Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали инновационную систему, которая позволяет роботам видеть через препятствия и обнаруживать скрытые объекты. Это стало возможным благодаря применению генеративных моделей искусственного интеллекта и отраженных Wi-Fi сигналов.
Как работает система
Новая техника позволяет создать частичную реконструкцию скрытого объекта, используя отраженные сигналы. Затем специальные ИИ-модели заполняют недостающие части объекта, что делает его распознавание более точным. Это особенно важно для роботов, которым необходимо манипулировать или обнаруживать объекты, недоступные для прямого наблюдения.
Реконструкция целых сцен
Кроме того, MIT представила расширенную систему, которая способна воссоздавать всю комнату, включая мебель и людей. Это достигается за счет анализа отражений сигналов, исходящих от людей, движущихся в помещении. Такой подход позволяет сохранить приватность, ведь в отличие от камер, он не фиксирует изображение людей.
Преимущества для индустрии
Эти достижения могут найти применение в различных областях, таких как робототехника для складов и умные дома. Например, роботы смогут проверять упаковку товаров перед отправкой, что сократит количество возвратов. В умных домах система поможет роботам лучше ориентироваться в пространстве, повышая безопасность и эффективность взаимодействия с людьми.
Технические детали
Система, получившая название Wave-Former, использует отражения миллиметровых волн (mmWave) для предложения возможных поверхностей объектов. Затем генеративная модель ИИ завершает форму, а результат уточняется до полной реконструкции. Исследование показало, что Wave-Former улучшает точность реконструкции объектов на 20% по сравнению с предыдущими методами.
Еще одна система, называемая RISE, использует отражения для создания детальной картины всей комнаты на основе траекторий движения людей. Это позволяет более точно реконструировать сцену, чем существующие методы.
Будущее исследований
В будущем ученые планируют улучшить детализацию реконструкций и создать крупные модели для беспроводных сигналов, которые могут открыть новые возможности для применения технологий. Работы поддерживаются Национальным научным фондом (NSF), Медиа-лабораторией MIT и компанией Amazon.
