{"id":19252,"date":"2023-01-23T08:21:54","date_gmt":"2023-01-23T10:21:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.colorado.com.br\/nosdacolorado\/?p=19252"},"modified":"2023-01-23T08:21:54","modified_gmt":"2023-01-23T10:21:54","slug":"ia-do-facebook-tem-visao-raio-x-e-te-enxerga-pelo-wi-fi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.colorado.com.br\/nosdacolorado\/ia-do-facebook-tem-visao-raio-x-e-te-enxerga-pelo-wi-fi\/","title":{"rendered":"IA do Facebook tem \u2018vis\u00e3o raio-x\u2019 e te enxerga pelo Wi-Fi"},"content":{"rendered":"
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Por\u00a0Reda\u00e7\u00e3o<\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
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DensePose consegue estimar formato do corpo por sinais decodificados<\/h2>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Quando\u00a0George Orwell<\/strong><\/a>\u00a0imaginou o mundo do livro\u00a0\u201c1984\u2033<\/em>, c\u00e2meras e escutas eram os protagonistas do monitoramento proposto pela obra. Agora, novas formas de \u201cvigiar\u201d determinados espa\u00e7os podem estar rompendo a barreira de tecnologias mais modernas, como o\u00a0Wi-Fi<\/strong><\/a>. Um estudo da \u00e1rea de\u00a0intelig\u00eancia artificial\u00a0<\/strong><\/a>(IA) da\u00a0Meta, holding do Facebook<\/strong><\/a>, identificou uma forma de saber exatamente onde e quais movimentos s\u00e3o feitos por pessoas por meio da conex\u00e3o pela internet.<\/p>\n

Chamada de\u00a0DensePose<\/strong>, a pesquisa afirma que uma combina\u00e7\u00e3o do sinal de Wi-Fi com tecnologia de aprendizado de m\u00e1quina aplicado para arquitetura pode \u201cescanear\u201d at\u00e9 24 regi\u00f5es corporais para produzir a imagem correspondente ao indiv\u00edduo monitorado.<\/p>\n

De acordo com a Meta, a ferramenta \u00e9 \u201cuma abordagem em tempo real do Facebook para mapear todos os pixels humanos de imagens 2D para um modelo 3D baseado na superf\u00edcie do corpo\u201d. A tecnologia chamou a aten\u00e7\u00e3o de pesquisadores fora da Meta, que tamb\u00e9m fazem estudos sobre o projeto.<\/p>\n

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O DensePose \u00e9 um c\u00f3digo aberto que transforma em coordenadas os sinais de Wi-Fi que s\u00e3o rebatidos pelo corpo no ambiente, gerando uma esp\u00e9cie de silhueta que \u00e9 decodificada no computador.<\/p>\n

\u201cDesenvolvemos uma rede neural profunda que mapeia a fase e a amplitude dos sinais Wi-Fi para coordenadas UV em 24 regi\u00f5es humanas\u201d, afirma o estudo. \u201cOs resultados do estudo revelam que nosso modelo pode estimar a densidade da pose de v\u00e1rias pessoas, com desempenho visual compar\u00e1vel a abordagens baseadas em imagens, utilizando sinais Wi-Fi como a \u00fanica entrada. Isso abre caminho para algoritmos de baixo custo, amplamente acess\u00edveis e que preservam a privacidade para detec\u00e7\u00e3o humana\u201d.<\/p>\n

Segundo os pesquisadores, essa seria uma forma mais barata de desenvolver equipamentos baseados no escaneamento espacial, como o Lidar, que processa a profundidade de imagens.<\/p>\n

O mercado de pesquisa e desenvolvimento com IA tem crescido ao longo dos \u00faltimos anos e estado mais pr\u00f3ximos os usu\u00e1rios, a medida que ferramentas como ChatGPT e o Lensa, aplicativo gerador de fotos, chegam ao consumidor. O n\u00edvel de informa\u00e7\u00e3o captada por essas IAs, no entanto,\u00a0\u00e9 uma das preocupa\u00e7\u00f5es de usu\u00e1rios e pesquisadores<\/strong><\/a>, uma vez que muitas delas tem rela\u00e7\u00e3o com um uso invasivo de dados, imagens e at\u00e9 monitoramento.<\/p>\n

Para o DensePose, ainda n\u00e3o h\u00e1 previs\u00e3o para que a tecnologia seja utilizada de forma ampla ou comercializada, mas os estudos s\u00e3o desenvolvidos dentro da Meta desde 2018.<\/p>\n<\/div>\n

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