呼吸の落ち込みはWiFi信号で検知できます！北京大学のハードテクノロジー研究はますます隠蔽が困難になっている

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『マイノリティ・リポート』でトム・クルーズがおしゃれな衣料品店に足を踏み入れたシーンを覚えていますか?

バーチャルカスタマーサービスは、一目見るだけでトム・クルーズの過去の購入記録を見つけ出し、おすすめの商品を彼の目の前に映し出すことができます。

△映画「マイノリティ・リポート」

コンピューティングがあらゆるところに存在し、無意識のうちに透明性が保たれているように感じます。

実際、同様のシナリオが私たちの生活のあらゆる側面に入り込んでいます。

Wi-Fi接続により、人の呼吸や睡眠、体調などをリアルタイムでモニタリングできるほか、高齢者の転倒も検知できる。

△高齢者の睡眠状況に関する情報収集

家具を手動で制御する必要はなく、エアコンとファンが室内の人数を自動的に感知し、風速と風の強さをリアルタイムで調整します。

それは、基地局の無線信号を使って都市内の人の流れを予測したり、タクシーのGPSを使って迂回ルートがあるかどうかを検知したりするのと同じくらい大きなことです。

毎日の通勤に交通系ICカードを使うだけの少額でも、非接触で自動引き落としが可能です。

…

これらはあらゆるところに存在し、さまざまな形で存在しますが、その背後にはユビキタス コンピューティングという同じテクノロジーが存在します。

知覚層に該当する研究方向は、ユビキタス知覚と呼ばれます。 （ユビキタスとは、携帯電話、時計、WiFiルーターなど、広く使用されているデバイスの使用を指します。）

Quantum位は、20年以上この分野に深く関わってきた北京大学博雅教授で欧州科学アカデミー会員の張大慶氏にインタビューし、この分野への理解を深めました。

ユビキタスコンピューティングの時代が到来

前述したように、ユビキタス コンピューティングには 2 つの特徴があります。

遍在性と不可視性、つまり普遍性と透明性。

ユーザーの観点から見ると、ユビキタス コンピューティングとは、サービスがどこから来るのかを気にすることなく、またコンピューティングの存在をまったく感じることなく、いつでもどこでも必要なサービスを受けられることを意味します。

技術的な観点から見ると、ユビキタスコンピューティングとは、低コストで使いやすい機器と自然なインタラクション方法を使用して、コンピューティングを人間の生活に可能な限り統合し、ユーザーのさまざまなサービスニーズを満たすことです。

まさにこの特性のゆえに、ユビキタス コンピューティングは人間指向かつアプリケーション指向なのです。

例えば、一人暮らしの高齢者向けの転倒検知システムなど。

張大清教授のチームはかつてWiFi信号を利用して、屋内の自然な生活環境における転倒行動の認識を実現したことがある。

当時の学界では、連続的な行動認識は世界初の試みでした。

非接触、リアルタイム、行動制限なし、低コスト...カメラ認識と比較してもプライバシーの懸念はありません。

リアルタイムの転倒検出に加えて、無線信号は呼吸、心拍、睡眠状態などの生理学的パラメータも感知できます。

この技術は、病院、老人ホーム、倉庫、病院、住宅、オフィス、ホテル、車などの応用シナリオにもさらに拡張できます。

張大清教授は、ニュースで子供が親に車の中に閉じ込められて事故に遭う場面がよく見られることを思いつき、この技術を使えばその問題は解決できると考えました。

無線信号が車内の動きを感知し、すぐに子供の両親に通知します。

このような最先端の技術コンセプトの起源は、30年前の古典的な論文にまで遡ることができます。

ゼロックスPARC リサーチ センターの主任科学者であり、ユビキタス コンピューティングの父であるマーク ワイザー氏。

彼は記事の冒頭で次のように書いている。 「最も広範囲に及ぶ技術は、消え去る技術である。」 （最も深遠な技術は消えていくものです。）将来的には、コンピューティング、通信、知覚、サービスは遍在するようになり、コンピューティングは電気や水のように私たちの生活環境の一部になるでしょう。

この目的のために、彼と彼のチームは 3 つの形式のコンピューティング デバイスを構想し、設計しました。

• タブはセンチメートル単位で測定され、付箋に似ています。
• パッドの大きさはデシメートル単位で測定され、紙、本、雑誌に似ています。
• メートル単位で測定されるボードは、黒板や掲示板に似ています。

注目すべきは、将来的にはあらゆる物にコンピューターやタグが内蔵され、特定の衣服を誰がデザインしたか、その店に在庫があるか、どこで買えるかなど、その物に関する情報を人々が簡単に入手できるようになるだろう、と彼が予測していることである。

現在、マーク・ワイザーのアイデアはコンピューター分野全体に影響を与えており、彼のビジョンは徐々に実現されつつあるようです。

これについて張大清教授は「ユビキタスコンピューティングの時代が到来した！」と感慨深げに語りました。

過去10年間、ユビキタスコンピューティングは世界各国で評価され、発展してきました。

2004年に日本と韓国は「U-Japan」と「U-Korea」計画を提案し、欧州では、ユビキタスコンピューティングが欧州連合によって情報社会技術研究・技術開発計画の主要プロジェクトとして採用され、36億ユーロを超える資金が投入されています...

