Новый подход позволяет точно реконструировать внешний вид скрытых объектов: ИИ заполняет недостающие части формы объекта, используя частичные данные от беспроводных сигналов. Это повышает точность захвата и манипулирования скрытыми предметами.
При этом возможна реконструкция целых помещений. Расширенная система с помощью ИИ восстанавливает всю сцену в помещении, включая мебель, используя отражения сигналов от движущихся людей. Это устраняет необходимость в мобильных датчиках и обеспечивает конфиденциальность. Кроме того, ИИ позволяет преодолевать ограничения, решая проблему «зеркальности» миллиметровых волн, которые ранее ограничивали точность реконструкции.
Для обучения ИИ используются адаптированные изображения из больших наборов данных компьютерного зрения, имитирующие свойства миллиметровых волн, что позволяет обойти отсутствие обширных наборов данных беспроводных сигналов.
Фадель Адиб, ведущий автор исследования, отмечает, что генеративные модели ИИ развивают беспроводное машинное зрение, позволяя интерпретировать отражения и реконструировать целые сцены.
Далее планируется повысить детализацию и точность реконструкций, а также создать масштабные базовые модели для беспроводных сигналов.
Потенциальные применения технологии – складские роботы (проверка упакованных товаров перед отправкой, сокращение потерь, умные домашние роботы (определение местоположения человека в комнате для повышения безопасности и эффективности взаимодействия).
