自宅のWi-Fiを機械学習なしでモーションセンサーに変えてHome Assistantに統合できる「ESPectre」
2025年11月18日 14時00分
https://gigazine.net/news/20251118-turned-wi-fi-motion-sensor/
>>・壁越しでも動きを検出可能。
>>・数学と信号処理のみを使用しており、AIや機械学習は使わない。
>>パーチェ氏はWi-Fiセンシングについて、「暗い部屋で点灯した懐中電灯の前に手をかざし、光によってできる影の動きを見るようなもの」だと説明しています。Wi-Fiセンシングの場合、光の代わりにルーターとセンサーの間を伝わるWi-Fi信号を利用しており、この信号が人や物の動きによって乱れると、センサーはこの動きを検出できるというわけです。
>>最新のWi-Fiシステムでは、数十にわたる異なる周波数(サブキャリア)が並行に伝えられており、受信機は各周波数について「信号の強さ(振幅)」「元の信号と比較してどれだけずれているか(位相)」を計算しています。この信号が伝わる範囲で人が動くと、信号の反射を示すマルチパスやドップラー効果、電磁場の分布変化などが生じるため、カメラやマイクを必要とせずに数学的に検出できるとのこと。
>>パーチェ氏は数学的な成分分析やデジタルフィルター、特徴の抽出などを用いることで、機械学習を使用せずに「ESPectre」を開発することに成功しました。ESPectreは約95％の精度で誰かの存在を検出することが可能で、レイテンシはパケット当たり50ミリ秒未満だとパーチェ氏は報告しています。
>>パーチェ氏が作成したESPectreのデバイス部分はこんな感じ。マイクロコントローラーのESP32-S3に受信感度を向上させる外部アンテナを接続した、非常にコンパクトなものとなっています。
>>ESPectreの利用方法としては、物体を検知した時に通知するホームセキュリティデバイスとしての活用や、人がいる時だけ照明を点灯するようにするオートメーション機能、人がいない部屋のエアコンを切るなどの省エネ機能、高齢者が長時間動いていない時に通知する見守り機能などが挙げられています。
>>なお、ESPectreの限界としては、機械学習アルゴリズムを使っていないため細かい動作や物体の識別が難しい点が挙げられます。たとえば、人間やペットを区別できなかったり、部屋にいる正確な人数を把握できなかったり、歩いているのか走っているのかを識別できなかったりするとのこと。
>>
>>また、Wi-Fiセンシングに利用するChannel State Information(CSI)データは技術的には匿名なものの、人や動きを検知できることから同意のない監視やプライバシーの侵害といったリスクがあります。そのためパーチェ氏は、ESPectreは自宅などの自分で管理できる環境のみで使い、共有スペースには設置せず、訪問者のプライバシーに配慮することなどを推奨しました。
▽上記の上位互換が下記の機器と設置方法▽
ギザのピラミッド内に「謎の空間」を新発見、スキャンで判明
2025.11.19 WED
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/188136
>>カイロ大学を中心とする国際チームは、以下の3つの非侵襲技術を同時に用いることで、この難題に挑みました。
>>ERT（電気比抵抗トモグラフィ）：電流の通りやすさから内部の異常を探る
>>GPR（地中レーダー探査）：電波の反射で境界面や空洞を検出
>>UST（超音波探査）：音波反射から高精度で空隙を検出
>> 3つの手法はそれぞれ得意・不得意が異なるため、データを統合（イメージ・フュージョン）することで内部の様子をより正確に推定できるのが特徴です。
>>この統合解析により、研究チームは東面の花崗岩直下に、チームが「A1」「A2」と呼ぶ2つの異常領域を検出しました。