中国における発展については、ユビキタスコンピューティングに最も早く取り組んだ中国の学者の一人である張大慶教授が、私たちとの会話の中で情熱に満ち溢れていました。

国内のユビキタスコンピューティング研究を世界最前線へ

1996年、張大清はローマ大学で博士号を取得した。博士号を取得した後、彼はしばらく海外で研究し、その後新しい研究のアイデアと結果を中国に持ち帰ることを決意しました。

シンガポール国立大学と情報通信研究所（I2R）で数年間勤務した後、シンガポールにおけるユビキタスコンピューティングの研究方向を開拓し、2003年にスマートホーム研究所を設立しました。2004年にはコンテキストアウェアシステム研究部門を設立し、初代所長を務めました。この間、彼はオントロジーベースのコンテキストモデルを提案し、これは現在でも国際的なユビキタスコンピューティング、モバイルコンピューティング、サービスコンピューティングの分野で広く使用されています。

2003年からは西北工科大学の客員教授を務め、中国のユビキタスコンピューティング分野の若い人材の育成に尽力しました。

2007年より、張大慶はフランスのパリにある国立電気通信研究所の第一級終身教授に招かれ、ALPS（アンビエントインテリジェンスおよびパーベイシブシステムグループ）研究所を設立しました。

シンガポールのI2RでもフランスのALPS研究所でも、西北工業大学、清華大学、北京大学、浙江大学、華中科技大学などの国内大学と連携し、ユビキタスコンピューティング、クラウドセンシング、ビッグデータ分析の分野で多数の若い人材を育成し、その多くがこの分野をリードする若手・中堅人材となっています。

また、彼が指導した外国人学者の中には、現在、米国やオーストラリアの著名な大学や企業で教授や研究マネージャーとして働いている人もいます。

△ 張大清とALPSの学生たち

2014年、張大清氏は正式に北京大学に加わり、情報科学技術学院の教授となり、すぐに中国コンピューター学会のユビキタスコンピューティング委員会の副委員長および委員長を務めました。彼はユビキタスコンピューティングサマーキャンプ、最先端のフォーラムやワークショップを企画し、毎年国内外の著名な学者を招待して国内のユビキタスコンピューティング研究を推進しています。

2016年以降、ユビキタスコンピューティングに関するA級カンファレンスであるACM UbiCompにおける国内研究者の論文発表数が、世界第2位（米国に次ぐ）となり始めている。張大青教授のチームは、UbiCompでの論文発表数でも世界トップクラスを記録しており、引用数でも毎年トップ3にランクインしている。

現在、張大青の論文は Google Scholar で 21,000 回以上引用されており、H 指数は 72 です。張大青は、パーベイシブ コンピューティングのトップ ジャーナルである IEEE Pervasive Computing の唯一の国内編集委員であり、ACM IMWUT ジャーナルの 7 人の国際運営委員会メンバーの 1 人でもあります。

また、彼は、中国コンピュータ連盟 (CCF) が推奨するユビキタス コンピューティングに関する 4 大国際会議すべてで最優秀論文賞またはノミネート賞を受賞しており、その中には ACM UbiComp 2015 および 2016 の最優秀論文ノミネート賞、IEEE PERCOM および IEEE UIC の「10 年間で最も影響力のある論文賞」も含まれています。

今年9月に開催されたACM UbiComp 2021では、張大慶氏のチームの論文「長距離壁貫通センシングのためのLoRaの探索」が再び優秀論文賞を受賞しました。

2000年から現在まで20年以上が経過しましたが、張大慶氏は一度も研究をやめたことがありません。これは、彼がユビキタスコンピューティングを選んだ当初の意図とも関係しています。

まず、ユビキタス コンピューティングはアプリケーション (シナリオ) 主導の研究です。

ユビキタス コンピューティングの研究を行う際、まず「高齢者の健康モニタリング」アプリケーション シナリオなどのシナリオを選択する必要があります。テクノロジの実装方法は制限されません。ウェアラブル、ワイヤレス デバイス、カメラで実行できます。目標は究極のパフォーマンスを達成することであり、そのため、私たちの研究方法は非常に柔軟になります。

私はユビキタス コンピューティング カンファレンスに参加するのがとても好きです。なぜなら、毎回、私たちの日常生活で遭遇するシナリオである最新かつクールなアプリケーションを国際的な同僚が紹介するのを見ることができるからです。これらの研究が本当に役に立つと実感できます。

