ruview

RuViewはオープンソースのWiFiセンシングプラットフォームで、安価なESP32センサーからチャネル状態情報（CSI）を読み取り、電波の反射を空間・生理データに変換する。カメラもウェアラブルもクラウドサービスも不要。通常のWiFiルータが空間に電波を満たし、人が動いたり呼吸したりするとその波が乱れる。RuViewはその乱れを測定する。 READMEによれば、検知内容は以下の通り：存在・ occupancy（穿透壁感知、カウント、入室/退室追跡含む）、非接触呼吸数（0.1〜0.5 Hz帯域通過、6〜30 BPM）、心拍数（0.8〜2.0 Hz帯域通過、40〜120 BPM）、モーション・活動分類、フェーズ加速度閾値とdebounceおよびクールダウンを組み込んだ転倒検出（200ms未満）。適応P95正規化による複数人カウント、環境依存約5mの穿透壁センシング、RF指紋、睡眠ステージングと無呼吸スクリーニング、CSIからの17キーポイント姿勢推定も報告されている。 ハードウェア構成は無料〜約140ドル。単一ESP32-S3ノードは約9ドル、マルチノードメッシュは約54ドル。推奨構成には永続ベクトル保存、kNN検索、暗号化アテスタ、MCPプロキシを備えたCognitum Seedが加わる。ESP32-C6ノード（6〜10ドル）はWi-Fi 6および802.15.4研究向けで、ESP-NOW同期一致率99.56%、IDF 5.5.2でHE-LTFキャプチャを確認。TWTと約5μA動作はまだハードウェア検証待ち。Intel 5300、Atheros AR9580の研究用NIC、beta版Qualcommやベンダーアダプタープログラムもリストされる。通常のラップトップはRSSIのみの粗い存在感知のみ。Dockerイメージはシミュレートデータで動作。 ソフトウェアはRust 1.85+のcrates、マルチアーキテクチャDockerイメージ、PyPIパッケージ（ruviewおよびwifi-densepose、Linux/macOS/Windows対応の約250 KB PyO3 abi3-py310 wheel）として配布される。Home Assistant統合はMQTTパブリッシャー経由で21エンティティ/ノード（生信号に加えsomeone-sleeping、possible-distress、fall-risk-elevated、bathroom-occupiedなどの推論状態）と3つのスターターBlueprint。Apple Homeは検出可能HAP-1.1ブリッジ、Google HomeとAlexaは同じHAブリッジまたはMatterエンドポイント経由。HOMECOREはローカル状態・履歴・自動化・署名付きWasmプラグイン・音声フック・HomeKit対応を提供。レジストリから105モジュールのエッジカタログが読み込まれる。独立したnpmメタハーネス@ruvnet/ruviewはdoctor、ガイダンス、読み取り専用コーディングエージェント、claim-check、決定論的検証、MCPサーバーを提供。 READMEはモデルの制限について非常に正直であり、評価において重要である。Hugging Faceの事前学習エンコーダは82.3%のホールドアウト時間三つ組精度を報告（生から66.4%向上）。以前の「100%存在」数字は単一クラス録音で測定され撤回済み。4ビット構築版は8KBに収まる。分離されたMM-Fiポーズモデルは82.69%のtorso-PCK@20（3モデルアンサンブル＋テスト時水増しで83.59%）、MultiFormer（72.25%）、CSI2Pose（68.41%）と比較。一方、オンデバイスpose_v1モデルはPCK@20=3.0%で初の試みとして説明され、35% ADR目標を大幅に下回り、実行時パスはconfidence=0stubの状態。公開済みmodel.safetensorsのヘッダはNULパディングされ参照safetensorsローダに拒否される（issue #1522）。量子化モデル-q*.binファイルも互換リーダーを欠く。統一RFワールドモデル精度は実データ検証まで合成と明記。主張される検証ツールは決定論的パイプラインリプレイ（python archive/v1/data/proof/verify.pyで出力をSHA-256ハッシュ）、Ed25519証言チェーン、1,463通過テストを含む。 要するに、RuViewは広範なスマートホーム統合と豊富なドキュメントを備えた重大なエッジセンシングフレームワークだが、新規ユーザーはライブオンデバイス_pose_の主張を未証明扱いし、プロジェクト自身の注意事項、ベンチマークADR、再現スクリプトに基づいて精度を判断すべきである。