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mercoledì 21 dicembre 2022 di 1220 Letture
Segnale WiFi utilizzabile per riconoscere e monitorare i problemi respiratori

Segnale WiFi utilizzabile per riconoscere e monitorare i problemi respiratori

Il NIST presenta un algoritmo, chiamato BreatheSmart, che analizzando i cambiamenti nella struttura del segnale WiFi irradiato da un normale router, permette di segnalare eventuali difficoltà respiratorie.

La struttura del segnale WiFi è influenzata dalla conformazione dell'ambiente: pareti, mobili, persone e così via cambiano le modalità con cui il segnale si irradia. I sistemi desktop basati sui processori Intel Raptor Lake utilizzano la nuova funzione chiamata Intel Wifi Proximity Sensing: proprio con l'analisi del segnale WiFi è possibile stabilire se dinanzi al PC vi sia una persona oppure se il sistema risulta inutilizzato. In questo modo si può eventualmente bloccare il PC e porlo in uno stato di risparmio energetico.

Intel Wifi Proximity Sensing poggia il suo funzionamento sulle curve CSI (Channel State Information) che sui due assi rappresentano le varie sottoportanti e l'ampiezza del segnale WiFi.

Il NIST (National Institute of Standards and Technology) ha sviluppato un algoritmo chiamato BreatheSmart che, utilizzando proprio il segnale WiFi ed esaminandone le variazioni nel tempo, permette di rilevare eventuali problemi respiratori.

I ricercatori del NIST affermano che BreatheSmart non richiede hardware speciale: il meccanismo funziona con qualunque router WiFi collegandovi un sistema client in modalità wireless.

Per ottimizzare il funzionamento di BreatheSmart e migliorare l'attendibilità dei risultati, gli esperti del NIST hanno modificato il firmware del router in maniera tale che il dispositivo possa controllare le informazioni CSI con una maggiore frequenza (10 volte al secondo).

Il team ha simulato diverse condizioni respiratorie con un manichino e ha monitorato i cambiamenti nei segnali CSI con un router e un dispositivo standard.

A margine delle verifiche, i ricercatori hanno rilevato che BreatheSmart ha identificato correttamente le condizioni di respirazione simulate nel 99,54% dei casi.

Le immagini usate come miniature dell'articolo sono state pubblicate dal NIST e realizzate da R. Jacobson.


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