Trasformare il movimento del Metaverso con il tracciamento WiFi presso Nanyang Tech

Trasformare il movimento del Metaverso con il tracciamento WiFi presso Nanyang Tech


I ricercatori della Nanyang University of Technology di Singapore hanno introdotto un metodo per tracciare i movimenti umani nel metaverso, segnalando un potenziale cambiamento nel modo in cui interagiamo con gli ambienti digitali. Utilizzando sensori WiFi e intelligenza artificiale avanzata, questo nuovo approccio potrebbe aprire la strada a esperienze più intuitive nella realtà virtuale.

Rappresentare accuratamente i movimenti del mondo reale all’interno del metaverso è fondamentale per creare esperienze virtuali coinvolgenti. Tradizionalmente, secondo la ricerca, ciò veniva ottenuto tramite sensori e sistemi di telecamere basati su dispositivi, ciascuno con delle limitazioni. Ad esempio, i controller portatili con sensori di movimento forniscono dati limitati, catturando il movimento da un singolo punto del corpo. D’altro canto, i sistemi basati su fotocamera faticano in condizioni di scarsa illuminazione e possono essere ostacolati da barriere fisiche.

Entra nell’uso innovativo dei sensori WiFi per il riconoscimento dell’attività umana (HAR). Sfruttando le proprietà dei segnali WiFi, simili ai radar, i ricercatori hanno scoperto che questi possono rilevare e tracciare oggetti e movimenti nello spazio.

I ricercatori hanno utilizzato questa tecnologia per vari scopi, tra cui il monitoraggio della frequenza cardiaca, la respirazione e il rilevamento di persone attraverso i muri. Quindi, combinando i sensori WiFi con i metodi di tracciamento tradizionali, il team dell’Università di Nanyang mira a superare i limiti dei sistemi precedenti.

L’applicazione di sensori WiFi per il monitoraggio del movimento nel metaverso richiede sofisticati modelli di intelligenza artificiale (AI). La sfida sta nell’addestramento di questi modelli, un processo che richiede ampie librerie di dati. Tradizionalmente, creare ed etichettare questi set di dati è stato un compito ad alta intensità di lavoro, limitando l’efficienza e la scalabilità della ricerca.

Presentazione di MaskFi

Per affrontare queste sfide, il gruppo di ricerca ha sviluppato MaskFi, un sistema basato sull’apprendimento non supervisionato, un tipo di formazione basata sull’intelligenza artificiale che richiede una quantità significativamente inferiore di dati. MaskFi ha dimostrato una notevole efficienza, raggiungendo una precisione di circa il 97% nel tracciamento dei movimenti umani su due benchmark. Questo sistema ha il potenziale per ridurre drasticamente il tempo e le risorse necessarie per addestrare i modelli di intelligenza artificiale per l’HAR nel metaverso.

Le implicazioni di MaskFi e tecnologie simili sono vaste. Consentendo un monitoraggio accurato e in tempo reale dei movimenti umani senza la necessità di apparecchiature ingombranti o di un’etichettatura estesa dei dati. Questo ci avvicina a un metaverso che rispecchia fedelmente il mondo reale. Nel complesso, questa svolta potrebbe vedere un futuro in cui i regni digitale e fisico convergono più agevolmente, offrendo agli utenti esperienze più naturali, intuitive e coinvolgenti. Mentre la ricerca e lo sviluppo continuano, il sogno di una rappresentazione avanzata del mondo reale nel metaverso si avvicina sempre più alla realtà.

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