الجدران التي تتحدث

بالعربي/ بفضل الذكاء الاصطناعي ، يمكن للجدار العاري الكشف عن عدد الأشخاص في الغرفة وماذا يفعلون.

إذا توقفت عن النظر إلى جدار في غرفة ما ، فلن تتعلم منه على الأرجح شيئًا سوى لون الطلاء. الآن ، ومع ذلك ، يمكن لتقنية جديدة مسح نفس الجدار للظلال والانعكاسات غير المحسوسة للعين البشرية وتحليلها لتحديد جميع أنواع التفاصيل ، مثل عدد الأشخاص في الغرفة أو كيف يتحركون. سيجعل الجهاز الجديد من الممكن التجسس على ما يحدث حول الزوايا ، أو استقراء ما يحدث في الغرفة من منظور جزئي ، أو مراقبة تحركات شخص ما خارج مجال رؤية الكاميرا.

عندما يتحرك شخص ما في غرفة ، فإن جسمه يحجب الضوء من أي نوع جزئيًا ، مما يخلق ظلالًا خفية وغير محدودة على الجدران. يمكن للملابس ذات الألوان الزاهية أن تلقي توهجًا خافتًا منعكسًا على الحائط. ومع ذلك ، غالبًا ما يتم إغراق تلك الإشارات الضعيفة بالضوء المحيط. يقول برافول شارما ، طالب دكتوراه في معهد ماساتشوستس التكنولوجيا (MIT).

قام شارما وباحثون آخرون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بعزل هذا المصطلح البيئي عن طريق تصوير جدار غرفة ما أثناء تحرك ركابها خلاله وأخذ متوسطات زمنية للإطارات. سمح لهم ذلك بالتخلص من الظلال المتغيرة التي يلقيها الأشخاص ، تاركين فقط الضوء من المصدر الرئيسي والظلال من الأثاث والأشياء الثابتة الأخرى. قام الباحثون بعد ذلك بإزالة هذا المصطلح من الفيديو في الوقت الفعلي ، مما سمح لهم بتصور الظلال المتحركة الملقاة على الحائط.

ثم قام المؤلفون بتصوير الجدران العارية للغرف الأخرى حيث قام الباحثون بتمثيل مشاهد وأنشطة مختلفة. واحدًا تلو الآخر أو في أزواج ، ابتعد بعض الأشخاص عن مجال رؤية الكاميرا ؛ جثم آخرون أو قفزوا أو لوحوا بأذرعهم. ثم استخدموا مقاطع الفيديو لتدريب خوارزمية التعلم الآلي لمعرفة أي من ال penumbras يتوافق مع السلوكيات. يمكن للنظام الناتج تحليل فيديو في الوقت الفعلي لجدار مكشوف في أي غرفة وتحديد عدد الأشخاص الموجودين فيه وكيف يتحركون. تم قبول العمل كعرض تقديمي شفهي في المؤتمر الدولي الأخير حول رؤية الكمبيوتر.

على الرغم من أن النظام الجديد يمكن أن يعمل بدون معايرة في أي غرفة ، إلا أنه يظهر أوجه قصور عندما تكون الإضاءة رديئة أو عندما تكون هناك أضواء وامضة ، مثل تلك الموجودة على التلفزيون. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك فقط استنتاج عدد أعضاء المجموعة والأنشطة التي تدربت عليها مسبقًا. وأنت بحاجة إلى كاميرا عالية الدقة ، لأن الكاميرات الرقمية العادية تخلق الكثير من الضوضاء في الخلفية.

على الرغم من قيودها ، تُظهر الطريقة قدرة التعلم الآلي ومعالجة الصور على تحويل القرائن الدقيقة إلى مراقبة فعالة . يقول شارما: “إنه اكتشاف علمي رائع أن مثل هذه الإشارة الضعيفة يمكن استخدامها للتنبؤ بالمعلومات”. “بالطبع ، لا تستطيع العين البشرية أن تفعل أيًا من ذلك.”

الجدران العارية بعيدة كل البعد عن أول كائن بريء المظهر قادر على كشف الأسرار . يوضح بينيت سايفرز ، وهو تقني في مؤسسة Electronic Frontier Foundation ، وهي منظمة غير ربحية تعمل على تعزيز الحقوق الرقمية: “تُعرف [هذه الأساليب] باسم” هجمات القنوات الجانبية “أو” مراقبة القنوات الجانبية “. “إنه يتألف من اللجوء إلى مصادر المعلومات التي لا تتوافق بشكل مباشر مع ما نبحث عنه – مصادر ليست من بين الطرق العادية لجمع المعلومات – لتعلم أشياء يبدو أنه من غير الممكن معرفتها.”

