Las redes Wi-Fi puede que muy pronto nos digan no sólo dónde estás, también si acaso estás respirando. Esto es de acuerdo a una investigación publicada este mes en Computer, llevada a cabo por un trío de investigadores de la universidad Peking, la que describe un método sensorial que no está basado en el modelo de fuerza de una señal (RSS por sus siglas en inglés) —el que provee información sobre el entorno basado en cómo el ambiente atenúa una señal—, más bien está basado en una alternativa conocida como información del estado del canal (o CSI por sus siglas en inglés), lo que provee una mejor imagen de las ondas electromagnéticas a medida que rebotan alrededor de un espacio cerrado.
El posicionamiento RSS ha existido por unos 15 años y fue desarrollado por investigadores de Microsoft a través de un proyecto llamado RADAR. La operación es bastante tosca. Es necesario tener un espacio interior y luego se puede obtener un mapa de acuerdo a las diferentes intensidades en las distintas locaciones. Agrega todos estos datos en una tabla y cuando sea necesario localizar un aparato en ese espacio, es sólo cosa de coincidir la señal observada con el lugar correspondiente en la tabla.
El uso de información para detectar interiores está siendo activamente explorado, pero lo que los investigadores de Peking quieren saber es exactamente qué clase de precisión puede ofrecer. Para averiguar esto, aplicaron lo que es conocido como el modelo de zona Fresnel, el que es más fácil de entender si lo visualizas:
Así es como lo explica el estudio: «Las zonas Fresnel se refieren a una serie de elipsoides concéntricos de fuerzas alternas que son causadas por una luz o una onda radial que sigue distintos caminos a medida que se propaga en el espacio libre, resultando en una interferencia constructiva y destructiva a medida que las trayectorias de distinta longitud entran y salen de una fase». Puedes explicar cada área del espacio como un infinito número de zonas Fresnel.
Dan Wu y sus colegas en la universidad Peking explicaron que cualquier objeto que es encontrado por las ondas de radio a medida que estas rebotan alrededor del espacio, esencialmente las divide en dos. Una se refleja, mientras la otra viaja a través del objeto (siguiendo una línea visual). Al recibir la señal, los dos caminos se combinan, dejando una señal superpuesta. Es en esta fase de diferencia entre las dos señales donde se puede inferir un objeto al ser intervenido. Los objetos posicionado en distintas zonas Fresnel reflejarán señales diferentes, resultando en patrones de interferencia correspondientes a las diferentes posiciones.
«Llevamos a cabo experimentos interiores con un par de transceptores Wi-Fi y una copa de metal para verificar la existencia de las zonas Fresnel y para mostrar que la señal recibida varía como se esperaba cuando un objeto se mueve a través de las zonas», escribieron Wu y compañía. Fue elegida una frecuencia de radio específica y la copa de metal fue movida en intervalos de un centímetro y en tres direcciones dentro de la zona Fresnel que abarcaban los transceptores. Las diferentes posiciones resultaron en que las señales se sobrepusieron, tal como se esperaba.
El resultado final fue un límite de detección de (al menos) un centímetro. Esto debería ser lo suficientemente preciso como para detectar la respiración humana, pero Wu y su equipo tenían que probarlo primero. Descubrieron que si el sujeto estaba lo suficientemente cerca de la línea de visión que recorre la señal entre los transceptores —la que estaba interactuando como señal cuando estaba más fuerte— ellos podrían detectar la respiración de manera precisa. Si el sujeto está muy lejos de un transceptor o de la línea de visión, no es tan fácil detectarlo.
Los investigadores están optimistas sobre su prueba de concepto: «A corto plazo, nuestra visión es que la teoría propuesta puede acelerar el campo de sensibilidad humana no intrusivo, y que se podría habilitar un gran espectro de nuevas aplicaciones en hogares, oficinas, hospitales, almacenes y más. A largo plazo, creemos que la sinergia de las comunicaciones y las capacidades de percepción de los aparatos computacionales comenzarán una revolución tanto en la internet de las cosas, como en la computación consciente de su contexto».
