¿Y si te digo que existe una tecnología con la que puedes ver lo que hay detrás de una pared? Puedes pensar que estoy hablando de una película de ciencia ficción, pero no. Es real y puedes conseguirlo únicamente usando unos sensores y la señal WiFi de tu casa.
Te presento a otro inventor o innovador español: Fernando de la Torre que, junto a su equipo, ha presentado una red neuronal que genera una imagen realista de una persona, aunque esta esté detrás de un muro y en un espacio que esté completamente a oscuras.
Este sistema, bautizado como DensePose, puede incluso detectar el cuerpo en movimiento, o varias personas a la vez, atravesando paredes y facilitando labores de seguridad o incluso de localización de posibles rehenes en una situación de peligro o saber si hay intrusos en tu hogar.
Y todo gracias a sensores WiFi y su señal del router, que nos rodea y que usamos diariamente en nuestro trabajo o vida personal.
Tecnología de sensor WiFi con sello español
Ya hemos hablado en Nobbot de otros inventos que han nacido de la mente innovadora de un español, como es el caso de las baliza V16 de Jorge Torre y Jorge Costas. En esta ocasión, es el turno del investigador Fernando de la Torre.
Todo surge de un estudio de la Universidad Carnegie Mellon de Pittsburgh, Pensilvania. Ya se habían conseguido muchos avances relacionados con la detección de cuerpos en movimiento, como los radares, las cámaras RGB o los sensores LiDiar.
Sin embargo, es la primera vez que se consigue ver a través de las paredes y en ausencia de luz usando una tecnología asequible y sencilla y que, además, todos conocemos: sensores WiFi o los routers de internet inalámbrico.
¿Cómo ver a través de las paredes y detectar movimiento?
Pero, ¿cómo lo consiguieron? De la Torre y sus compañeros Jiaqi Geng y Dong Huang instalaron un sensor en una habitación con el que consiguieron saber la localización de diferentes cuerpos en la oscuridad o, incluso, escondidos detrás de otros objetos robustos y opacos.
Dicho sensor, funciona gracias a un algoritmo que puede predecir las poses estrictamente en función de las señales. Y fue esta justamente la clave para, posteriormente, desarrollar una red neuronal.
Para «ver a las personas» o, mejor dicho, conseguir una imagen o representación real de una persona, ya no hace falta tener a mano ningún LiDAR ni tecnologías muy costosas. Todo se sustituye por un router y sensores WiFi, concretamente el TP-Link Archer A7 AC1750.
Para llevar a cabo el experimento, varias personas se metieron en una habitación cerrada y con paredes gruesas. Usaron los algoritmos para analizar las señales y obtener una imagen o representación exhaustiva de esas personas. Se podría decir que la imagen conseguida es casi una fotografía, pero sin tocar una cámara en ningún momento.
Aquí es precisamente donde está la ventaja de este mecanismo. Los investigadores afirman que se trata de un sistema alternativo a la captación de imágenes. No se requiere luz, simplemente el sensor WiFi.
Como inconveniente, si hay más de tres personas en la misma sala, la detección de cuerpos puede fallar. Aunque hay que recordar que la tecnología DensePose está en sus primeras fases todavía.
¿La herramienta DensePose puede suponer un problema de privacidad?
Con DensePose solo se ven formas, pero eso sí, muy precisas. Por eso, los impulsores de esta herramienta aseguran que es mucho menos invasiva que las cámaras cámara RGB. Se podrían utilizar estos routers WiFi como un sustituto de los sistemas de videovigilancia.
Además, con estas señales de WiFi se irrumpe menos en la privacidad de las personas, porque no se les está grabando, como ocurre con las cámaras de videovigilancia habituales.
«La mayoría de los hogares de los países desarrollados ya tienen WiFi en casa, y esa tecnología puede ampliarse para vigilar el bienestar de las personas mayores o simplemente identificar comportamientos sospechosos en el hogar», explican los autores.
Es importante aclarar que la tecnología de WiFi SensePose aún no está lista para su uso comercial o doméstico, pero el lanzamiento ya ha supuesto toda una revolución con miles de posibles aplicaciones en un futuro muy cercano.
Puedes consultar los resultados de la investigación de De la Torre y su equipo en la web de publicaciones científicas arXiv.
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