يمكن أن تستفيد هجمات القنوات الجانبية من الإشارات المتواضعة للغاية. في العام الماضي ، استخدمت مجموعة من الباحثين انعكاسات من أجسام لامعة مختلفة ، بما في ذلك كيس من الرقائق ، لإعادة بناء صورة الغرفة المحيطة. ويمكن أيضًا أن توفر الأصوات والاهتزازات الأخرى الكثير من المعلومات غير المباشرة. على سبيل المثال ، يمكن أن يكشف صوت شخص يكتب على الكمبيوتر عن الكلمات التي يكتبها . وحتى القرص الصلب يمكن أن يصبح ميكروفونًا : في عام 2019 ، طور فريق برنامجًا قادرًا على تحليل الطريقة التي يهز بها الصوت المحيط رأس القراءة على محرك الأقراص الثابتة ، وبفضل ذلك تمكنوا من تسجيل المحادثات التي جرت بالقرب من آلة.

كما تم تطوير أجهزة الاستشعار التي توضع على الأرض للكشف عن اهتزازات خطى ، وتكون قادرة على تمييز هوية الفرد أو حتى تشخيص أمراض معينة. تعتمد العديد من هذه التقنيات على التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط التي لا يستطيع الذكاء البشري إدراكها. نظرًا لأن التسجيلات عالية الدقة أصبحت أكثر انتشارًا وزادت قوة الحوسبة ، فمن الممكن تدريب الأنظمة على إشارات متنوعة للغاية واستخراج جميع أنواع المعلومات التي نتجاهلها عادةً.

على الأقل في الوقت الحالي ، لا يبدو أن أنظمة المراقبة المتقدمة هذه ستبقي المدافعين عن الخصوصية مستيقظين في الليل. تقول Riana Pfefferforn ، الباحثة في مرصد الإنترنت في ستانفورد: “لا ينبغي أن يتسبب هجوم الجدار العاري وغيره من هجمات القنوات الجانبية الدقيقة جدًا في قلق الناس العاديين”. “إنها خدع مبهرجة للغاية للباحثين الأكاديميين ، لكنها بعيدة كل البعد عن العمل بالنسبة لقوات الشرطة”. استخدامه على نطاق واسع “بعيد جدًا في المستقبل ، هذا إذا حدث على الإطلاق. وحتى لو حدث ذلك ، فلن تتمكن الشرطة من دخول منزلنا وتركيب الكاميرات في النوافذ “. يوافق Cyphers: “اليوم يحمل كل شخص هاتفًا ذكيًا ، والكثير من الناس لديهم مكبرات صوت ذكية في المنزل ، وسياراتهم متصلة بالإنترنت ،” كما يقول.

في حين أنه من غير المحتمل أن تستهدف أساليب القناة الجانبية الأشخاص العاديين في الوقت الحالي ، فقد تجد في النهاية بعض التطبيقات. يقول سايفرز: “لطالما عرف الجيش وأجهزة المخابرات كيفية إيجاد استخدامات ملموسة لأي نوع من أساليب المراقبة التي تقع في أيديهم”.

يوافق شارما على أن مثل هذه الاستخدامات ممكنة ، لكنه يشير أيضًا إلى أنه يمكن أن يكون هناك استخدامات أخرى غير ضارة. على سبيل المثال ، يمكن للمركبات مسح الجدران المكشوفة كجزء من نظام الكشف عن المشاة المستقل في المناطق ذات الزاوية المنخفضة مثل ساحات الانتظار. وأشار العديد من الباحثين في تقنيات القنوات الجانبية إلى أنه يمكن استخدامها لرعاية كبار السن واكتشاف السقوط المحتمل ومشاكل أخرى. يضيف شارما أن نظامه يمكنه اكتشاف الأعطال ، ولكن فقط إذا تم تدريبه مسبقًا بالأمثلة. يقول مازحا: “أرفض أن أسقط في عشرين غرفة مختلفة للحصول على تلك البيانات”.

المصدر/ investigacionyciencia.esالمترجم/barabic.com