In ufficio come a casa, nei bar e ristoranti, oltre che per strada, sono ormai pochissime le "zone d'ombra" non raggiunte dal segnale Wi-Fi. La connettività senza fili, insomma, è ormai parte integrante della nostra quotidianità e ci consente di essere raggiungibili in qualunque momento e ovunque ci si trovi (più o meno). Grazie a questa onnipresenza, recentemente il Wi-Fi, e le sue onde radio in particolare, ha assunto anche capacità predittive.
Degli studiosi cinesi, infatti, sono riusciti a tracciare e seguire gli spostamenti di alcune persone all'interno di una stanza semplicemente analizzando il segnale di un router Wi-Fi casalingo. In questo modo, impiegando anche algoritmi di machine learning, gli accademici del Northwest Polytechnical University of China hanno "insegnato" a un computer a distinguere i corpi umani dagli altri oggetti inanimati e, in una fase successiva, addirittura a riconoscere le singole persone all'interno di gruppi di individui.
Come riconoscere le persone con il Wi-Fi? Semplicemente studiando le variazioni del segnale. Anche se ai più può sembrare una tecnica fantascientifica, è stata più volte testata anche con risultati più che discreti. Un'invenzione che potrebbe trovare applicazione nei campi più disparati: dallo studio dei flussi all'interno di centri commerciali al rispetto delle disposizioni in materia di capienza di locali pubblici.
Il gruppo di ricercatori, in particolare, ha messo a punto un algoritmo in grado di distinguere i movimenti delle persone rispetto alle altre alterazioni registrate all'interno di una stanza. Il router Wi-Fi di casa, oltre a emettere onde, infatti, è in grado anche di captarle e analizzarne la forza, così da adattare l'emissione a seconda degli ostacoli e delle interferenze. In questo modo può offrire una copertura omogenea in tutta l'area servita ed evitare che ci siano cadute di segnale e rallentamenti.
Il corpo umano, sia esso in movimento o fermo, rappresenta uno di questi ostacolo o interferenze. L'algoritmo, seguendo specifiche date dagli stessi scienziati e integrandole con i dati in arrivo dal mondo circostante, è in grado di affinare il proprio livello di conoscenza e migliorare il proprio livello di predizione. FreeSense, questo il nome della tecnologia messa a punto in Cina, può riconoscere i corpi in movimento in linea di vista e distinguerne i tratti fondamentali. In seguito il sistema memorizza tutte queste informazioni e le utilizza per distinguere tra due o più persone all'interno di gruppi. Una volta che è stato adeguatamente "educato", FreeSense può identificare una specifica persona in un mini gruppo di due individui nel 95% dei casi, mentre in un agglomerato composto da sei persone la percentuale di correttezza cala, pur rimanendo impressionante, all'89%.
I ricercatori hanno testato e applicato la loro scoperta all'interno di una smart home: se il router "capta" la presenza di uno specifico individuo, ad esempio il padrone di casa, il device stesso permetterà a questa persona di accedere ed utilizzare liberamente i dispositivi connessi presenti nell'abitazione, in caso contrario ne bloccherà l'accesso e ne disabiliterà la navigazione web.
La ricerca cinese, comunque, non è unica nel suo genere. Altri esempi di Wi-Fi tracciante si sono avuti in alcune università australiane e britanniche. I risultati ottenuti sono stati però inferiori a quelli cinesi (accuratezza del 93% e del 77% nelle medesime condizioni sperimentali). Ricercatori del MIT (Massachusetts Institute of Technology), invece, sono stati capaci di individuare delle persone e identificare i movimenti delle braccia anche se il segnale del Wi-Fi era schermato da un muro. Con sensori ancora più accurati, inoltre, gli stessi scienziati hanno monitorato la respirazione e le pulsazioni cardiache di persone anche attraverso una parete. Il sistema WiKey, ideato da un gruppo di tre ricercatori della University of Michigan, è stato invece "educato" per riconoscere addirittura i movimenti delle dita delle persone e indovinare così il testo digitato sulla tastiera di un computer. Gli studiosi, infatti, hanno notato come ogni digitazione dei vari tasti porti le dita a muoversi in maniera univoca: associando questi movimenti ad algoritmi di machine learning sono stati in grado di realizzare un sistema capace di indovinare il 93,5% delle frasi digitate in condizioni di "vita reale" (non in test di laboratorio, insomma).
Nel frattempo, l'Institute of Electrical and Electronics Engineers (ente che si occupa di creare e aggiornare standard tecnologici relativi alle comunicazioni senza fili, incluso il Wi-Fi domestico) ha messo a punto un nuovo protocollo in grado di tracciare gli spostamenti di persone e oggetti all'interno di luoghi chiusi. Il protocollo IEEE 802.11mc, a dir la verità, è meno avanzato e meno avveniristico rispetto agli esperimenti condotti dai ricercatori cinesi, ma proprio questo lo rende più facilmente utilizzabile, già nell'immediato.
Per tracciare persone e oggetti, il nuovo standard dell'IEEE sfrutta hotspot Wi-Fi pubblici e dispositivi wireless connessi alla loro rete. Calcolando il tempo che intercorre tra l'invio di un pacchetto dati e la sua ricezione da parte del dispositivo – che può essere uno smartphone, ma anche uno smartwatch o, in futuro, degli occhiali a realtà mista – il nuovo protocollo Wi-Fi è in grado di calcolare se il soggetto si stia allontanando o avvicinando alla "fonte" del segnale. Triangolando questi dati con quelli di altri hotspot sparsi all'interno della struttura e "proiettandoli" su una piantina digitale, l'IEEE 802.11mc consente di tracciare gli spostamenti all'interno di ambienti chiusi con un normale ripetitore Wi-Fi oggi in commercio e senza necessità di complessi algoritmi di intelligenza artificiale.
Come detto, il protocollo IEEE 802.11mc potrebbe essere già adottato all'interno di qualunque struttura dotata di una rete Wi-Fi per aiutare le persone a muoversi al suo interno senza perdersi. Grazie al protocollo, ad esempio, ci si potrebbe spostare all'interno di centri commerciali, aeroporti, stazioni e ospedali senza grosse difficoltà: basterebbe scaricare l'app della struttura e attivare il Wi-Fi per geolocalizzarsi all'interno, dove il segnale GPS solitamente non arriva.