第二に、ユビキタス コンピューティングは学際的なテーマであり、「常に移動中」です。

ユビキタスコンピューティングの研究には「決まったルーチン」は存在しません。最先端の認識技術を使ったり、通信や AI アルゴリズムを勉強したり、特定のアプリケーションの解決に役立つ限り、探求することができます。これが、私が今も常に新しい知識を学んでいる理由です。

これら 2 つの点は、張大慶の研究で完全に確認されています。

2016年にUbiCompで発表された無線センシング論文を例に、張大慶らは光学から派生したフレネルゾーンモデルを無線センシング分野に導入し、WiFi信号を使用して人間の呼吸を検出できるメカニズムを明らかにしました。

理論的には、WiFi は電磁波信号として、物体の活動を反映するために使用できます。しかし、ほとんどの関連研究では、WiFi信号の変化とデバイスの位置、人間の活動の位置、方向、速度との間の定量的な関係が確立されていません。そのため、WiFiセンシングアプリケーションで問題が発生した場合、原理的にはその理由を理解することができません。

フレネルゾーンとは光学理論から派生した概念で、信号送信装置と受信装置（本研究では WiFi 信号送信機と受信機）の 2 点を焦点とする一連の同心楕円を指します。

一見、WiFi 信号は光学とは関係ないように思えるかもしれませんが、よく考えてみると、WiFi 信号は電磁波であり、広い意味で光波に似た性質を持っていることがわかります。

張大清氏らはフレネルゾーンの基本モデルをベースに、電磁波の反射特性やWiFi信号の周波数多様性などをさらに考慮し、サブ波長レベルで人体の微細な動きを捉えられるよう拡張モデルを開発した。この研究は、WiFi 信号を使用して人間のミリメートルレベルの行動を感知するための理論的基礎も築きました。

張大清教授の意見では、無線センシングを本当に実用化したいのであれば、まず人間の活動が無線信号にどのような影響を与えるかのメカニズムを理解する必要がある。

これには、WiFi 信号がどのように送信されるか、どのような特殊な特性を持っているか、認識の限界と境界は何かなどが含まれます。そうしないと、AI アルゴリズムがワイヤレス認識に厳密に適用されて問題が発生した場合、問題の根本原因を理解することが不可能になります。

これは、現在世界中の多くのチームが WiFi 認識にさまざまな AI および機械学習アルゴリズムを使用しているにもかかわらず、パフォーマンスが安定していない理由でもあります。張大清氏のチームは、商用WiFiを使用して、20メートル離れた人々のかすかな呼吸を検知します。

将来的には、基礎理論と AI を有機的に組み合わせることによってのみ、ワイヤレス センシング アプリケーションをうまく実装できるようになります。しかし、その前に、認識の問題の背後にある本質を理解するために、基本原則から始めなければなりません。

実際、この研究方法は他の応用分野にも適用可能です。

「独創的なイノベーション」を掴む

Quantum位との会話の中で、張大清教授が最も多く語ったのは基礎研究の重要性でした。

現在、他のチームの研究をフォローし、アルゴリズムにいくつかの改良を加えることを好む学生や研究者がたくさんいます。

しかし、本当に優れた科学研究を行うためには、方法の単純な応用と改善にとどまらず、基礎理論を探求して革新し、技術や方法の使用の背後にある前提と理由を理解する必要があると私は考えています。

その中でも張大清教授は独創的なイノベーションの重要性を特に強調しました。

これは、前例のない大きな科学的発見、基本原理、破壊的技術、その他の革新的な成果と同様に、概念と思考方法における革新です。

独創的なイノベーションだけが、テクノロジーを最前線に導き、問題を深く理解し、最終的に成功するアプリケーションを実現することができます。

ユビキタスコンピューティングのような学際的な科目については、基礎理論の学び方や研究の進め方などを学びます。張大清教授は、その方法は非常に柔軟かつ多様であると述べた。

まず 1 つの科目を深く学び、それを専門とし、次に他の科目を理解し、そして学際的な研究を行うことができます。

また、まず一般教育を受けて知識を広げ、その後特定の分野に焦点を絞ることもできます。このように、学際的な研究では、一般知識から専門分野へと進み、徐々に研究の範囲を広げることができます。

現在、ユビキタス コンピューティングは開発されてからちょうど 30 年が経ちました。張大清教授の目には、この分野は当初と変わらず「魅力的」であると映っています。

これは、まずシナリオを定義し、次にそれを実装するためにテクノロジーをどのように使用するかを考え、さらに実装プロセスに関係する科学的問題を理解するという、従来の科目学習方法を打ち破ります。

このユニークで実用的な研究アイデアだからこそ、業界から深く認識され、尊敬されており、その学際的な性質により、さまざまなシナリオで実装することが可能になっています。

おそらく、間もなく、SF 映画のように、コンピューティング、通信、認識があらゆる場所に存在するようになるでしょう...