[สแกนอาวุธ] จะเป็นอย่างไร หากเราสามารถเปลี่ยนสัญญาณ Wi-Fi ให้เป็นเครื่องสแกนอาวุธได้ แม้จะซุกซ่อนภายใต้ร่มผ้าก็ตาม ทางเลือกใหม่ที่ไม่รบกวนผู้คน เมื่อเทียบกับกล้องวงจรปิดหรือเครื่องตรวจจับโลหะแบบเดิม
กลุ่มนักวิจัยด้าน AI จากสำนักงานวิจัยกลาโหมสวีเดน (Swedish Defense Research Agency หรือ FOI) ได้พัฒนา “WiFireNet” ระบบ Wi-Fi ที่ทำงานร่วมกับ AI ช่วยค้นหาอาวุธได้ โดยอาศัยการวิเคราะห์ข้อมูลสถานะช่องสัญญาณ (Channel State Information หรือ CSI) จากลักษณะที่ ‘วัตถุ’ เข้าไปบิดเบือนสัญญาณ Wi-Fi รอบข้าง ระบบทั้งหมดประกอบด้วยตัวส่งสัญญาณ Wi-Fi , ตัวรับสัญญาณ Wi-Fi และตัวโมเดล AI ที่ชื่อว่า WiFireNet
เมื่อสัญญาณ Wi-Fi ทั่วไปเดินทางไปกระทบกับวัตถุที่ขวางทางอยู่ คลื่นจะทะลุผ่านและสะท้อนกลับออกมาในรูปแบบที่จำเพาะเจาะจงต่อวัตถุชิ้นนั้น โดยขึ้นอยู่กับรูปร่าง ทิศทางการวางตัว และวัสดุของวัตถุ ซึ่งข้อมูลนี้เอง สามารถนำมาวิเคราะห์เพื่อระบุชนิดของวัตถุได้ด้วยความแม่นยำสูง เริ่มจากการตั้งชื่อชุดข้อมูลเฉพาะอย่าง “WiFire Dataset” ทำการบันทึกภาพวิดีโอสี ควบคู่ไปกับการบันทึกสัญญาณ Wi-Fi ที่สะท้อนกลับมาพร้อม ๆ กัน
ระหว่างนี้เอง ก็มีการใช้ Wi-Fi ไปสแกนจุดที่มีคนเดินไปมา พร้อมกับพกพาวัตถุต่าง ๆ ตั้งแต่โทรศัพท์มือถือและอาจไปจนถึงปืนพก จากนั้นนักวิจัยได้นำชุดข้อมูลขนาดมหึมานี้ไปฝึกฝนโมเดล Deep learning โดยใช้คลิปวิดีโอเพื่อจับคู่ภาพของปืนพกที่ซุกซ่อนอยู่ให้ตรงกับลายเซ็นสัญญาณ Wi-Fi เฉพาะตัว (หรือค่า CSI) เพื่อให้แน่ใจว่าระบบจะสามารถแยกแยะปืนพกออกจากสิ่งของในชีวิตประจำวัน ที่มีรูปร่างหรือวัสดุคล้ายคลึงกันได้อย่างชัดเจน
และในจุดนี้เอง นักวิจัยก็ได้ฝึกฝนโมเดลด้วยการบันทึกข้อมูลจากทั้งปืนพกพลาสติก กระบอกน้ำโลหะ ปืนพกโลหะของจริง และโทรศัพท์มือถือไปด้วยกันเลย เดาว่าตอนใช้ Wi-Fi สแกนคนครั้งแรก อาจมีหนึ่งในทีมงานลองพกอาวุธจริงเข้าไปด้วย
หลังจากการฝึกฝนเสร็จสิ้น ระบบ AI ตัวสมบูรณ์อย่าง WiFireNet สามารถตรวจจับปืนพกที่ซุกซ่อนอยู่ได้โดยอาศัยเพียงแค่ข้อมูล CSI ของ Wi-Fi เท่านั้น แต่ก็มีระดับความแม่นยำที่แตกต่างกันไป จากการทดลองภายใต้สภาพแวดล้อมควบคุม ติดตามบุคคลที่กำลังเคลื่อนไหวสูงสุดสี่คนในพื้นที่ในร่มขนาดเล็ก ระบบสามารถทำความแม่นยำในการตรวจจับปืนพกได้เฉลี่ย 72.5%
อย่างไรก็ตาม ภายใต้ข้อกำหนดในการระบุพิกัดที่เข้มงวดขึ้น เช่น การชี้จุดที่ตั้งของอาวุธบนตัวผู้พกพาอย่างแม่นยำ ความแม่นยำจะลดลงเหลือ 53.8% นอกจากนี้ โครงข่ายประสาทเทียม (Neural network) ยังคงประสบปัญหาในการทำงานให้แม่นยำเมื่อต้องเจอกับแผนผังห้องในร่มที่ไม่คุ้นเคยและไม่เคยผ่านการทดสอบมาก่อน
ท้ายนี้ตัวระบบยังอยู่ระหว่างพัฒนาและมีแผนงานสำหรับการปรับปรุงในอนาคต จุดน่าสนใจคือตัวต้นแบบยังใช้ Wi-Fi เก่าอย่าง IEEE 802.11a จากปี 1999 อยู่เลย โดยในเฟสต่อไปยืนยันแล้วว่า จะมีการนำเครือข่ายยุคใหม่อย่าง Wi-Fi 7 และ Wi-Fi 8 ซึ่งให้ข้อมูล CSI ที่มีความละเอียดสูงกว่ามาใช้ เพื่อการตรวจจับที่ดียิ่งขึ้นในอนาคต
อ่านรายละเอียดงานวิจัยเพิ่มเติมได้ที่ : https://arxiv.org/html/2610.18736v1
ที่มา : TomsHardware
