MIT无线电研究中央主任，蒂娜·卡塔比教授（Dina Katabi）主导了该项目。
卡塔比将这种通过人工智能进行就寝监控的设备比作Wi-Fi路由器，能够远间隔感应到你何时做梦以及是否得到足够的深度就寝。
她表示，进行人工智能就寝剖析的用意便是为了开拓“无形的”医疗传感器，可直接通过无线电波捕捉人们的生理旗子暗记和主要的康健指标，而利用者无需改变自身行为。
据悉，该项目的研究团队将于8月9日在国际机器学习大会（ICML）上揭橥论文。

此前，卡塔比与其在MIT打算机科学和人工智能实验室的其他团队成员已开拓出能够远程丈量心率、脉搏、血压等生命体征和行为的无线电波传感器。
此外，卡塔比还与她的学生们进一步开拓出名为WiGait的无线电波设备，可以直接通过无线旗子暗记，丈量出人们的步辇儿速率，可以帮助年夜夫为患者预测认知能力衰退、心肺疾病以及其他康健问题。

在研发了一系列感应设备后，卡塔比认为此类设备还可用于监测就寝。
卡塔比教授研究团队中的一位MIT研究生赵明敏（音译）表示，这是一个非常好的机会，到目前为止大家对就寝的理解并不足深入，而且有很大一部分人具有就寝问题。

为了达成效果，研究团队费尽心机地去将他们所监测到的人们就寝时的脉搏、心跳等丈量值进行数据转化，而最新的人工智能技能使其成为可能。
MIT团队根据深度神经网络技能（deep neural networks）研发出一种新的人工智能算法，能够有效打消无关信息，从繁芜的数据集里提取并剖析人们的就寝信息。

与卡塔比共同研究该项目的托米·雅科拉教授（Tommi Jaakkola）称，他们研发的这种新的人工智能算法可以被用于不同地点和不同的人，无需进行校正。
在对25名志愿者进行测试后，MIT研究团队表示该技能的精准度已达80%。
卡塔比表示，这种人工智能就寝传感器不仅能够让利用者在入睡时摆脱各种穿着型传感器的影响，更能使年夜夫和就寝专家简化监测病人就寝的方法，可在家中完成就寝监测，不用完备依赖实验室。

目前，卡塔比的研究团队正操持利用该技能研究帕金森综合症对付人们就寝的影响。
此外，该技能还可用于研究阿尔茨海默症对就寝的影响；失落眠症、就寝呼吸中止症等就寝障碍，还可用于研究就寝中突发癫痫症的病状，这在往常是很难检测到的。
（编译：李筱竹）

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