BeamSense: Una forma más sencilla de monitorear actividades con Wi-Fi

El Wi-Fi ha cambiado la forma en que nos conectamos a internet desde los años 90. Además de proporcionar conexión a internet, también se puede usar para detectar actividades y monitorear la salud. La idea es simple: cuando una persona se mueve, interrumpe las señales de Wi-Fi, y esos cambios se pueden medir. Esto puede ayudarnos a saber lo que alguien está haciendo sin necesidad de una cámara u otros métodos intrusivos.

Sin embargo, la forma en que se hace esto suele requerir equipo especial que no todos los dispositivos pueden usar. La práctica común implica medir algo llamado Información de Estado del Canal (CSI), que describe cómo viajan las señales en el entorno. Desafortunadamente, obtener CSI a menudo requiere modificar los dispositivos Wi-Fi normales, lo que lo hace difícil de aplicar a gran escala.

Este artículo presenta un nuevo método que usa algo llamado Información de Retroalimentación de Beamforming (BFI) para mejorar la detección de actividades evitando las complicaciones de usar CSI.

#Antecedentes

#Detección con Wi-Fi

La detección con Wi-Fi observa cómo cambian las señales de Wi-Fi cuando hay una persona presente. Cuando alguien se mueve, las señales de Wi-Fi rebotan en su cuerpo, y esa alteración se puede medir. El método más común para la detección con Wi-Fi implica usar CSI, que proporciona información detallada sobre cómo las señales se ven afectadas por obstáculos y reflexiones en el entorno.

Aunque CSI puede dar un gran detalle sobre el entorno, a menudo necesita firmware personalizado o herramientas especiales, lo que puede complicar las cosas. Se han desarrollado muchos sistemas que usan CSI, pero enfrentan limitaciones significativas. Debido a estos desafíos, hay una necesidad de métodos más simples y escalables para la detección con Wi-Fi.

#Limitaciones de los Métodos Actuales

Los métodos actuales para la detección de actividades usando CSI tienen desventajas significativas. Requieren equipos especializados y pueden no funcionar bien en todos los entornos. Por ejemplo, si los dispositivos usados para recolectar señales no están lo suficientemente cerca de la actividad, los resultados pueden ser poco confiables. Además, extraer CSI requiere procesamiento complejo, lo que lo hace menos ideal para el uso diario.

#Nuestro Nuevo Enfoque

Este artículo presenta una nueva técnica para la detección con Wi-Fi llamada BeamSense, que usa BFI en lugar de CSI. BFI es más fácil de capturar y se puede realizar con dispositivos Wi-Fi normales. El BFI proporciona información valiosa sobre cómo viajan las señales sin necesitar modificaciones complicadas.

#Ventajas de BFI

1. Facilidad de Uso: Cualquier dispositivo Wi-Fi estándar puede recolectar BFI sin necesidad de modificaciones. Esto lo hace mucho más fácil de implementar en varios entornos.

2. Mejor Información: BFI captura información de múltiples canales en un solo paquete, lo que significa que puede proporcionar datos más completos que los métodos tradicionales.

3. Escalabilidad: El enfoque es más adecuado para aplicaciones donde muchos dispositivos necesitan trabajar juntos, haciendo posible monitorear más áreas con menos complicaciones.

#Cómo Funciona BeamSense

El sistema BeamSense usa señales de Wi-Fi estándar para determinar qué están haciendo las personas en un entorno. Aquí te explico cómo funciona:

#Recolección de Retroalimentación de Beamforming

El BFI se recoge a través de un proceso llamado beamforming, una técnica donde las señales se dirigen a lugares específicos para mejorar el rendimiento. Los dispositivos involucrados pueden enviar retroalimentación sobre cómo se reciben las señales, lo que da información sobre el entorno.

#Procesamiento de Datos

Una vez que se recopila el BFI, se procesa para interpretar las señales. Este procesamiento busca patrones que indican qué actividades están sucediendo. Por ejemplo, si la señal cambia significativamente, podría significar que alguien se está moviendo, de pie, o realizando una acción específica.

#Clasificación de Actividades

Usando un método llamado Detección de Micro Reptiles Rápida y Adaptativa (FAMReS), el sistema clasifica actividades basándose en los datos recolectados. FAMReS permite que el sistema aprenda de una pequeña cantidad de nuevos datos, así que puede adaptarse rápidamente a diferentes entornos y usuarios.

#Experimentación y Resultados

Para evaluar BeamSense, se realizaron pruebas extensas en tres entornos distintos: una cocina, una sala de estar y un aula. Tres personas diferentes realizaron veinte actividades distintas, incluyendo correr, aplaudir y caminar, mientras sus movimientos fueron registrados.

#Precisión de BeamSense

Comparado con técnicas existentes que usan CSI, BeamSense mostró resultados impresionantes:

• En la cocina, BeamSense logró un 96% de precisión.
• En la sala de estar, alcanzó un 99%.
• En el aula, la precisión fue del 95.47%.

Estos resultados fueron significativamente mejores que los obtenidos por sistemas basados en CSI, destacando las ventajas de usar BFI.

#Manejo de Diferentes Entornos

Uno de los mayores desafíos en el reconocimiento de actividades es adaptarse a varios entornos. BeamSense mostró una gran adaptabilidad; funcionó bien incluso con datos adicionales mínimos, lo que indica que puede generalizar a nuevos entornos con facilidad.

#Aplicaciones Prácticas

Los usos prácticos de BeamSense pueden tener un impacto significativo en varios campos:

#Monitoreo de Salud

En entornos relacionados con la salud, esta tecnología puede detectar movimientos y cambios en el comportamiento de los pacientes sin necesitar equipos de monitoreo intrusivos.

#Hogares Inteligentes

En hogares inteligentes, puede proporcionar mejor seguridad y monitoreo al reconocer quién está en casa y qué actividades están realizando, todo a través de redes Wi-Fi existentes.

#Entretenimiento

En entornos de entretenimiento, puede mejorar la experiencia del usuario al detectar reacciones de la audiencia y ajustar el contenido en consecuencia.

#Pensamientos Finales

Los desarrollos en BFI para la detección con Wi-Fi representan un cambio significativo en cómo podemos monitorear actividades y salud. Este enfoque simplifica el proceso y lo hace accesible a una gama más amplia de aplicaciones, proporcionando mayor precisión sin las complicaciones que vienen con los métodos tradicionales.

Aprovechando la tecnología que ya tenemos, BeamSense presenta un futuro prometedor para el monitoreo no intrusivo en varios aspectos de la vida cotidiana. El potencial de escalabilidad y adaptabilidad allana el camino para emocionantes avances en campos como la salud, la automatización del hogar y el entretenimiento.

Este enfoque no solo mejora nuestra capacidad para monitorear actividades, sino que también abre un camino para más investigación y mejora en tecnologías de detección inalámbrica. La evolución continua de la comunicación inalámbrica puede llevar a métodos aún más innovadores para entender e interactuar con nuestros entornos.