Aucune formation préalable en machine learning n’est requise
De l’autre côté du miroir: Les chercheurs étudient depuis longtemps le concept de l’utilisation du Wi-Fi pour « voir » à travers les murs. Une étude récente suggère désormais une méthode alternative pour relever ce défi, une méthode qui semble capable de générer une approximation de l’alphabet anglais à l’aide d’appareils Wi-Fi commerciaux facilement disponibles.
Des chercheurs de l’Université de Californie à Santa Barbara ont développé une nouvelle méthode d’imagerie d’objets au-delà de la ligne de mire, qu’ils ont baptisée « Wiffract ». Cette technique exploite l’interaction des signaux radiofréquences (RF) Wi-Fi avec les bords des objets qui doivent être imagés, guidée par les principes de la théorie de la diffraction géométrique (GTD). Avec le modèle mathématique approprié, Wiffract peut produire des résultats remarquables, tels que « lire » des formes et des lettres à travers les murs.
Les chercheurs expliquent que lorsqu’une onde RF rencontre un point de bord, elle génère un cône de rayons sortants appelé « cône de Keller » conformément au GTD. Le modèle mathématique de Wiffract peut capturer les bords d’objets stationnaires en utilisant la théorie GTD et les cônes de Keller correspondants. Une fois qu’il a identifié les « points de bord de haute confiance », Wiffract peut reconstruire les formes des objets tout en améliorant davantage la carte de bord résultante grâce à des techniques avancées de vision par ordinateur.
Selon les chercheurs, Wiffract s’est avéré efficace dans diverses expériences, y compris ce qu’ils considèrent comme la première démonstration de lecture Wi-Fi de l’alphabet anglais à travers les murs. Les principales caractéristiques de cette nouvelle méthode incluent sa capacité à utiliser les ondes radio provenant d’émetteurs-récepteurs Wi-Fi disponibles dans le commerce pour l’imagerie et le fait qu’elle élimine le besoin de former un algorithme d’apprentissage automatique pour la détection RF.
Grâce à l’omniprésence du Wi-Fi et d’autres signaux sans fil, explique l’équipe, il existe désormais un « intérêt considérable » pour l’utilisation des signaux radio pour diverses applications, notamment la détection et « l’apprentissage de l’environnement ». Les méthodes d’imagerie précédentes reposaient sur le mouvement pour la « reconnaissance d’activité » ou l’identification de personnes, tandis que l’imagerie des détails d’objets stationnaires restait un problème considérablement difficile.
Wiffract offre une solution à ce problème, car il peut efficacement imager des objets stationnaires via Wi-Fi, ce qui pourrait être utile pour « la compréhension de la scène et l’inférence du contexte en général ». Les chercheurs proposent plusieurs applications potentielles pour cette technologie émergente, notamment les maisons intelligentes, les « espaces intelligents », la surveillance de l’état des structures, les opérations de recherche et de sauvetage, la surveillance, les domaines d’excavation, etc.
L’équipe de l’UC Santa Barbara évite toute discussion sur les implications de Wiffract en matière de confidentialité. Une technologie capable de lire à travers les murs pourrait soulever de sérieux problèmes de sécurité, offrant potentiellement aux cybercriminels un nouvel outil pour compromettre la vie privée à distance. Les forces de l’ordre pourraient également utiliser cette technique, espérons-le à des fins légitimes.
