Un equipo del MIT ha demostrado que no hacen falta cámaras para “ver” a una persona: usando ondas WiFi y algoritmos de inteligencia artificial, pueden detectar posiciones, movimientos y posturas corporales sin contacto visual. El sistema, conocido como RF-Pose, analiza las señales que rebotan en el cuerpo y regresan alteradas, lo que permite reconstruir una silueta o “esqueleto” dinámico incluso a través de muros.
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Este avance podría transformar la medicina, el monitoreo de ancianos y la seguridad doméstica… pero también abre un debate ético profundo: ¿qué ocurre cuando la red que te conecta es la que te observa?
¿Cómo funcionan los sistemas que “ven” sin cámaras?
El proyecto RF-Pose, liderado en parte por la profesora Dina Katabi en el MIT, introduce una red neuronal que interpreta cómo las señales inalámbricas —principalmente WiFi— cambian al rebotar en el cuerpo humano. A partir de esas alteraciones de fase y amplitud, el sistema construye una representación tipo “stick figure” de la postura: andando, sentado, brazos extendidos, etc.
En investigaciones complementarias, el equipo desarrolló BodyCompass, una solución pensada para entornos domésticos que monitorea posturas de sueño sin requerir cámaras ni sensores adheridos al cuerpo. Luego de analizar reflejos de señales durante múltiples noches en hogares reales, lograron una precisión de hasta 94 % en determinar la postura del durmiente.
Otro enfoque es el sistema Person-in-WiFi, publicado en arXiv, que utiliza antenas WiFi estándar (transmisores y receptores) para estimar segmentaciones corporales y poses humanas a partir de los cambios en las señales 1D recibidas. En pruebas con más de 100.000 fotogramas y 16 escenarios interiores, el modelo logró estimaciones comparables a las obtenidas con cámaras 2D.
Paralelamente, investigaciones como Wi-Motion demuestran que movimientos cotidianos (caminar, bailar, gestos) generan firmas únicas en las señales WiFi, que pueden ser clasificadas correctamente con modelos de aprendizaje automático (accuracy promedio superior al 98 %)
Así, la manera en que las ondas se dispersan, reflejan y se superponen al cruzar cuerpos humanos permite inferir no solo la presencia, sino también la forma, orientación y articulación.
¿Qué aplicaciones traerá —y qué riesgos éticos plantea?
Las posibilidades prácticas son amplias. En el ámbito sanitario, estos sistemas podrían monitorizar a personas mayores en sus hogares, alertar en caso de caídas o detectar cambios en la movilidad que indiquen enfermedades neurológicas. También podrían emplearse en seguridad doméstica, interfaces de control sin contacto (gestos) o en contextos de rescate donde ver detrás de muros salva vidas.