Wi-Fi zrewolucjonizuje metaverse? Tak twierdzą naukowcy z Uniwersytetu Technologicznego w Singapurze

Zespół naukowców z Uniwersytetu Technologicznego Nanyang w Singapurze zaprezentował niedawno nową metodę śledzenia ruchu człowieka w metaverse. Chce wykorzystać w tym celu Wi-Fi.
  • Wi-Fi ma pomóc w badaniach nad metaverse.
  • Nad stosownym modelem pracują naukowcy z Singapuru.

Po co nam metaverse?

Główną ideą metaverse nie jest tworzenie fantastycznych światów. Najważniejsza jest możliwość kreowania w nim "odbitek" obiektów i ludzi ze świata rzeczywistego. Dziś rejestrowanie ludzkiej aktywności w metaświecie umożliwiają czujniki i kamery. Tyle że model ten ma ograniczenia. System wykrywania oparty na urządzeniu, takich jak ręczny kontroler z czujnikiem ruchu, „przechwytuje informacje tylko w jednym punkcie ludzkiego ciała i dlatego nie może modelować bardzo złożonej aktywności” – piszą naukowcy. Stąd też pomysł, by wykorzystać Wi-Fi.

Wi-Fi i przełom w badaniach

Naukowcy od lat wykorzystują czujniki Wi-Fi do śledzenia ruchu człowieka. Podobnie jak radar, sygnały radiowe używane do wysyłania i odbierania danych, Wi-Fi mogą być wykorzystywane do wykrywania obiektów w przestrzeni. Czujniki takie można dostosować tak, by rejestrowały nawet bicie serca, monitorowały wzorce oddychania i snu, a nawet wyczuwały ludzi przez ściany. Jak podał singapurski zespół:
Istniejące rozwiązania wykorzystujące Wi-Fi i moduły wizyjne opierają się na ogromnych, oznakowanych danych, których gromadzenie jest bardzo kłopotliwe. […] Proponujemy nowatorskie, nienadzorowane, wielomodalne rozwiązanie HAR [rozpoznawania aktywności człowieka], MaskFi, które wykorzystuje wyłącznie nieoznakowane dane wideo i dane dotyczące aktywności Wi-Fi do szkolenia modeli.
Aby wytrenować niezbędne modele wymagane do eksperymentowania z działaniem Wi-Fi pod kątem HAR, naukowcy muszą jednak najpierw zbudować bibliotekę danych szkoleniowych dla AI, która wesprze cały proces. Zbiory danych wykorzystywane do uczenia sztucznej inteligencji muszą zawierać tysiące, a nawet miliony punktów danych, w zależności od celów konkretnego modelu. Jak podają twórcy, przy badaniach nad systemem MaskFi udało się osiągnąć około 97% dokładności w dwóch powiązanych testach porównawczych. Oznacza to, że system ten może służyć jako mechanizm do stworzenia reprezentacji naszego świata (dokładniej: jego cyfrowego odbicia) w skali 1:1 i w czasie rzeczywistym. //www.youtube.com/watch?v=7LTr02cJkiA&embeds_referring_euri=https%3A%2F%2Fcointelegraph.com%2F&source_ve_path=MjM4NTE&feature=emb_title

Komentarze

Ranking giełd