Forscher des American National Institute of Standards and Technology (NIST) nutzen Daten dazu
Wi-Fi-Router senden ständigein elektromagnetisches Signal im Radiofrequenzbereich, erklären die Wissenschaftler. Diese Strahlung wird reflektiert oder durch alles in der Umgebung geleitet: Wände, Möbel und sogar Menschen. Die Bewegung einer Person im Raum und sogar einfaches Atmen verändern den Signalweg vom Router zum Gerät des Benutzers geringfügig.
Die Forscher nutzten eine medizinische Puppe, die Atemprobleme simuliert, um zu untersuchen, wie sich Störungen auf das WLAN-Signal auswirken. Bild: R. Jacobson/NIST
Forscher haben einen Algorithmus für Deep entwickeltBreatheSmart-Training, das diese winzigen Änderungen analysieren und die Atemfrequenz der Person messen kann. Zur Auswertung verwendet das Programm Link State Data (CSI), also eine Reihe von Signalen, die von einem Client (z. B. Handy oder Laptop) an einen Access Point (z. B. Router) gesendet werden.
Das vom Clientgerät gesendete CSI-Signalist immer gleich, und der Access Point, der diese Signale empfängt, weiß, wie sie aussehen müssen. Aber während sich die CSI-Signale durch die Umgebung ausbreiten, werden sie verzerrt, wenn sie von Objekten abprallen oder ihre Stärke verlieren. Der Access Point analysiert den Grad der Verzerrung, um den Kanal zu korrigieren und zu optimieren.
Die Forscher modifizierten die FirmwareRouter, um diese Streams häufiger abzufragen, bis zu 10 Mal pro Sekunde, um ein detailliertes Bild davon zu erhalten, wie sich das Signal ändert. Da der Datensatz minimal ist, wirken sich solche Änderungen nicht auf die Geschwindigkeit des Internetzugangs aus, stellen die Autoren der Arbeit fest.
Der Algorithmus der künstlichen Intelligenz verarbeitet den gesamten eingehenden Datensatz und kann Auffälligkeiten wie Atemnot, schnelles Atmen oder Keuchen in der Lunge erkennen.
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