Analisando habilmente os resultados, o algoritmo pode deduzir a forma, tamanho e layout de uma sala, bem como perceber na presença de objetos ou pessoas. Os resultados são exibidos como um feed de vídeo que transforma os dados de eco em uma visão tridimensional.

Uma diferença fundamental entre a conquista da equipe e a ecolocalização dos morcegos é que os morcegos têm duas orelhas para ajudá-los a navegar, enquanto o algoritmo é ajustado para funcionar com dados coletados de um único ponto, como um microfone ou uma antena de rádio.

Os pesquisadores afirmam que a técnica poderia ser usada para gerar imagens por meio de potencialmente quaisquer dispositivos equipados com microfones e alto-falantes ou antenas de rádio.

A pesquisa, descrito em um artigo publicado hoje por cientistas da computação e físicos da Universidade de Glasgow no jornal Cartas de revisão física , poderia ter aplicações em segurança e saúde.

Dr. Alex Turpin e Dr. Valentin Kapitany, da Escola de Ciência da Computação da Universidade de Glasgow e da Escola de Física e Astronomia, são os principais autores do artigo.

Dr. Turpin disse:"A ecolocalização em animais é uma habilidade notável, e a ciência conseguiu recriar a capacidade de gerar imagens tridimensionais a partir de ecos refletidos de várias maneiras diferentes, como RADAR e LiDAR.

"O que diferencia esta pesquisa de outros sistemas é que, em primeiro lugar, requer dados de apenas uma única entrada - o microfone ou a antena - para criar imagens tridimensionais. Em segundo lugar, acreditamos que o algoritmo que desenvolvemos pode transformar qualquer dispositivo com qualquer uma dessas peças do kit em um dispositivo de ecolocalização.

"Isso significa que o custo desse tipo de imagem 3D pode ser bastante reduzido, abrindo muitos novos aplicativos. Um edifício pode ser mantido seguro sem câmeras tradicionais, captando os sinais refletidos de um intruso, por exemplo. O mesmo poderia ser feito para acompanhar os movimentos de pacientes vulneráveis ​​em lares de idosos. Podemos até ver o sistema sendo usado para rastrear a ascensão e queda do tórax de um paciente em ambientes de saúde, alertando a equipe sobre mudanças em sua respiração. "

O artigo descreve como os pesquisadores usaram os alto-falantes e o microfone de um laptop para gerar e receber ondas acústicas na faixa de quilohertz. Eles também usaram uma antena para fazer o mesmo com sons de radiofrequência na faixa de gigahertz.

Em cada caso, eles coletaram dados sobre os reflexos das ondas feitas em uma sala enquanto uma única pessoa se movia. Ao mesmo tempo, eles também registraram dados sobre a sala usando uma câmera especial que usa um processo conhecido como tempo de vôo para medir as dimensões da sala e fornecer uma imagem de baixa resolução.

Ao combinar os dados de eco do microfone e os dados de imagem da câmera de tempo de voo, a equipe 'treinou' seu algoritmo de aprendizado de máquina em centenas de repetições para associar atrasos específicos nos ecos com imagens. Eventualmente, o algoritmo aprendeu o suficiente para gerar suas próprias imagens altamente precisas da sala e seu conteúdo apenas com os dados de eco, dando-lhe a habilidade 'semelhante à de um morcego' de sentir os arredores.

A pesquisa baseia-se no trabalho anterior da equipe, que treinou um algoritmo de rede neural para construir imagens tridimensionais medindo os reflexos de flashes de luz usando um detector de pixel único.

O Dr. Turpin acrescentou:"Agora, podemos demonstrar a eficácia desta técnica de aprendizado de máquina algorítmica usando luz e som, o que é muito emocionante. É claro que há muito potencial aqui para sentir o mundo de novas maneiras, e estamos ansiosos para continuar explorando as possibilidades de gerar mais imagens de alta resolução no futuro. "

O papel da equipe, intitulado "3D imaging from multipath temporal echoes, "é publicado em Cartas de revisão física .