Dina Katabi, BC '99, PhD '03

En Katabi patricio léger

Dina Katabi, SM '99, PhD '03, provenía de una familia de médicos en Siria, donde nació, pero abandonó la escuela de medicina por una vida más centrada en las matemáticas, estudió ingeniería eléctrica en la Universidad de Damasco y luego ciencias de la computación. como estudiante de posgrado en el MIT, donde ahora es profesora.

En sus primeros trabajos, ideó formas novedosas de evitar la congestión en las redes inalámbricas, haciendo que cosas como Wi-Fi y el servicio celular sean más rápidos y eficientes. Para superar el problema de la interferencia (señales que compiten por el mismo camino), lo adoptó y desarrolló una forma de mezclar señales de diferentes fuentes y decodificarlas en el extremo receptor.

Un sello distintivo de su trabajo, dice, es unir disciplinas, y su enfoque de las redes inalámbricas es único en el sentido de que va desde la señal hasta la aplicación. No es la forma tradicional en que la gente piensa sobre un campo, dice ella.

Cuando ganó una beca MacArthur para genios en 2013, Katabi había cambiado su enfoque de cómo las señales inalámbricas transmiten datos a cómo rebotan en las personas. Su equipo construyó un dispositivo montado en la pared que emite ondas de radio de muy baja potencia y utiliza el aprendizaje automático para extraer información de la forma en que esas señales se reflejan en los cuerpos de las personas. Dado que las señales viajan a través de las paredes, el dispositivo se convierte en una especie de visión de rayos X que puede medir los latidos del corazón, la respiración, la marcha y más de una persona sin ningún tipo de sensor portátil. Esta información también puede revelar estados emocionales e incluso distintas etapas del sueño.

La visión es hacer un seguimiento pasivo de la salud y el bienestar, dice Katabi. El dispositivo podría detectar cambios sutiles en pacientes con Alzheimer, por ejemplo, y monitorear algunos efectos de sus medicamentos. Ella piensa que su tecnología también podría hacer que las métricas como la escala del dolor sean más objetivas, otra forma más de mejorar la medicina.

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