Генеративный ИИ улучшает систему беспроводного зрения, которая видит сквозь препятствия

Исследователи MIT представили новую технологию, которая помогает точнее восстанавливать форму скрытых объектов по отраженным беспроводным сигналам. Система сначала строит частичную 3D-модель объекта, а затем с помощью специально обученной генеративной модели достраивает недостающие части формы. Авторы также создали расширенную версию системы для реконструкции целых помещений. Она использует сигналы от одного неподвижного радара и анализирует их отражения от людей, которые движутся по комнате. Это позволяет восстанавливать сцену вместе с мебелью без установки сенсора на мобильного робота. По данным MIT, система Wave-Former смогла восстановить около 70 повседневных объектов, включая банки, коробки, столовые приборы и фрукты, повысив точность почти на 20% по сравнению с существующими подходами. Система RISE, которая работает со сценами целиком, показала в среднем примерно в 2 раза более точные реконструкции, чем прежние методы. В MIT считают, что такие разработки могут пригодиться, например, складским роботам для проверки содержимого коробок перед отправкой, а домашним роботам для более безопасного взаимодействия с людьми в помещении. Отдельно отмечается, что метод не опирается на обычные камеры и может лучше сохранять приватность.

Ссылка на оригинал - https://news.mit.edu/2026/generative-ai-improves-wireless-vision-system-sees-through-obstructions-0319