За допомогою попередньо навченого штучного інтелекту сигнали Wi-Fi тепер здатні створювати точні візуалізації приміщень. Система під назвою «LatentCSI» використовує можливості Stable Diffusion 3, перетворюючи дані Wi-Fi на цифрову «кисть», яка малює фотореалістичні зображення кімнат.
Щоб дізнатись останні новини, слідкуйте за нашим каналом Google News онлайн або через застосунок.
Пристрої Wi-Fi навколо нас постійно обмінюються сигналами, створюючи середовище, насичене відлуннями. Радіохвилі, відбиваючись не лише між передавачем і приймачем, а й від стін, меблів та інших об’єктів, несуть приховану інформацію про розташування предметів. Ці дані називаються Wi-Fi CSI (Channel State Information – інформація про стан каналу). Раніше CSI дозволяв отримувати лише приблизні ескізи приміщень, проте штучний інтелект значно підвищує точність таких візуалізацій.
Дослідники з Інституту науки в Токіо змогли поєднати моделі латентної дифузії зі сигналами Wi-Fi для генерації високоякісних зображень кімнат. Раніше спроби відобразити CSI давали лише приблизні результати, оскільки бракувало даних для повного уявлення про приміщення, а обчислення займали багато часу. Використання штучного інтелекту дозволяє «заповнювати прогалини», роблячи зображення реалістичним і деталізованим. Ключовим є те, що дані CSI відображаються в латентному просторі, а не у звичайному піксельному. Цей метод і отримав назву «LatentCSI».
Пояснимо різницю: піксельний простір містить звичайні зображення з великою кількістю сирих даних, а латентний простір – це компактне внутрішнє представлення картинки, яке використовують сучасні генератори зображень, наприклад Stable Diffusion. LatentCSI переводить Wi-Fi CSI у латентний простір і подає їх у попередньо навчену дифузійну модель, яка здатна відтворити всі дрібні деталі та текстури, що сам сигнал Wi-Fi не може зафіксувати. Для цього дослідники модифікували кодер Stable Diffusion 3, щоб він працював із даними Wi-Fi замість традиційних зображень, що значно підвищує швидкість та ефективність роботи.
Важливо підкреслити слово «попередньо навчені», оскільки модель спочатку навчалася на реальних фотографіях приміщень. Тому AI виконує основну роботу, а Wi-Fi CSI надає інформацію в реальному часі про поточний стан кімнати – кількість людей, їхнє розташування та положення предметів.
Втім, у LatentCSI є обмеження. Вона працює лише з моделями, які вже мають базове розуміння середовища. Тобто неможливо просто передати сигнал маршрутизатора своєму інтернет-провайдеру і очікувати точне відтворення кімнати. Разом із цим, оскільки сучасні модеми здатні відчувати рух, виникає низка питань щодо конфіденційності. Навіть якщо уявити позитивні сценарії використання, сутність технології все одно зводиться до спостереження. Наразі це залишається лабораторною демонстрацією, хоча потенційні ризики вже видно.
Читайте також:
- AI-браузер Comet від Perplexity став безкоштовним для всіх
- OpenAI представила модель генерації відео Sora 2 і новий застосунок для iOS