Esta herramienta convierte tu WiFi en un visor espacial inteligente sin cámaras
Elígenos como tu fuente preferida en Google.
RuView aprovecha un sensor o router WiFi para identificar la presencia de personas, caídas, la frecuencia cardíaca, las alteraciones del sueño y mucho más.
La privacidad en el hogar es un valor fundamental que a veces puede estar reñido con la propia seguridad pasiva de una casa, aunque tu red WiFi podría ser el mejor vigilante, sin necesidad de instalar cámaras ni sensores ópticos intrusivos.
Esto es lo que se conoce como visión WiFi –o WiFi sensing por el término original en inglés–, que utilizas las ondas electromagnéticas de radio que lanza de forma continua un router o cualquier dispositivo WiFi, pero para identificar la presencia de personas en un espacio determinado.
Además de que puede servir para detectar muchísimas otras cuestiones, por ejemplo, si una persona mayor que vive sola se cae y no tiene acceso a un móvil cercano o a teleasistencia, o a configurar una casa inteligente automatizada sin que haya que instalar cámaras.
Y en GitHub hay una herramienta totalmente gratuita que cuenta con muchísimas funcionalidades, como es RuView, desarrollada por Reuven Cohen (rUv), un ingeniero agéntico pionero de la tecnología cloud y que ha sido asesor estratégico de innovación para gigantes tecnológicos como Amazon Web Services (AWS) y Sun Microsystems.
Según él, esta es la filosofía que debería imperar: "La verdadera inteligencia ambiental no debe depender de llenar nuestro mundo de cámaras que graben cada segundo de nuestra vida privada. El futuro consiste en hacer que el espectro de ondas que ya nos rodea sea lo suficientemente inteligente como para entendernos sin juzgarnos ni exponernos".
Como resultado, RuView es una de las mejores soluciones que puedes elegir si quieres vigilar tu casa, con características que son impresionantes para un sistema de visión espacial inteligente.
Para qué se puede usar RuView
El eje fundamental de RuView es la detección espacial con especial atención a la soberanía de los datos, ya que toda la información se trata de forma local y no hay dependencia externa de servidores en la nube, con lo que tus datos serán siempre tuyos.
La aplicación, que está disponible desde este enlace de GitHub, funciona para muchos casos, como el mencionado cuidado de mayores y la detección de caídas, sin tener que violar su intimidad con cámaras de videovigilancia. En la práctica, permite detectar al momento las caídas y tiene un sistema de alertas para los cuidadores.
Por otro lado, en el ámbito de la medición de la salud, hay una característica fundamental también para aquellos usuarios que no quieran dormir con pulseras de actividad o relojes inteligentes, como es la medición de la frecuencia respiratoria y cardíaca.
Es capaz de identificar los movimientos pequeños del tórax para medir en tiempo real esta frecuencia, entre los 40 y los 120 BPM, por lo que con solo tener esta herramienta instalada podrás incluso estudiar cómo duermes por la noche, sobre todo si tienes apneas o alteraciones del sueño.
En el campo de la automatización del hogar, también es capaz de superar incluso las limitaciones de otros sensores, ya que puede monitorizar si una persona está leyendo en una habitación o durmiendo, con lo cual puede optimizar tanto la climatización como la iluminación inteligente.
Y, en el ámbito de la seguridad, también ofrece soluciones impresionantes, configurando un sistema de alarma perimetral que puede atravesar paredes, como lo hace la señal del WiFi, por lo que puede detectar intrusos incluso si existen condiciones malas, como niebla, oscuridad o humo.
Aunque pueda parecer una cuestión propia de la magia, tiene mucho que ver con los estándares modernos de WiFi, que utilizan frecuencias de 2.4 GHz y de 5 GHz, que "chocan" con los cuerpos de los seres vivos y son alteradas por estos movimientos pequeños, como el del tórax al respirar.
Adicionalmente, RuView tiene un sistema inteligente para filtrar el ruido de la señal y aislar el conocido como efecto Doppler, cuyas frecuencias son aisladas: las que van de 0.1 Hz a 0.5 Hz son las de la respiración, mientras que las bandas superiores corresponden a la marcha, las caídas o el movimiento de extremidades.
Y también usar modelos de inteligencia artificial con agentes autónomos que pueden consultar estados de ocupación, verificar pruebas de presencia o interactuar con el espacio. Si se añade una nueva estancia, la herramienta tan solo necesitará 30 segundos para calcular el mapa, sin que posteriormente tenga que trabajar de nuevo sobre ello, ya que lo hace en tiempo real.
Cómo probar RuView
Si solo quieres probar RuView, lo más sencillo es que optes por el modo simulación para que puedas ver en solo 2 minutos cómo sería la interfaz y lo que puede ofrecer. Para ello, solo necesitas un ordenador con Windows, macOS o Linux y Docker Desktop.
Abre un nuevo contenedor en Docker Desktop y ejecuta el comando docker pull ruvnet/wifi-densepose:latest. A continuación, ejecuta el contenedor con docker run -p 3000:3000 ruvnet/wifi-densepose:latest y abre en tu navegador el enlace http://localhost:3000.
Puede que este último comando dé error, ya que RuView requiere un token, así que simplemente ejecuta el siguiente comando: docker run -p 3000:3000 -e RUVIEW_ALLOW_UNAUTHENTICATED=1 ruvnet/wifi-densepose:latest y vuelve a abrir el enlace anterior en tu navegador.
Ahí ya encontrarás una demostración clara de la interfaz gráfica con todo lo que puede hacer RuView, con un sinfín de herramientas como las que ya he mencionad anteriormente.
A partir de aquí, las opciones de instalación y configuración ya son más avanzadas. Una posibilidad es instalar la librería de Python para tener los algoritmos de detección de presencia, ritmo cardíaco o respiración en tu propio código de Python.
Aunque la mejor alternativa, que requiere una inversión de unos 8 euros con el sensor físico ESP32-S3 o en un sensor WiFi que funcione como radar, es la instalación mediante este tipo de sensores físicos.
Con este método tendrás que flashear el firmware del sensor para que pueda ejecutar la herramienta, además de configurar la red WiFi en el nodo sensor, calibrar el entorno con las habitaciones vacías durante al menos 30 segundos para que el sistema pueda posteriormente identificar cualquier alteración y relacionarlo con el asistente que prefieras –un servidor, un contenedor Docker o tu asistente inteligente para el hogar–.
Aunque pueda resultar algo complicado de configurar, lo cierto es que es una gran alternativa para quienes no quieran usar cámaras, sensores de presencia o wearables para la actividad física. Y todo ello sin exponer tus datos a ningún otro usuario.