RuView, un proyecto de código abierto con licencia MIT que ha superado las 100.000 estrellas en GitHub, usa placas ESP32 de unos 9 dólares para analizar las señales WiFi de una habitación y deducir si hay personas, cuántas son, cuándo entran o salen y, según sus autores, su frecuencia respiratoria y cardiaca, incluso a través de paredes. Su documentación lo presenta como una alternativa a las cámaras, pero esa misma capacidad de detectar a alguien sin que lo sepa es la que plantea dudas de privacidad.
Las claves de RuView, el sensor de personas por WiFi, en 20 segundos
- Analiza la información de estado del canal (CSI) que capturan nodos ESP32-S3 de unos 9 dólares.
- Sus autores le atribuyen un alcance de unos 5 metros a través de paredes, según la señal.
- El propio repositorio admite que su modelo de pose en un solo ESP32 aún es experimental.
El repositorio de RuView, mantenido por el desarrollador conocido como rUv, parte de una idea conocida en investigación: las ondas WiFi que llenan una casa cambian cuando una persona se mueve o respira, y esas variaciones se pueden medir. El sistema lee la información de estado del canal (CSI, por sus siglas en inglés) desde nodos ESP32 y la procesa con modelos pequeños, sin nube ni conexión a internet. El nodo básico cuesta unos 9 dólares, una malla de tres a seis nodos ronda los 54 dólares y la configuración que recomienda, con un equipo Cognitum Seed para memoria persistente, sale por unos 140 dólares.
Entre las capacidades que anuncia están la detección de presencia y el conteo de personas a través de paredes, el registro de entradas y salidas, la frecuencia respiratoria (de 6 a 30 respiraciones por minuto) y la cardiaca (de 40 a 120 pulsaciones), la detección de caídas y una estimación de la postura con 17 puntos del cuerpo. También incluye un módulo para acceder a los nodos desde cualquier lugar mediante Tailscale, una red privada basada en WireGuard.
Lo que el propio proyecto reconoce sobre su precisión
El README es más prudente que muchas de las publicaciones que lo difunden en redes. Sobre la postura de 17 puntos, distingue entre un modelo entrenado con el conjunto de datos académico MM-Fi, que alcanza un 82,69 % en una métrica de precisión del torso, y el modelo que se ejecuta en un único ESP32, que califica de primera versión: un 3 % en esa misma métrica, por debajo de su propio objetivo del 35 %, y con una ruta de ejecución que todavía devuelve un esqueleto genérico con confianza cero. El proyecto pide expresamente no anunciar esa función sin esas advertencias.
Algo parecido ocurre con la detección de presencia. Su modelo preentrenado declara un 82,3 % de precisión en datos de validación reservados, y el repositorio retira una cifra anterior del 100 % porque se midió con una grabación de una sola clase. El alcance a través de paredes figura como de unos 5 metros y dependiente de la señal, la imagen de Docker funciona con datos simulados y las tarjetas WiFi de los portátiles solo permiten una detección de presencia básica. Son datos del propio autor, sin una evaluación independiente.
El argumento de la privacidad, frente al RGPD
La documentación vende como ventaja que, al no haber cámaras, los despliegues evitan por diseño las normas sobre vídeo del RGPD y sobre imágenes médicas de la ley estadounidense HIPAA. Entre los casos de uso cita tiendas sin reconocimiento facial, guarderías y colegios, aparcamientos, donde dice atravesar paredes de hormigón, y el recuento de asistentes en templos, además de usos militares, penitenciarios y de vigilancia de fronteras.
Esa lectura no encaja con el Reglamento General de Protección de Datos, que se aplica a cualquier información sobre una persona identificada o identificable, se obtenga con una cámara o con una antena. La frecuencia cardiaca o respiratoria de alguien es un dato de salud, una categoría especial que el artículo 9 prohíbe tratar salvo excepciones concretas, como el consentimiento explícito. Que no haya imagen no elimina las obligaciones de informar, tener una base legal y limitar el uso de los datos. Opensecurity ya ha tratado cómo la IA puede revelar más sobre una persona que sus propios datos, un riesgo que crece con sensores capaces de inferir información sin que el afectado sea consciente.
La licencia MIT tampoco convierte en legal cualquier uso: regula lo que se puede hacer con el código, no con los datos de terceros. Para un particular o una empresa en España, monitorizar a vecinos, empleados, clientes o niños con este tipo de sensores exige revisar la normativa de protección de datos antes de instalar nada.
Preguntas frecuentes
¿Qué es RuView?
Un proyecto de código abierto con licencia MIT que usa señales WiFi captadas por placas ESP32 para detectar personas, contar ocupantes y estimar la respiración y el ritmo cardiaco.
¿RuView puede ver a través de las paredes?
Sus autores indican un alcance de unos 5 metros a través de paredes, dependiente de la señal. Detecta presencia y movimiento, no imágenes.
¿Es precisa la postura de 17 puntos?
En un solo ESP32 no todavía. El propio proyecto la califica de primera versión, con un 3 % en su métrica de precisión, frente al 82,69 % de su modelo de referencia en el conjunto MM-Fi.
¿Evita RuView el RGPD por no usar cámaras?
No. El RGPD se aplica a cualquier dato personal, y la frecuencia cardiaca o respiratoria son datos de salud con protección reforzada.
Fuentes:
