ШІ навчився створювати зображення інтер'єрів за допомогою Wi-Fi

ШІ навчився створювати зображення інтер'єрів за допомогою Wi-Fi
Wi-Fi-обладнання постійно генерує та приймає радіосигнали, що відбиваються від стін, меблів та будь-яких предметів у кімнаті.
Ці хвилі несуть інформацію як про передачі даних, а й конфігурації навколишнього простору. Така інформація називається Wi-Fi CSI (Channel State Information — інформація про стан каналу) і раніше вже застосовувалася для створення простих 3D-моделей приміщень. Однак використання штучного інтелекту зробило технологію значно точнішою та детальнішою.
Вчені з Токійського інституту науки запропонували методику, що поєднує Wi-Fi CSI та латентні дифузійні моделі для створення реалістичних зображень інтер'єрів. Раніше подібні спроби обмежувалися низькою якістю картинки та високим навантаженням на обчислювальні потужності. Тепер ШІ заповнює відсутні дані і формує результат, близький до фотографії.
Розробку назвали LatentCSI. Її суть у тому, що радіосигнали перетворюються не на звичайне зображення, а на так званий латентний простір — компактне уявлення, що використовується в сучасних генеративних нейромережах, наприклад, Stable Diffusion. Для цього застосовується модифікований енкодер Stable Diffusion 3, який здатний сприймати не фото, а радіодані. Такий підхід прискорює процес та підвищує ефективність порівняно з попередніми рішеннями.
Важливий момент навчання моделі. Спочатку дослідники роблять реальні знімки кімнати та навчають ШІ на цих фотографіях. Таким чином, система вже має уявлення про те, як виглядає приміщення, а Wi-Fi-сигнали лише додають актуальні дані — кількість людей у кімнаті, їхнє розташування та зміни в обстановці. Виходить, що нейромережа виконує основну роботу, а CSI є «датчиком поточного стану».
Однак LatentCSI має обмеження: технологія застосовується лише до заздалегідь вивченого середовища. Тобто не можна просто завантажити дані з роутера та одразу побачити план своєї квартири. У цьому сама концепція викликає питання конфіденційності. Сучасні маршрутизатори вже вміють фіксувати рух, а в перспективі така функція може використовуватися не тільки з корисною метою — наприклад, у системах безпеки чи медичному моніторингу, а й для вторгнення в приватне життя. Поки що LatentCSI залишається дослідницьким проєктом.
З'явилися нові фото та відео з місця падіння бойової частини «шахеда» у Миколаєві
На проспекті у Миколаєві водії маневрують між «квадратами» вирізаного асфальту (відео)
Над Миколаєвом ворожі «шахеди»: у місті вибухи, працює ППО (відео)
Танцювали на автомобілі: поліція притягнула до відповідальності молодиків у Миколаєві (відео)
Через несправний світлофор зіткнулися Kia і Fiat в центрі Миколаєва: постраждала дитина (відео)
8 березня у Миколаєві: на квіткових ринках ажіотаж (фоторепортаж)
Mercedes перевернув Mitsubishi у Миколаєві: двох людей забрала «швидка» (відео)
Вечірня атака на Миколаїв: очевидці повідомили подробиці
Вечірня атака на Миколаїв: «шахед» пробив залізобетонну стіну дев'ятиповерхівки (фото, відео)













