Forscher erforschen seit langem das Konzept, Wi-Fi-Technologie zu nutzen, um durch Wände zu „sehen“. Eine aktuelle Studie schlägt einen anderen Ansatz für dieses Dilemma vor, der offenbar in der Lage ist, mit handelsüblichen WLAN-Geräten eine Annäherung an das englische Alphabet zu erzeugen.
Forscher der University of California in Santa Barbara haben eine neue Methode zur Abbildung von Objekten außerhalb der Sichtlinie entwickelt und sie „Wiffract“ genannt. Diese Technologie basiert auf den Prinzipien der geometrischen Beugungstheorie (GTD) und nutzt die Interaktion zwischen WLAN-Radiofrequenzsignalen (RF) und den Kanten des abzubildenden Objekts. Mit dem richtigen mathematischen Modell kann Wiffract dramatische Effekte erzeugen, wie zum Beispiel das „Lesen“ von Formen und Buchstaben durch Wände.
Die Forscher erklärten, dass nach dem GTD-Prinzip, wenn eine Hochfrequenzwelle auf einen Kantenpunkt trifft, ein ausgehender Strahlenkegel namens „Kellercone“ erzeugt wird. Das mathematische Modell von Wiffract kann die Kanten stationärer Objekte mithilfe der GTD-Theorie und der entsprechenden Keller-Kegel erfassen. Sobald „hochsichere Kantenpunkte“ identifiziert sind, ist Wiffract in der Lage, die Form des Objekts zu rekonstruieren und gleichzeitig die resultierende Kantenkarte durch fortschrittliche Computer-Vision-Techniken weiter zu verbessern.
Den Forschern zufolge hat sich Wiffract in einer Reihe von Experimenten als wirksam erwiesen, darunter auch bei der ihrer Meinung nach ersten Demonstration, bei der WLAN englische Buchstaben durch eine Trennwand liest. Zu den Hauptmerkmalen des neuen Ansatzes gehört die Fähigkeit, von handelsüblichen Wi-Fi-Transceivern ausgesendete Radiowellen für die Bildgebung zu nutzen und die Notwendigkeit, maschinelle Lernalgorithmen für die Hochfrequenzerfassung zu trainieren, entfällt.
Das Team erklärte, dass aufgrund der allgegenwärtigen Verbreitung von Wi-Fi und anderen drahtlosen Signalen mittlerweile ein „erhebliches Interesse“ daran bestehe, Funksignale für eine Vielzahl von Anwendungen zu nutzen, darunter die Erfassung und das „Verstehen der Umgebung“. Frühere Bildgebungsmethoden stützten sich zur „Aktivitätserkennung“ oder Personenidentifizierung auf Bewegung, während die detaillierte Abbildung stationärer Objekte nach wie vor ein ziemlich anspruchsvolles Problem darstellt.
Wiffract bietet eine Lösung für dieses Problem, da es eine effiziente Abbildung stationärer Objekte über WLAN ermöglicht, was für das „Szenenverständnis und die allgemeine Kontextfolgerung“ sehr wertvoll sein kann. Die Forscher schlugen mehrere potenzielle Anwendungen für diese neue Technologie vor, darunter Smart Homes, „Smart Spaces“, strukturelle Gesundheitsüberwachung, Such- und Rettungseinsätze, Überwachung, Bergbau und mehr.
Das Forschungsteam der UC Santa Barbara vermied es, die Auswirkungen von Wiffract auf den Datenschutz zu diskutieren. Eine Technologie, die Informationen durch Wände hindurch lesen kann, könnte ernsthafte Sicherheitsbedenken aufwerfen und Cyberkriminellen möglicherweise ein neues Werkzeug an die Hand geben, um die Privatsphäre zu Hause aus der Ferne zu verletzen. Es ist auch möglich, dass Strafverfolgungsbehörden diese Technologie nutzen, allerdings hoffentlich für legitime Zwecke.
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