Uma técnica revolucionária apresentada por pesquisadores da Universidade da Califórnia em Santa Bárbara, nos EUA, propõe a criação de imagens de objetos estáticos através do sinal de transceptores de Wi-Fi comuns disponíveis no mercado, e fazê-lo através de paredes sólidas. Embora a capacidade de o Wi-Fi detectar movimentos através de paredes já seja conhecida desde 2015, a tecnologia não consegue “enxergar” objetos estáticos.
O novo método utiliza os princípios da chamada Teoria Geométrica da Difração (GTD), uma técnica criada em 1962 pelo matemático americano Joseph Keller para analisar o espalhamento e a radiação de ondas eletromagnéticas em objetos. A primeira tarefa, realizada com sucesso, foi ler o alfabeto inglês através de paredes usando o Wi-Fi.
Para contornar, literalmente, a ausência de movimento nos objetos observados, os autores se concentraram em suas bordas, como qualquer pessoa contornaria um desenho. Na experiência, os sinais de Wi-Fi criaram “cones de Keller”, formas que difratam as bordas dos objetos para posterior interpretação e revelação gradual da cena observada.
A configuração “Wiffract”, montada pelos pesquisadores do Mostofi Lab, da UC Santa Bárbara, consiste em três transmissores Wi-Fi e um receptor móvel para enviar e receber sinais através de paredes. Embora atravessar paredes seja um atributo conhecido em qualquer roteador doméstico, a questão aqui foi ler a forma com a qual essas ondas de rádio são afetadas ao atingir objetos.
“Desenvolvemos então uma estrutura matemática que usa essas pegadas cônicas como assinaturas para inferir a orientação das bordas, criando assim um mapa de bordas da cena”, explica em um release a engenheira elétrica e de computação Yasamin Mostofi, professora da UCSB e principal autora do artigo “Análise de Cones de Keller para Imagens RF”.
O resultado foi um kernel de projeção de imagem com base nos proverbiais cones, para orientar a formação das arestas. Essa função é fundamental “para inferir a existência/orientação das arestas através de testes de hipóteses sobre um pequeno conjunto de possíveis orientações das arestas”, diz um comunicado à imprensa.
Refinando as observações do Wi-Fi
A técnica funciona assim que os sinais detectam a existência de uma aresta. A partir daí, a orientação dessa linha de encontro entre duas bordas é escolhida, com base na melhor correspondência à assinatura do cone de Keller, para determinar um ponto no qual os observadores estão interessados em gerar imagens.
“Assim, uma vez que encontramos os pontos de borda de alta confiança por meio do kernel de imagem proposto, propagamos suas informações para o restante dos pontos usando a propagação de informações bayesiana [processo estatístico]”, explica o primeiro autor Anurag Pallaprolu.
Ainda não revisado por pares, o estudo tem muitas aplicações no mundo real, desde resgatar pessoas em desastres até a “observação” do interior de cômodos em monitoramento residencial inteligente.
