Làm thế nào AI có thể nhìn thấy chúng ta đằng sau các bức tường?

Phạm Hải

Mới đây, một dự án kết hợp giữa sóng radio cùng với trí thông minh nhân tạo (AI) đã mang đến cho các nhà nghiên cứu một ứng dụng khá thú vị, đó là theo dõi cấu trúc xương của những người đang di chuyển cách một bức tường. Mới nghe qua thì không ít người tin rằng ứng dụng này sinh ra là để hỗ trợ cảnh sát trong khi tiến hành các cuộc vây bắt, tuy nhiên, trên thực tế nó đã được áp dụng một cách hiệu quả trong lĩnh vực y tế - để theo dõi chuyển động của bệnh nhân Parkinson ngay trong chính ngôi nhà của họ.

Theo Dina Katabi, nhà nghiên cứu cấp cao về dự án và cũng là một giáo sư về kỹ thuật điện và khoa học máy tính tại MIT, loại công nghệ kiểu này đã nhận được sự quan tâm trong giới khoa học từ nhiều thập niên trở lại đây. "Đã từng có một dự án lớn của DARPA, sử dụng các tín hiệu không dây với mục đích nhận dạng con người đằng sau các bức tường", bà Dina Katabi cho biết.

Tuy nhiên công nghệ ngày nay với độ chính xác cao hơn cho phép các nhà khoa học làm được nhiều điều hơn thế: Công nghệ này có thể mô tả chính xác cấu trúc xương của những người được theo dõi, cũng như thời gian mà họ thực hiện các động tác vận động bình thường, như đi bộ hoặc ngồi xuống.

Công nghệ này tập trung theo dõi vào các điểm chính của cơ thể, bao gồm các khớp như khuỷu tay, hông và bàn chân. Do đó khi người được theo dõi di chuyển hay thực hiện các động tác, các hình ảnh mô tả chính xác những hành động đó cũng sẽ được hiển thị.

Ai nhận diện người ẩn sau tường

Công nghệ này hoạt động như thế nào?

Tín hiệu radio được sử dụng trong công nghệ này cũng gần tương tự như sóng Wi-Fi, nhưng yếu hơn Wi-Fi khá nhiều. Về cơ bản, Hệ thống này hoạt động được bởi những sóng vô tuyến này có khả năng đi xuyên qua các vật thể ví dụ như một bức tường. Sau đó, sóng này đi đến cơ thể người nhưng ngay lập tức chúng sẽ bị dội ngược lại bức tường và đi tới thiết bị thu phát sóng bởi cơ thể người chứa rất nhiều một loại chất ngăn cản sự xâm nhập của sóng vô tuyến, đó là nước. Và bây giờ vấn đề nằm ở chỗ làm thế nào để diễn đạt những tín hiệu mà sóng thu được? Và đây là lúc sức mạnh của AI phát huy tác dụng, cụ thể ở đây là một công cụ machine learning được gọi là mạng trí tuệ nhân tạo.

Bằng cách cho AI tự học những thông tin được chú thích cụ thể, các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo đào tạo một mạng trí tuệ nhân tạo có thể tự suy ra các quy tắc riêng của mình từ dữ liệu được học. Quá trình này được gọi là học tập có giám sát. Ví dụ như bạn muốn dạy một chiếc xe tự lái cách tự nhận biết các tín hiệu đèn giao thông, hãy cho AI học và làm quen với những hình ảnh liên quan đến tín hiệu đèn giao thông kèm với những chú thích để AI hiểu được những hình ảnh này xuất hiện từ đâu.

Mạng trí tuệ nhân tạo này thường được sử dụng để diễn giải các dữ liệu hình ảnh, tuy nhiên chúng cũng có thể được sử dụng nhằm thực hiện các tác vụ phức tạp khác như dịch thuật hoặc thậm chí là sáng tạo ra văn bản mới bằng cách bắt chước theo những dữ liệu đã được học.

Nhưng hiện tại, có một vấn đề mà công nghệ này phải đối mặt, đó là rất khó để xử lý và nhận dạng các tín hiệu vô tuyến phản hồi thông tin về cấu trúc cơ thể người. Và giải pháp của các nhà khoa học đó là kết hợp sóng radio với máy ảnh. Đầu tiên máy ảnh sẽ chụp lại những hình ảnh đằng sau bức tường, sau đó chú thích các tấm ảnh này để mạng trí tuệ nhân tạo có thể học được các hình ảnh tương quan với hoạt động thu được từ tín hiệu vô tuyến.

Sau thời gian đào tạo, các nhà khoa học đã ngạc nhiên khi phát hiện ra rằng mặc dù hệ thống chỉ được huấn luyện với những hình ảnh người không bị che khuất, nó vẫn có thể phát hiện những người đang bị ẩn đằng sau bức tường. "Nó có thể nhìn thấy và mô phỏng lại hình dáng của người sau bức tường mặc dù nó không được học điều đó trong suốt quá trình đào tạo", bà Dina Katabi chia sẻ.

Không chỉ vậy, nó thậm chí có thể nhận diện được những người khác nhau thông qua dáng đi của họ. Với sự giúp đỡ của một mạng trí tuệ nhân tạo khác, hệ thống có thể thấy các ví dụ về những người đang đi bộ, và từ đó, nó có thể nhận biết được những người này thông qua dáng đi của họ kể cả khi họ đang di chuyển đằng sau những bức tường, với độ chính xác lên tới hơn 83%.

Công nghệ này sẽ được sử dụng như thế nào?

Các nhà nghiên cứu đã bắt đầu sử dụng hệ thống này trong một nghiên cứu nhỏ với đối tượng là những bệnh nhân Parkinson. Bằng cách đặt các thiết bị này trong nhà của bệnh nhân, các nhà nghiên cứu có thể theo dõi chuyển động của bệnh nhân trong một không gian thoải mái mà không cần sử dụng đến máy ảnh. Đây cũng là một cách thức tìm hiểu về chuyển động cơ thể của ai đó mà không quá ảnh hưởng đến quyền riêng tư của họ như đối với việc quay video theo truyền thống. Nghiên cứu này áp dụng trên bảy người và kéo dài trong vòng tám tuần.

Kết quả thu được không những rất phù hợp với những tiêu chuẩn được sử dụng để đánh giá bệnh nhân, mà còn còn tiết lộ thêm những thông tin về chất lượng cuộc sống của bệnh nhân Parkinson, ví dụ như hành vi và trạng thái của họ. Quỹ Michael J. Fox đang tiếp tục tài trợ cho nghiên cứu này nhằm giúp những bệnh nhân tránh khỏi “hội chứng áo choàng trắng” (white coat syndrom). Đây là hiện tượng bệnh nhân có cảm giác hồi hộp, sợ hãi và có những hành vi khác nhau khi thấy bác sĩ mặc áo choàng trắng khám bệnh cho mình.

Các nghiên cứu này làm giảm các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư, nhưng không có nghĩa là chúng sẽ được sử dụng mà không có sự đồng ý của bệnh nhân, bà Katabi chia sẻ.