Dla wielu osób Wi-Fi jest symbolicznym ratunkiem– nowe badania przeprowadzone przez National Institute of Standards and Technology (NIST) dowodzi, że może być dosłownym ratunkiem.
Modyfikując gotowy router Wi-Fi za pomocą aktualizacji oprogramowania układowego i algorytmu głębokiego uczenia, naukowcy byli w stanie wykryć wzorce oddychania wskazujące na niewydolność oddechową w manekinie medycznym. Pomysł, aby spróbować zebrać sygnały Wi-Fi w celu monitorowania wzorców oddychania ludzi w ich domach, narodził się podczas szczytu pandemii COVID-19. Gdy świat wszystkich wywrócił się do góry nogami, kilku z nas w NIST myślało o tym, co moglibyśmy zrobić, aby pomóc – powiedział Jason Coder, badacz NIST. Nie mieliśmy czasu na opracowanie nowego urządzenia, więc jak możemy wykorzystać to, co już mamy?
Przeczytaj także: Zobacz co się dzieje, gdy nie opuścisz deski w toalecie?
Odpowiedź przyszła, patrząc na fale radiowe, które umożliwiają komunikację między urządzeniami, takimi jak telefony komórkowe lub tablety, a routerami, których używają do łączenia się z internetem. Gdy te fale radiowe przemieszczają się tam iz powrotem, napotykają przeszkody, takie jak meble lub ludzie, które nieznacznie je zmieniają.
Badając te zmiany, Coder, współpracowniczka naukowa Susanna Mosleh i współpracownicy z Office of Science and Engineering Labs (w Centrum Urządzeń i Zdrowia Radiologicznego FDA) wierzyli, że mogą wykryć subtelne zmiany w ciele osoby, które wskazywałyby na trudności w oddychaniu – W podobny sposób sygnały Wi-Fi były wykorzystywane do liczenia ludzi przez ściany i monitorowania wzorców snu.
Aby przetestować ten pomysł, zespół umieścił manekin symulujący oddychanie w pomieszczeniu pochłaniającym fale radiowe, zwanym komorą bezechową. Skonfigurowali także komercyjny router Wi-Fi i odbiornik. Ponieważ manekin naśladował różne wzorce oddychania, w tym te, które wskazywałyby na astmę, POChP oraz nienormalnie wolne i szybkie tempo oddychania, zarejestrowano zakłócenia w falach radiowych, a dane były przesyłane około 10 razy na sekundę.
Doprowadziło to do zebrania ogromnej ilości informacji, które należało przeanalizować, aby odkryć, które zakłócenia fal odpowiadały symulowanym trudnościom w oddychaniu w manekinie. Aby to wszystko przesiać, Mosleh stworzyła algorytm głębokiego uczenia się, który zespół nazwał BreatheSmart. Po ustaleniu równania i wprowadzeniu danych stwierdzono, że jest ono skuteczne w 99,54% w prawidłowej klasyfikacji wzorców oddychania.
Fakt, że system może współpracować z istniejącymi routerami, daje naukowcom nadzieję, że pewnego dnia może zostać wdrożony po prostu za pomocą aplikacji na smartfony, która dostarczyłaby aktualizację oprogramowania układowego routera. Mówią też, że ich praca tworzy ramy, w których można dopasować inne rodzaje algorytmów monitorowania.
Oczywiście testy przeprowadzane w zamkniętym pomieszczeniu z manekinem medycznym będą zupełnie inne niż w rzeczywistych zastosowaniach, w których ludzie poruszają się między meblami, zwierzętami domowymi i sobą nawzajem, ale badania są co najmniej dowodem słuszności koncepcji systemu – to już jest bardzo obiecujące!
Informacje o badaniach zostały opublikowane w czasopiśmie IEEE Access.
➔ Obserwuj nas w Google News, aby być na bieżąco!
źródło: NIST | New Atlas
Od 2005 roku zajmuję się komunikacją internetową i e-marketingiem, jestem pasjonatem urządzeń mobilnych oraz nowych technologii – i nie waham się ich używać.