Inteligencia artificial usa cambios en la señal WiFi para ayudar a identificar problemas respiratorios

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NIST dice que funciona con enrutadores y dispositivos existentes.

Investigadores del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) han desarrollado una forma de monitorear la respiración basada en pequeños cambios en las señales WiFi.

Dicen que su algoritmo de aprendizaje profundo BreatheSmart podría ayudar a detectar si alguien en el hogar tiene problemas para respirar.

Las señales WiFi son casi omnipresentes.

Rebotan y atraviesan superficies cuando intentan conectar dispositivos con enrutadores.

Pero cualquier movimiento alterará la ruta de la señal, incluida la forma en que el cuerpo se mueve mientras respiramos, lo que puede cambiar si tenemos algún problema.

Por ejemplo, su pecho se moverá de manera diferente si está tosiendo.

Otros investigadores han explorado el uso de señales WiFi para detectar personas y movimientos, pero sus enfoques requerían dispositivos de detección dedicados y sus estudios proporcionaron datos limitados.

Hace unos años, una empresa llamada Origin Wireless desarrolló un algoritmo que funciona con una red de malla WiFi.

De manera similar, NIST dice que BreatheSmart funciona con enrutadores y dispositivos que ya están disponibles en el mercado.

Solo requiere un solo enrutador y un dispositivo conectado.

Los científicos cambiaron el firmware de un enrutador para que verificara la “información de estado del canal” o CSI, con más frecuencia.

CSI se refiere a las señales que se envían desde un dispositivo, como un teléfono o una computadora portátil, al enrutador.

Señales CSI son consistentes y el enrutador entiende cómo deberían verse, pero las desviaciones en el entorno, como que la señal se vea afectada por las superficies o el movimiento, modifican las señales.

Los investigadores lograron que el enrutador solicitara estas señales CSI hasta 10 veces por segundo para obtener una mejor idea de cómo se estaba modificando la señal.

El equipo simuló varias condiciones de respiración con un maniquí y supervisó los cambios en las señales de CSI con un enrutador comercial y un dispositivo receptor.

Para dar sentido a los datos que recopilaron, la investigadora asociada del NIST, Susanna Mosleh, desarrolló el algoritmo.

En un artículo, los investigadores notaron que BreatheSmart identificó correctamente las condiciones de respiración simuladas el 99,54 por ciento de las veces.

Mosleh y Jason Coder, que dirige la investigación del NIST en metrología de espectro compartido, esperan que los desarrolladores puedan usar su investigación para crear un software que pueda monitorear de forma remota la respiración de una persona con el hardware existente.

“Todas las formas en que recopilamos los datos se realizan en el software en el punto de acceso (en este caso, el enrutador), lo que podría hacerse mediante una aplicación en un teléfono”, dijo Coder.

“Este trabajo trata de exponer cómo alguien puede desarrollar y probar su propio algoritmo.

Este es un marco para ayudarlos a obtener información relevante”.

Fuente: IEEE Xplore