Dina Katabi, BC '99, PhD '03

A Katabi Patrizio Leger

Dina Katabi, SM '99, PhD '03, proveniva da una famiglia di medici in Siria, dove era nata, ma ha abbandonato la facoltà di medicina per una vita più incentrata sulla matematica, studiando ingegneria elettrica all'Università di Damasco e poi informatica come studentessa laureata al MIT, dove ora è professoressa.

Nei suoi primi lavori, ha escogitato nuovi modi per prevenire la congestione nelle reti wireless, rendendo cose come il Wi-Fi e il servizio cellulare più veloci ed efficienti. Per superare il problema dell'interferenza - segnali in competizione per lo stesso percorso - l'ha abbracciata, sviluppando un modo per mescolare insieme segnali provenienti da fonti diverse e decodificarli sul lato ricevente.

Un segno distintivo del suo lavoro, dice, è il collegamento tra le discipline e il suo approccio alle reti wireless è unico in quanto va dal segnale all'applicazione. Non è il modo tradizionale in cui le persone pensano a un campo, dice.

Quando ha vinto una borsa di studio per il genio di MacArthur nel 2013, Katabi aveva spostato la sua attenzione dal modo in cui i segnali wireless trasportano i dati al modo in cui rimbalzano sulle persone. Il suo team ha costruito un dispositivo montato a parete che emette onde radio a bassissima potenza e utilizza l'apprendimento automatico per estrarre informazioni dal modo in cui quei segnali si riflettono sui corpi delle persone. Poiché i segnali viaggiano attraverso le pareti, il dispositivo diventa una sorta di visione a raggi X in grado di misurare il battito cardiaco, la respirazione, l'andatura e altro di una persona senza alcun tipo di sensore indossabile. Queste informazioni possono anche rivelare stati emotivi e persino fasi distinte del sonno.

La visione è quella di eseguire un monitoraggio passivo per la salute e il benessere, afferma Katabi. Il dispositivo potrebbe rilevare sottili cambiamenti nei pazienti di Alzheimer, ad esempio, e monitorare alcuni effetti dei loro farmaci. Pensa che la sua tecnologia potrebbe anche rendere più oggettive metriche come la scala del dolore, un altro modo per migliorare la medicina.

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