У Південній Кореї презентували передовий фреймворк MSF-Net, розроблений для підвищення безпеки розумних будинків шляхом інтеграції штучного інтелекту та IoT у звичну WiFi-інфраструктуру.
Про це повідомляє ScienceDaily.
Команда дослідників з Інчхонського національного університету створила технологію, яка здатна аналізувати поведінку мешканців оселі, розпізнавати загрозливі ситуації та оперативно реагувати на них. MSF-Net може викликати екстрені служби у випадку падіння людини або виявлення несанкціонованого доступу. Крім того, система адаптує роботу пристроїв розумного дому, наприклад, коригує освітлення або відтворює музику відповідно до дій користувача.
Завдяки алгоритмам глибокого навчання MSF-Net обробляє WiFi-сигнали та з високою точністю ідентифікує різні активності – від приготування їжі до фізичних вправ. За словами науковця Гвангджила Чона, розробка значно перевершує класичні методи розпізнавання на базі WiFi. Тестування на наборі даних SignFi показало точність у 91,82%, що свідчить про ефективність нового підходу навіть у складних умовах з перешкодами.
Фреймворк включає двопотокову архітектуру для ідентифікації аномалій, трансформери для виокремлення значущих характеристик та механізм уваги, що синхронізує дані з різних джерел. Однією з головних переваг є його функціонування без потреби в додаткових сенсорах, що робить впровадження значно простішим. Крім того, дослідники розглядають можливості використання MSF-Net у медицині – для моніторингу стану пацієнтів або підтримки людей з обмеженими можливостями.
Ця технологія вже зацікавила експертів у галузі безпеки розумних будинків, адже вона пропонує надійний захист без встановлення відеокамер чи датчиків руху, забезпечуючи при цьому високий рівень приватності. Фахівці прогнозують, що MSF-Net стане основою майбутніх комерційних рішень у сфері розумних будинків, зробивши їх більш безпечними та зручними для користувачів.