無線信号と人工知能を組み合わせることで、研究者たちは興味深いことを可能にしました。壁の向こう側を移動する人々の姿を、骸骨のような形で観察できるのです。まるでSWAT部隊がドアを蹴破る前に持っていたくなるような技術のように聞こえますが、実はこの技術は既に驚くべき用途で活用されています。パーキンソン病患者の自宅での動きをモニタリングするのです。
この種の技術への関心は数十年前からあると、このプロジェクトの主任研究員であり、MITで電気工学とコンピュータサイエンスの教授を務めるディナ・カタビ氏は語る。「DARPA（国防高等研究計画局）による、無線信号を用いて壁越しに人物を検知しようとする大規模プロジェクトがありました」と彼女は言う。しかし、この最新の研究以前は、これらのシステムでできることはせいぜい、壁の向こうに潜む人物の「塊」のような形を明らかにすることくらいだった。
この技術は、より正確な情報も明らかにできるようになりました。シーン内の人物を骨格のような棒人間として描写し、歩いたり座ったりといった日常的な動作をリアルタイムで表示できるのです。肘、腰、足といった関節を含む、体の主要部位に焦点を当てています。人物が（壁に隠れているかどうかに関わらず）一歩踏み出すと、「作成した骨格、つまり棒人間が一緒に一歩踏み出すのが分かります」と彼女は言います。「人物が座ると、棒人間が座っているのが分かります。」
仕組み
使用される無線信号は Wi-Fi に似ていますが、強度は大幅に低くなります。
このシステムが機能するのは、電波が壁などの物体を透過し、人体（ほとんどが水で、電波の透過には不向き）で反射して壁を通り抜け、デバイスに戻ってくるからです。「問題は、それをどう解釈するかです」とカタビ氏は言います。ここでAI、特にニューラルネットワークと呼ばれる機械学習ツールが活躍します。
人工知能の研究者は、データから独自のルールを推測して学習できるニューラルネットワークを訓練するために、注釈付きの情報を入力します。これは教師あり学習と呼ばれるプロセスです。自動運転車に信号機の外観を教えたいですか？信号機を含む画像を見せ、画像内の信号機の位置を示す注釈を付けます。ニューラルネットワークは一般的に画像の解釈に使用されますが、ある言語から別の言語への翻訳や、与えられたデータを模倣して新しいテキストを生成するなどの複雑なタスクにも使用できます。
しかし、今回のケースでは問題がありました。「無線信号から頭の位置や関節の位置などをラベル付けできる人はいません」と彼女は言います。つまり、画像にラベルを付けるのは簡単ですが、人から反射した電波データにラベルを付けるのはそう簡単ではないということです。
彼らが訓練期間のみに用いた解決策は、無線とカメラを組み合わせ、カメラが生成した画像にラベルを付けることで、ニューラルネットワークが行動を関連付けられるようにすることだった。これは壁のない場所で、カメラが実際に視界を得られる状態で行わなければならなかった。「カメラからのラベルと、同時に発生する無線信号を使い、訓練に利用しました」と彼女は言う。
訓練後、システムは遮蔽物のない、見えている人物のみで訓練されていたにもかかわらず、隠れている人物を検知できることに驚きました。「壁の向こうにいる人物の棒人間を認識し、作成することができました」と彼女は言います。「訓練中はそのような人物は見たことがなかったのですが。」
それだけでなく、歩き方で人を判別することも可能です。別のニューラルネットワークの助けを借りて、システムは人が歩いている例を学習し、その後、同じ人物が関わる新たな事例を学習することで、壁越しであっても83%以上の精度で個人を識別できるようになりました。
どのように使用されるのでしょうか?
研究者たちはすでに、パーキンソン病患者を対象とした小規模な研究でこのシステムの使用を開始しています。患者の自宅にデバイスを設置することで、カメラを使わずに快適な環境で患者の動きをモニタリングできます。つまり、従来のビデオ撮影よりも侵襲性が低く、患者の体の動きを把握できるということです。この研究には7人が参加し、8週間にわたって実施されました。
カタビ氏によると、結果は患者評価に用いられる標準的な質問票と「高い相関性」を示した。「さらに、パーキンソン病患者の生活の質、つまり行動や機能状態に関する追加情報も明らかになりました」。マイケル・J・フォックス財団はさらなる研究に資金提供している。カタビ氏によると、このような患者のモニタリングは「白衣症候群」の予防に役立つ可能性があるという。「白衣症候群」とは、患者が医師の診察を受ける際に、医師の前で普段とは異なる行動をとる状態を指す。
これらすべてはプライバシーの問題を引き起こすが、カタビ氏は、本人の同意なしに使用されることを意図したものではないと述べている。
