Вы наверное читали как армия США проводила операцию по спасению своего пилота.

Технологии бесконтактного мониторинга жизненных показателей через Wi-Fi или радары (UWB) существуют уже лет 10. Квантовые магнитометры на спутниках или самолетах для поиска подлодок — тоже реальность.

Объединить это в систему поиска одного человека — это логичный, хоть и безумно дорогой шаг. Для поиска «потеряшек» это была бы революция: не нужно ждать, пока человек подаст сигнал помощи. Нужно просто, чтобы его сердце продолжало биться.

Сердце человека — это по сути электрический насос. Когда оно сокращается, возникают слабые токи, которые создают магнитное поле.

Земля — это гигантский магнит. Плюс вокруг куча ЛЭП, электроники и даже движение поездов за километры. Выделить «стук» сердца в пустыне — это математический ад.

Чтобы отфильтровать шум, нужны не просто формулы, а обученные нейросети, которые знают паттерн сердцебиения (синусовый ритм) и умеют вычитать «белый шум» окружающей среды.

Если у нас есть датасет магнитных сигналов, а такие датасеты есть в доступе, и мощная карта (или доступ к облаку типа Cocoon), мы вполне можем обучить модель на PyTorch/TensorFlow для денойзинга таких сигналов.

Как бы выглядел
«гражданский Ghost Murmur» для поиска людей в лесу, в плену или просто пропавших без вести, архитектура могла бы выглядеть так:

​Дроны-сенсоры: Рой дронов, несущих на борту облегченные атомные магнитометры (они уже существуют в чип-исполнении, хоть и стоят дорого).

​Граничные вычисления (Edge AI): Чтобы не гнать гигабайты шума в облако, первичная фильтрация идет прямо на дроне через ONNX или TensorRT модели, благодаря установленных прямо на дрон Raspberry Pi 5 + Hailo-10 или Jetson Orin Nano Super.

​Мастер-узел: Центральный сервер, который сопоставляет данные с нескольких дронов (триангуляция), чтобы точно локализовать «шепот».