Ученые из Массачусетского технологического института более десяти лет изучали методы, с помощью которых роботы могут видеть предметы сквозь препятствия. Генеративные модели ИИ позволяют намного увеличить точность реконструкции формы предметов, что позволит машинам более эффективно манипулировать объектами, которые скрыты от глаз. О новой разработке рассказывается на сайте института.
Скрытый объект возможно восстановить по отраженным беспроводным сигналам, которые могут проходить сквозь гипсокартон, пластик, картон. Однако для реконструкции формы предмета необходимо отражение не только от поверхности, но и от нижней части и боковых сторон.
Физические принципы интерпретации сигналов не давали точного воссоздания трехмерной формы, поэтому ученые решили применить генеративную модель ИИ, которая заполняет пробелы при частичной реконструкции.
Для обучения модели ИИ требуется большой объем данных, но ни один набор данных в миллиметровом диапазоне не будет достаточно большим. Поэтому ученые адаптировали уже существующие наборы больших данных, чтобы научить модель восстанавливать форму.
Комплексная система под названием Wave-Former предлагает набор потенциальных поверхностей на основе отражений миллиметровых волн, который генеративная модель ИИ дорабатывает до окончательной формы. При таком подходе точность определения скрытых предметов возросла на 20% по сравнению с традиционными базовыми моделями.
Ученые применили такой же подход к воссозданию обстановки в помещении, используя отражения волн от людей, которые перемещались по комнате. Для получения информации о планировке помещения исследователи использовали и «призрачные сигналы», которые отражаются от человека, а затем от какого-то объекта, и обычно считаются шумом.
Система использует беспроводные сигналы от мобильного робота, что не нарушает приватность людей, как в случае использования камеры. Исследователи научили генеративную модель ИИ понимать поведение многолучевых отражений миллиметровых волн и заполнять пробелы в первоначальной реконструкции, пока она не приобретет окончательную форму.
Новая технология может использоваться на складах для проверки упакованных товаров перед отправкой, а также позволит определять местоположение человека в комнате. В будущем ученые намерены создать большие модели для беспроводных сигналов.
Ранее мы рассказывали о том, что ИИ научили предсказывать парные белки.
