Gli scienziati della Nanyang Technological University (NTU) di Singapore hanno sviluppato un metodo per monitorare i movimenti e le attività umane negli ambienti del metaverso utilizzando segnali Wi-Fi.
La ricerca promette di superare le limitazioni incontrate dalle attuali modalità di tracciamento che si basano su sensori indossati sul corpo o telecamere esterne. Questi metodi lottano contro ostacoli e condizioni di scarsa illuminazione e forniscono dati solo da punti specifici del corpo.
La soluzione del team NTU influisce sulla capacità dei segnali Wi-Fi di penetrare nei muri e rilevare movimenti minimi. I dati vengono quindi inseriti nell’intelligenza artificiale, che interpreta i segnali per modellare il movimento e le attività di tutto il corpo.
Un ostacolo chiave affrontato dagli sforzi precedenti era la necessità di grandi set di dati etichettati per addestrare i modelli di intelligenza artificiale. Per risolvere questo problema, i ricercatori hanno sperimentato una tecnica di apprendimento non supervisionato denominata “MaskFi”.
MaskFi consente di addestrare i modelli con meno dati e quindi di perfezionarli in modo iterativo fino a raggiungere un livello di precisione molto elevato. Durante i test, il sistema ha raggiunto una precisione di circa il 97% negli esperimenti rilevanti.
La tecnologia innovativa sviluppata dai ricercatori della NTU migliora le esperienze del metaverso consentendo il tracciamento preciso di tutto il corpo e facilitando un controllo più completo degli avatar e le interazioni ambientali.
Oltre ai giochi e alle applicazioni sociali, questo progresso ha un potenziale nel monitoraggio sanitario, nell’assistenza agli anziani e nella sorveglianza della sicurezza, garantendo al contempo la privacy. Sfruttando l’infrastruttura Wi-Fi e l’intelligenza artificiale, il loro lavoro apre la strada a modalità di tracciamento semplici e interoperabili, promettendo vantaggi in vari settori, dalla sanità all’intrattenimento.
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