據外媒報道，麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）迪納-卡塔比（Dina Katabi）教授的研究小組，用十年的研究成果，可以讓人們可“透過牆壁看人”的場景。這個名叫“RF-Pose”的研究小組通過AI來訓練無線設備感知人們的姿勢與動作，甚至人們在牆壁的另一側都可以識別。
在人工智能尤其是計算機視覺領域，研究人員面臨的挑戰主要是大多數神經網絡的工作都依賴通過手工標記數據的方式進行。研究人員利用無線設備與照相機收集了成千上萬張照片，並且照片中的人在進行不同的活動，比如走路、說話、坐立、開門、等電梯等。然後，團隊利用這些圖像提取人形圖像，並將其顯示給神經網絡和對應的無線電信號。
這種互相結合的例子使RF-Pose系統可以更好的瞭解無線電信號與所識別目標之間的聯繫。在完成訓練後，RF-Pose可以通過接收從人體反射回來的無線電信號，在沒有攝像機的情況下預估目標人物的姿勢和動作。讓研究團隊感到非常意外的是，該神經網絡可以自主學習，在團隊並未針對目標在牆後的情況進行訓練的情況下，它能識別整個牆面背後的動作！
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