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Au MIT, un système à base de réseau neuronal pour "voir" à travers les murs

Des chercheurs du MIT se sont affairés sérieusement à associer réseau neuronal et signal radio au sein d'un système baptisé RF-Pose. Celui-ci peut traquer des individus dans son environnement et générer des modèles wireframe en temps réel sans même nécessiter d'avoir les sujets dans sa ligne de mire. Entraîner un réseau neuronal n'est pas une tâche toujours aisée et nécessite initialement une quantité de data préenregistrée assez conséquente. Un traitement dont le marquage des données est en général fait manuellement par intervention humaine. Malheureusement, dans ce cas précis, le marquage des ondes radio dans le but de les rendre exploitables par l'IA aurait été beaucoup plus difficile à réaliser que pour des données "classiques".

 

Pour procéder avec leur expérience, les chercheurs ont ainsi collecté dans un premier temps les données résultants des pings d'un signal sans fil et du suivi par caméra de personnes en mouvement. Le film obtenu de la caméra fut ensuite retravaillé afin de générer des figures squelettiques sous forme de bâtons à la place des cobayes, des données associées par la suite avec les résultats des ondes radios. En conséquence, c'est cette combinaison qui a été utilisée pour l’entraînement du réseau neuronal. Et c'est donc en faisant le lien entre les squelettes-bâtons et les données obtenues par signal radio que le réseau neuronal a ainsi pu recrée les figures des personnes en mouvement en se servant tout simplement des réflexions des ondes radio, y compris quand les sujets du test se situaient derrière un mur !

 

 

Il est important de préciser que la caméra n'a pu à aucun moment voir ce qui se passait de l'autre côté du mur, et le système en particulier n'a jamais été entraîné spécifiquement pour procéder à l'identification d'un individu situé derrière un obstacle. La chose fonctionne donc uniquement et "simplement" grâce aux rebondissements des ondes radio quelle que soient la position et l'activité de la personne, et ce même en présence de plusieurs sujets.

Évidemment, comme toute expérience d'une technologie quasiment encore à ses débuts, il reste énormément de travail à faire afin d’améliorer le procédé et sa qualité. Mais une fois perfectionnée, les usages et les intérêts d'une telle solution pourraient être multiples, comme souvent autant dans un contexte militaire que médical en complément ou en remplacement des technologies déjà existantes, et pourquoi pas en faire une adaptation comme outil de capture de mouvement pour les jeux vidéo et un jour finalement reléguer les PS Move et Kinect au statut d'antiquité !

 

vision xray reseau neuronal

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