ИИ научили выявлять кашель по изменениям WiFi-сигнала 21.12.2022 Марина Глайборода #Искусственный Интеллект#исследования#медицина Ученые Национального института стандартов и технологий США (NIST) разработали ИИ-алгоритм BreatheSmart для выявления проблем с дыханием по незначительным изменениям WiFi-сигналов. По словам исследователей, в лабораторных условиях точность модели глубокого обучения составила 99,54%. WiFi-сигналы практически повсюду. Они отскакивают и проходят сквозь поверхности, пытаясь связать устройства с маршрутизаторами. Любые действия людей, включая движения их тел при вдохах и выдохах, меняют путь сигнала. Грудная клетка человека функционирует по-разному во время спокойного дыхания и кашля. При этом можно проследить различия в распространении WiFi. Другие исследователи изучали использование сигналов беспроводной сети для обнаружения людей и распознавания их движений. Однако эти подходы требовали применения специальных сенсорных устройств и обширных датасетов. В 2017 году Origin Wireless представила алгоритм, использующий беспроводную ячеистую сеть для обнаружения даже незначительных движений. По данным компании, технология работает с любым соответствующим оборудованием. В NIST заявили, что BreatheSmart также можно использовать с уже доступными на рынке маршрутизаторами и устройствами. Для работы системы требуется только один роутер и подключенный девайс. Ученые изменили прошивку маршрутизатора, чтобы он проверял информацию о состоянии канала (CSI) десять раз в секунду. Это сигналы, отправляемые устройствами вроде смартфона или ноутбука на роутер. Маршрутизатор выявит изменения в случае возникновения отклонений в окружающей среде. Исследователи смоделировали несколько вариантов дыханий человека с помощью манекена. Они отслеживали изменения CSI-сигналов через роутер и приемный девайс. Чтобы разобраться с собранными данными, ученые разработали BreatheSmart. Тестирование алгоритма BreatheSmart. Данные: NIST. По словам специалистов, их решение поможет сторонним разработчикам создать программное обеспечение для дистанционного отслеживания дыхания человека, использующее существующее оборудование. «Мы собираем данные с помощью ПО на маршрутизаторе. Но это можно сделать через мобильное приложение», — заявил научный сотрудник NIST Джейсон Кодер. Напомним, в сентябре американские исследователи объявили о создании ИИ-системы для диагностики и изучения болезней по голосу. Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ! Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER Ученые Национального института стандартов и технологий США (NIST) Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся ИИ-алгоритм BreatheSmart для выявления проблем с дыханием по незначительным изменениям WiFi-сигналов.
По словам исследователей, в лабораторных условиях точность модели глубокого обучения составила 99,54%.
WiFi-сигналы практически повсюду. Они отскакивают и проходят сквозь поверхности, пытаясь связать устройства с маршрутизаторами. Любые действия людей, включая движения их тел при вдохах и выдохах, меняют путь сигнала.
Грудная клетка человека функционирует по-разному во время спокойного дыхания и кашля. При этом можно проследить различия в распространении WiFi.
Другие исследователи изучали использование сигналов беспроводной сети для обнаружения людей и распознавания их движений. Однако эти подходы требовали применения специальных сенсорных устройств и обширных датасетов.
В 2017 году Origin Wireless Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся алгоритм, использующий беспроводную ячеистую сеть для обнаружения даже незначительных движений. По данным компании, технология работает с любым соответствующим оборудованием.
В NIST заявили, что BreatheSmart также можно использовать с уже доступными на рынке маршрутизаторами и устройствами. Для работы системы требуется только один роутер и подключенный девайс.
Ученые изменили прошивку маршрутизатора, чтобы он проверял информацию о состоянии канала (CSI) десять раз в секунду. Это сигналы, отправляемые устройствами вроде смартфона или ноутбука на роутер.
Маршрутизатор выявит изменения в случае возникновения отклонений в окружающей среде.
Исследователи смоделировали несколько вариантов дыханий человека с помощью манекена. Они отслеживали изменения CSI-сигналов через роутер и приемный девайс.
Чтобы разобраться с собранными данными, ученые разработали BreatheSmart.
По словам специалистов, их решение поможет сторонним разработчикам создать программное обеспечение для дистанционного отслеживания дыхания человека, использующее существующее оборудование.
или Зарегистрируйся.
По словам исследователей, в лабораторных условиях точность модели глубокого обучения составила 99,54%.
WiFi-сигналы практически повсюду. Они отскакивают и проходят сквозь поверхности, пытаясь связать устройства с маршрутизаторами. Любые действия людей, включая движения их тел при вдохах и выдохах, меняют путь сигнала.
Грудная клетка человека функционирует по-разному во время спокойного дыхания и кашля. При этом можно проследить различия в распространении WiFi.
Другие исследователи изучали использование сигналов беспроводной сети для обнаружения людей и распознавания их движений. Однако эти подходы требовали применения специальных сенсорных устройств и обширных датасетов.
В 2017 году Origin Wireless Для просмотра ссылки Войди
В NIST заявили, что BreatheSmart также можно использовать с уже доступными на рынке маршрутизаторами и устройствами. Для работы системы требуется только один роутер и подключенный девайс.
Ученые изменили прошивку маршрутизатора, чтобы он проверял информацию о состоянии канала (CSI) десять раз в секунду. Это сигналы, отправляемые устройствами вроде смартфона или ноутбука на роутер.
Маршрутизатор выявит изменения в случае возникновения отклонений в окружающей среде.
Исследователи смоделировали несколько вариантов дыханий человека с помощью манекена. Они отслеживали изменения CSI-сигналов через роутер и приемный девайс.
Чтобы разобраться с собранными данными, ученые разработали BreatheSmart.
По словам специалистов, их решение поможет сторонним разработчикам создать программное обеспечение для дистанционного отслеживания дыхания человека, использующее существующее оборудование.
Напомним, в сентябре американские исследователи объявили о создании ИИ-системы для Для просмотра ссылки Войди«Мы собираем данные с помощью ПО на маршрутизаторе. Но это можно сделать через мобильное приложение», — заявил научный сотрудник NIST Джейсон Кодер.
- Источник новости
- forklog.com