Analizzando abilmente i risultati, l'algoritmo può dedurre la forma, dimensione e disposizione di una stanza, nonché rilevare in presenza di oggetti o persone. I risultati vengono visualizzati come un feed video che trasforma i dati dell'eco in una visione tridimensionale.

Una differenza fondamentale tra il successo del team e l'ecolocalizzazione dei pipistrelli è che i pipistrelli hanno due orecchie per aiutarli a navigare, mentre l'algoritmo è sintonizzato per lavorare con i dati raccolti da un singolo punto, come un microfono o un'antenna radio.

I ricercatori affermano che la tecnica potrebbe essere utilizzata per generare immagini attraverso potenzialmente qualsiasi dispositivo dotato di microfoni e altoparlanti o antenne radio.

La ricerca, delineato in un articolo pubblicato oggi da scienziati informatici e fisici dell'Università di Glasgow sulla rivista Lettere di revisione fisica , potrebbe avere applicazioni nel campo della sicurezza e della sanità.

Dott. Alex Turpin e Dott. Valentin Kapitany, della School of Computing Science e della School of Physics and Astronomy dell'Università di Glasgow, sono i principali autori del paper.

Il Dr. Turpin ha detto:"L'ecolocalizzazione negli animali è un'abilità notevole, e la scienza è riuscita a ricreare la capacità di generare immagini tridimensionali da echi riflessi in diversi modi, come RADAR e LiDAR.

"Ciò che distingue questa ricerca dagli altri sistemi è che, in primo luogo, richiede dati da un solo ingresso, il microfono o l'antenna, per creare immagini tridimensionali. In secondo luogo, crediamo che l'algoritmo che abbiamo sviluppato possa trasformare qualsiasi dispositivo con uno di quei pezzi di kit in un dispositivo di ecolocalizzazione.

"Ciò significa che il costo di questo tipo di imaging 3D potrebbe essere notevolmente ridotto, aprendo molte nuove applicazioni. Un edificio potrebbe essere tenuto al sicuro senza telecamere tradizionali captando i segnali riflessi da un intruso, Per esempio. Lo stesso potrebbe essere fatto per tenere traccia dei movimenti dei pazienti vulnerabili nelle case di cura. Potremmo persino vedere il sistema utilizzato per tracciare l'ascesa e la caduta del torace di un paziente nelle strutture sanitarie, avvisando il personale dei cambiamenti nella loro respirazione."

Il documento descrive come i ricercatori hanno utilizzato gli altoparlanti e il microfono di un laptop per generare e ricevere onde acustiche nell'intervallo dei kilohertz. Hanno anche usato un'antenna per fare lo stesso con i suoni a radiofrequenza nella gamma dei gigahertz.

In ogni caso, hanno raccolto dati sui riflessi delle onde riprese in una stanza mentre una singola persona si muoveva. Allo stesso tempo, hanno anche registrato i dati sulla stanza utilizzando una telecamera speciale che utilizza un processo noto come tempo di volo per misurare le dimensioni della stanza e fornire un'immagine a bassa risoluzione.

Combinando i dati dell'eco dal microfono e i dati dell'immagine dalla telecamera per il tempo di volo, il team ha "addestrato" il proprio algoritmo di apprendimento automatico su centinaia di ripetizioni per associare ritardi specifici negli echi alle immagini. Infine, l'algoritmo aveva imparato abbastanza per generare le proprie immagini altamente accurate della stanza e del suo contenuto dai soli dati dell'eco, dandogli la capacità "simile a un pipistrello" di percepire l'ambiente circostante.

La ricerca si basa sul lavoro precedente del team, che ha addestrato un algoritmo di rete neurale per creare immagini tridimensionali misurando i riflessi dei lampi di luce utilizzando un rilevatore a pixel singolo.

Il Dr. Turpin ha aggiunto:"Ora siamo stati in grado di dimostrare l'efficacia di questa tecnica algoritmica di apprendimento automatico utilizzando luci e suoni, che è molto eccitante. È chiaro che qui c'è molto potenziale per percepire il mondo in modi nuovi, e siamo ansiosi di continuare a esplorare le possibilità di generare più immagini ad alta risoluzione in futuro".

La carta della squadra, intitolato "Imaging 3D da echi temporali multipath, " è pubblicato in Lettere di revisione fisica .