bị được thiết kế để thực hiện một chuỗi hành động cụ thể, bắt đầu sự theo dõi trong môi trường xung quanh.

Nhóm nghiên cứu hiện đang hợp tác với các bác sĩ chuyên ngành để tìm ra những ứng dụng khác của thiết bị trong lĩnh vực y tế.

Dina Katabi phát biểu: “Chúng tôi nhận ra việc theo dõi tốc độ đi bộ và khả năng tự thực hiện các hoạt động đơn giản của bệnh nhân có thể mang tới cho những người cung cấp dịch vụ y tế một góc nhìn mới trong cuộc sống mà họ chưa từng có trước đó. Điều này có thể giúp ích cho việc điều trị rất nhiều các căn bệnh khác.”

Katabi cũng đưa ra một nhận định trong bài báo viết về dự án của mình: “Điểm mạnh đặc biệt của cách tiếp cận này là giúp cho bệnh nhân không phải đeo máy cảm biến hay sạc thiết bị của họ.”

Bên cạnh ứng dụng trong y tế, RF-Pose còn có thể được sử dụng trong trò chơi video mới đòi hỏi người chơi phải di chuyển xung quanh nhà, hoặc tham gia nhiệm vụ tìm kiếm, cứu nạn giúp xác định những người còn sống khác.

“Giống như cách mà điện thoại và bộ phát Wi-fi đã trở thành trang thiết bị thiết yếu trong mỗi gia đình, tôi tin rằng các thiết bị công nghệ không dây sẽ tạo nên một cuộc sống tiện lợi cho các hộ gia đình trong tương lai.”, GS. Katabi khẳng định.

Thách thức mà các nhà nghiên cứu phải đương đầu là hầu hết các mạng thần kinh nhân tạo đều được hình thành bằng cách sử dụng dữ liệu được đánh dấu/gắn nhãn bằng tay. Chẳng hạn, một mạng thần kinh để nhận dạng loài mèo yêu cầu người ta phải xem rất nhiều hình ảnh và gắn với mỗi hình ảnh đó sẽ là “mèo” hoặc “không phải mèo”. Trong khi đó, các tín hiệu radio không thể được con người gắn nhãn một cách dễ dàng.

Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã thu thập các thí nghiệm dùng cả thiết bị không dây lẫn máy ảnh. Họ thu thập hàng ngàn tấm ảnh người đang thực hiện các hành động như đi lại, nói chuyện, ngồi, mở cửa và chờ thang máy.

Sau đó, họ sử dụng những hình ảnh này để chuyển sang hình ảnh dạng que – những hình ảnh hiển thị được cho mạng thần kinh cùng với tín hiệu radio tương ứng. Sự kết hợp của dẫn chứng này cho phép hệ thống tìm hiểu mối liên hệ giữa tín hiệu radio với các hình dạng que của những ai ở tại hiện trường.

Sau đào tạo, RF-Pose đã có thể nhận đạng được tư thế, cử chỉ của một người mà không cần máy ảnh, chúng chỉ sử dụng các phản xạ không dây “bật” ra khỏi cơ thể người.

Vì máy ảnh không thể nhìn xuyên tường, mạng chưa bao giờ được dạy để thu nhận dữ liệu qua tường. Thế nhưng mạng thần kinh đã tự nhận diện được chuyển động ở bên kia bức tường.

“Nếu bạn nghĩ hệ thống thị giác máy tính  là một giáo viên, đây là ví dụ điển hình cho sự vượt trội của học viên hơn cả giáo viên của mình.”, GS. Antonio Torralba, MIT, nói thêm.

Bên cạnh khả năng cảm biến chuyển động, các tác giả cũng cho thấy rằng họ có thể sử dụng các tín hiệu không dây để xác định chính xác một ai đó 83% thời gian trong một đội gồm 100 người. Khả năng này có thể đặc biệt hữu dụng đối với các hoạt động tìm kiếm, cứu nạn, bởi chúng có thể giúp xác định danh tính từng người cụ thể.

“Bằng cách sử dụng kết hợp dữ liệu trực quan và Trí tuệ nhân tạo để nhìn qua tường, chúng tôi có thể giúp mọi người phân tích môi trường thông minh hơn, rõ ràng hơn, từ đó mang lại một cuộc sống an toàn và hiệu quả hơn.”, một nhà nghiên cứu khẳng định.

Sơn Phạm

Lược dịch theo MIT News


Tác giả bài viết trên là Adam Conner-Simons & Rachel Gordon, CSAIL.