Este avance fue llevado a cabo por un equipo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon y se detalló en el servicio de preimpresión arXiv. Utilizaron una herramienta llamada "DensePose" que permite mapear todos los píxeles de un cuerpo humano en una fotografía, combinándola con una red neuronal para "visualizar" las coordenadas de personas en un espacio a través de la interferencia que generan en la señal WiFi.
Este método permite identificar la ubicación y acciones de personas sin necesidad de visualizarlas directamente. A pesar de que existen avances tecnológicos, como los sensores LiDAR, que también pueden "ver" a través de paredes, estos resultan ser demasiado costosos (con precios entre 600 o 700 dólares). En contraste, la solución propuesta por estos investigadores se ejecuta con dispositivos de apenas 30 dólares, como los routers TP-Link Archer A7 AC1750.
Durante las pruebas, estos routers fueron colocados en una sala junto con un grupo de personas. Luego, los algoritmos de inteligencia artificial analizaron las interferencias producidas por los cuerpos, permitiendo que el DensePose generara representaciones de las figuras humanas en una pantalla.
Las imágenes compartidas por los investigadores muestran estructuras generadas con precisión por el software. Además, presenta ventajas respecto a soluciones basadas en cámaras: no requiere luz (puede detectar poses corporales incluso en presencia de objetos en la habitación) y protege la privacidad, ya que no registra datos biométricos. A pesar de sus avances, el sistema enfrenta desafíos, como dificultades para detectar a humanos en poses inusuales y limitaciones para rastrear a un gran número de personas en una habitación, funcionando de manera óptima con tres o menos individuos.