IT之家 10月19日の報道によると、スウェーデンの国防研究局（FOI）のAI研究者グループが、Wi‑Fi信号を利用して隠された拳銃を識別できるAIシステムを開発した。このシステムは、可視光カメラや重い金属探知器以外の非侵襲的な代替手段として機能する可能性がある。関連論文は10月13日にarXivプラットフォームに公開され、WiFireNetという名前のこのシステムは、物体が環境のWi‑Fi信号によって引き起こされるチャネル状態情報（CSI）を分析することで識別を行う。この全体システムは、Wi‑Fi送信端、受信端、およびWiFireNet人工知能モデルから構成されている。
通常のWi‑Fi信号は、伝播途中で物体に遭遇すると、物体の形状や配置角度、材質に応じて透過や反射が起こり、特有の信号特性が生じる。このようなデータがチャネル状態情報であり、これを分析することで高い精度で物体を識別することができる。セキュリティ分野の研究者は以前に、通常のWi‑Fiルーターが人体を識別する精度が99.5％に達するという技術を公開している。
WiFireNetシステムを構築するために、研究者たちはまずWiFire Datasetというデータセットを作成した。彼らはRGBビデオを同時に記録し、携帯品から拳銃までの様々な物を持った人が歩く際に反射するWi-Fi信号を収集した。研究者たちはこの大量のデータセット上で深層学習モデルを訓練し、ビデオフレームを利用して、拳銃を隠した場合の視覚特徴とそれに対応するWi-Fi特徴（チャネル状態情報）とのマッピングを確立した。 システムがピストルと外見や材質が似ている日常品を区別できるようにするため、訓練素材にはプラスチック製のピストル、金属製の水筒、本物の金属ピストル、および携帯電話の収集記録が含まれています。
訓練が完了した後、WiFireNetはWi‑Fiチャンネル状態情報のみに依存して隠された拳銃を検出できたが、精度には変動がある。制御された実験環境では、狭い室内空間で最大4人の移動する人を同時に追跡できるが、このシステムの拳銃検出の平均精度は72.5％である。しかし、武器が持ち主の身体上にある具体的な位置を正確に特定するというより厳しい位置決定要求が課された場合、精度は53.8％に低下する。見知らぬ、テストされていない室内のレイアウトに遭遇すると、ニューラクタルネットワークの認識性能も明らかに悪化する。
このシステムは現在まだ実験段階にあり、研究チームは今後の最適化計画を立てています。プロトタイプでは、改造された1999年のIEEE 802.11a無線標準を使用して原理の検証を行います。次の段階ではWi‑Fi 7やWi‑Fi 8といった現代の無線ネットワークを採用し、より高い解像度のチャンネル状態情報を取得し、検出性能を向上させます。研究チームはプロジェクトをオープンソースにし、コード、モデル、データセットを公開することで、この分野の今後の研究を促進します。
IT之家は、Wi‑Fi感知型の監視技術がますます注目を集めていることに気づいています。この技術は複雑な機器や展開が不要です。しかし、批判者は、この技術が広範囲に展開される可能性がある一方で、対応する規制枠組みが不足しているため、深刻なプライバシーのリスクが生じると指摘しています。