Desde siempre aunque mucho más en tiempos del COVID, ha sido importante conocer el número de personas ubicadas en lugar existiend muchas soluciones para el conteo de personas que entran y las que salen (y de ahí estimar los que están dentro). Herramientas como esta ya existen y permiten que lugares como aeropuertos y centros comerciales controlen a los visitantes y el flujo de personas a través de los edificios.
Sin embargo dichas soluciones dependen de hardware especializado, como cámaras de video y reconocimiento de imágenes sofisticado, o de las interacciones de las redes inalámbricas con los dispositivos electrónicos de las personas, ya que los dispositivos buscan constantemente conectividad wifi.
Eso significa que son costosos o inexactos, dado que incluso en 2021, no todos llevan un dispositivo inteligente conectado.
En 2015, un equipo de investigadores dirigido por el profesor Mostofi de la Universidad de California demostró cómo se podía usar hardware wifi estándar para contar la cantidad de personas en un grupo sin la necesidad de ningún hardware adicional, como si todos llevaran teléfonos inteligentes.
Pero la técnica que se demostró tenía una limitación importante: requería que todas esas personas caminaran en un espacio determinado, lo que creaba interrupciones mensurables en una señal wifi.
Entonces, si bien podía determinar cuántas personas caminaban por un restaurante, por ejemplo, no podía tener en cuenta a todos los que estaban sentados y comiendo.
Seis años después, Mostofi y su equipo han demostrado una nueva técnica que finalmente puede contar a las personas que están estacionarias, o que al menos en su mayoría están estacionarias, porque aprovecha el hecho de que las personas se mueven constantemente y hacen pequeños movimientos inconscientes.
Al igual que la técnica anterior, un emisor wifi y un receptor se colocan a ambos lados de un espacio lleno de personas sentadas o paradas, y midiendo y rastreando las pequeñas fluctuaciones en la intensidad de la señal wifi, los períodos de alta y baja actividad. en la habitación se pueden determinar.
Para crear un recuento, los investigadores tuvieron que desarrollar un nuevo modelo matemático/ estadístico basado en la teoría de las colas: el estudio de las filas de espera y las colas que se pueden usar para predecir tiempos de espera.
Después de probar la nueva técnica de conteo wifi en 47 experimentos realizados en cuatro entornos diferentes con grupos de 10 personas o menos, se encontró que la precisión era muy alta: el 96,3% del tiempo, el número estimado de personas sentadas en un espacio era exacto o fallaba en uno, con una precisión que se redujo al 90% cuando las señales wifi también atravesaban las paredes.
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¿Porqué siempre hablan de Machine Learning cuando realmente lo que están haciendo es aplicar la ESTADISTICA de toda la vida? Ya sabemos que «mola» más poner palabrejas en inglés para que parezca que se está a la última pero… al César lo que es del césar ¿no?