ШІ перетворює сигнали Wi-Fi-роутера на фотореалістичні зображення кімнати

Пристрої Wi-Fi навколо нас постійно обмінюються сигналами, створюючи безперервно резонуючий простір, в якому радіохвилі набувають майже просторової обізнаності. Оскільки сигнали відбиваються не тільки між передавачем і приймачем, але і від стін, меблів та інших об’єктів в приміщенні, вони несуть в собі інформацію про розташування цих об’єктів. Ці ехо-дані називаються Wi-Fi CSI (Channel State Information). Раніше вони дозволяли будувати лише грубі схеми приміщень, але тепер завдяки ШІ точність значно підвищилася.

Дослідники з Токійського інституту науки розробили метод, що об’єднує латентні дифузійні моделі з Wi-Fi CSI для створення високодеталізованих зображень будь-якого приміщення. Такі зображення не тільки точні, але й генеруються ефективно. Раніше методи на основі CSI давали лише примітивні результати — через брак даних і високі обчислювальні витрати. Тут на допомогу приходить ШІ, який «заповнює прогалини», роблячи зображення фотореалістичними. Це досягається за рахунок перетворення CSI в латентний простір, а не в піксельний, звідси і назва методу — «LatentCSI».

Піксельний простір — це звичайні зображення з великим обсягом сирих даних. Латентний простір — це стисле внутрішнє представлення зображення, яке використовується сучасними генераторами зображень, такими як Stable Diffusion. LatentCSI перетворює дані Wi-Fi CSI в латентний простір, після чого передає їх попередньо навченій дифузійній моделі, яка генерує зображення високої роздільної здатності, відтворюючи деталі і текстури, недоступні для захоплення Wi-Fi-сигналами. Дослідники використовували Stable Diffusion 3 з модифікованим енкодером, який приймає дані Wi-Fi замість звичайних зображень, що робить процес значно швидшим і менш ресурсоємним.

Ключове слово тут — «попередньо навчений». Дослідники спочатку фотографували приміщення і навчали модель на цих знімках, тобто модель вже «знала», як виглядає кімната. Таким чином, основну роботу виконує ШІ, а Wi-Fi CSI надає інформацію про поточний стан приміщення — скільки людей присутні, де вони знаходяться і як розташовані об’єкти. За подробицями можна звернутися до повної наукової статті.

Однак у LatentCSI є обмеження: незважаючи на значне поліпшення в порівнянні з попередніми методами візуалізації через Wi-Fi, він працює тільки з попередньо навченими моделями, що мають глибоке розуміння конкретного середовища. Не можна просто відправити дані роутера своєму провайдеру і очікувати, що він згенерує зображення вашої кімнати. З огляду на те, що деякі сучасні модеми вже здатні відстежувати рух, легко уявити потенційні проблеми з приватностю. Навіть при розгляді позитивних сценаріїв використання, все зводиться до питань спостереження. Майбутнє, можливо, вже на підході — але поки це лише лабораторна демонстрація.