加州大学圣芭芭拉分校（UC Santa Barbara）开发一种方法，能感知视线之外静止物体轮廓的方法，这种基于Wi-Fi的新技术称为Wiffract，能勾勒出邻近房间的物体。
有趣的是，这种技术没用到 AI，只有纯粹的物理和数学，未来也许能利用深度学习强化这项技术。
研究团队指出，近年利用Wi-Fi感测器的方法逐渐受到关注，但大都是分析运动或运动中物体，静止物体则不在研究范围内，而新的Wiffract技术背后是Wi-Fi与边缘相互作用，产生几何光学绕射法（Geometrical Theory of Diffraction）和相应的「Keller Cones」。
为了测试Wiffract射频（RF）成像技术，研究人员决定看能在多大程度上准确地追踪看不见的字母。 他们使用 Wi-Fi 和分析物体边缘反射相关的复杂数学运算，即可勾勒出视野以外的静止物体。
刚刚所提的 Keller Cones 是新成像技术的核心，当如 Wi-Fi 信号的射频波（RF waves）击中物体边缘时，就会产生这些锥形。
加州大学圣巴巴拉分校电子与计算机工程教授Yasamin Mostofi表示，根据边缘方向的不同，圆锥体会在给定的接收器网格上留下不同足迹（即圆锥形截面），再透过他们开发出来的数学框架，利用这些圆锥形足迹来判断边缘的方向，进而绘制出场景的边缘图。
在开发Wiffract过程中，研究人员使用一台笔记本电脑作为Wi-Fi发射器，并在小型移动车上安装6根天线，以读取反射的射频波，并将结果绘制在2D网格上。 换言之，就是车辆和天线塔的移动扫描了墙后的字母。 有趣的是，如果要精确勾勒出静止物体，关键是建造出一个会移动的传感器塔。
