Os avanços nas técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina levaram a um desenvolvimento significativo na estimativa de posição humana 2D e 3D a partir de câmeras RGB (Vermelho, Verde, Azul), LiDAR (detecção remota por laser) e radares. Isso é de uso relevante no campo militar, por exemplo, ou no campo policial.
No entanto, a estimativa da posição dos corpos humanos a partir de imagens é afetada pela oclusão, ou seja, um campo de visão estreito ou mesmo opaco, e pela má qualidade da iluminação (escuridão ou ofuscamento), que são comuns em muitas situações. Sem mencionar que as tecnologias de radar e LiDAR requerem equipamentos especializados que são caros e consomem muita energia e, portanto, são difíceis de usar.
Além disso, colocar esses sensores em áreas não públicas gera preocupações significativas com a privacidade. Para lidar com essas limitações, pesquisas recentes exploraram o uso de antenas Wi-Fi (sensores 1D) para segmentação corporal e detecção de pontos-chave do corpo.
Nesse contexto, uma equipe de pesquisa da Carnegie Mellon University aborda esses problemas, propondo um método para detectar a forma tridimensional e os movimentos de corpos humanos em uma sala, usando apenas roteadores Wi-Fi, em cenários com campo de visão restrito e incluindo várias pessoas. Seu estudo foi publicado no arXiv (e ainda não foi revisado por pares).
Gateway: WiFi
Especificamente, os autores do estudo usaram o DensePose, um sistema para mapear todos os pixels na superfície de um corpo humano em uma foto. Conforme detalhado em um artigo da Vice, o DensePose foi desenvolvido por pesquisadores de Londres e pesquisadores de IA do Facebook. Em seguida, eles desenvolveram uma rede neural profunda que mapeia a fase e a amplitude dos sinais Wi-Fi enviados e recebidos pelos roteadores para coordenadas em corpos humanos. Os dados são processados usando algoritmos de visão computacional.
Você deve saber que a busca por alternativas menos dispendiosas aos sistemas LIDAR é antiga. De fato, em 2013, uma equipe de pesquisadores do MIT descobriu uma maneira de usar sinais de celular para ver através das paredes; em 2018, outra equipe do MIT usou o Wi-Fi para detectar pessoas em outra sala e traduzir aproximadamente seus movimentos.
Os autores acreditam que os resultados de seu estudo revelam que o modelo pode estimar o posicionamento preciso de vários assuntos, com desempenho comparável a abordagens baseadas em imagens, usando sinais Wi-Fi como única entrada.
Ética e privacidade
Além da proeza tecnológica, os autores não fazem menção aos problemas éticos que isso levanta. Além disso, como aponta o artigo da Vice, a equipe acredita que seu estudo deve ser visto como um progresso no direito à privacidade.
Eles escrevem em seu artigo: “Ele [o novo dispositivo] protege a privacidade dos indivíduos e o equipamento necessário pode ser adquirido a um preço razoável”. Eles acrescentam: “Na verdade, a maioria das casas nos países desenvolvidos já tem Wi-Fi em casa, e essa tecnologia pode ser ampliada para monitorar o bem-estar dos idosos ou simplesmente identificar comportamentos suspeitos em casa”.
Mas eles nunca especificam o que o “comportamento suspeito” pode incluir, caso essa tecnologia chegue ao mercado convencional. Quem julgaria a análise dos vídeos editados? Isso é uma invasão séria de privacidade, mesmo ao usar o Wi-Fi? Vale a pena abordar todas essas questões, com mais pesquisas.
Embora seu modelo permaneça limitado por dados de treinamento público, a equipe planeja coletar “dados de vários layouts” e expandir seu trabalho para prever a forma 3D do corpo humano por meio de sinais Wi-Fi.
Drones usando a brecha Wi-Fi
Você deve saber que uma equipe de pesquisa baseada na Universidade de Waterloo em 2022 desenvolveu um dispositivo movido a drone que também pode usar redes Wi-Fi para ver através das paredes.
O dispositivo, apelidado de Wi-Peep, pode voar perto de um prédio e, em seguida, usar a rede Wi-Fi dos residentes para identificar e localizar todos os dispositivos habilitados para Wi-Fi em segundos, do roteador ao relógio.
O Wi-Peep explora uma falha que os pesquisadores chamam de “Wi-Fi educado”, de acordo com um comunicado. Mesmo que uma rede seja protegida por senha, os dispositivos inteligentes responderão automaticamente às tentativas de contato de qualquer dispositivo dentro do alcance. O Wi-Peep envia várias mensagens para um dispositivo enquanto ele voa e, em seguida, mede o tempo de resposta de cada uma, permitindo identificar a localização do dispositivo em um metro.
Os pesquisadores advertem extrapolando: “Usando tecnologia semelhante, pode-se rastrear os movimentos dos guardas de segurança dentro de um banco rastreando a localização de seus telefones ou smartwatches. Da mesma forma, um ladrão pode identificar a localização e o tipo de dispositivos inteligentes em uma casa, incluindo câmeras de segurança, laptops e smart TVs, para encontrar um bom candidato para uma invasão. Além disso, operar o dispositivo por meio de um drone significa que ele pode ser usado de forma rápida e remota, com poucas chances de o usuário ser detectado.”
A equipe está, portanto, instando os fabricantes de chips Wi-Fi a introduzir variações artificiais e aleatórias no tempo de resposta do dispositivo, o que tornará cálculos como os que o Wi-Peep usa extremamente imprecisos.
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