Wi-Fi сигналы научились создавать точные изображения комнаты с помощью ИИ

Устройства Wi-Fi вокруг нас постоянно обмениваются сигналами, создавая своеобразную «радио-эхолокацию» пространства. Поскольку сигналы отражаются не только между передатчиком и приёмником, но и от стен, мебели и других объектов, они несут информацию о расположении предметов в помещении.

Эти «эховые» данные называются Wi-Fi CSI (Channel State Information). Ранее их можно было использовать для создания лишь грубых схем комнаты, но искусственный интеллект значительно повысил точность.

Исследователи из Токийского научного института разработали метод объединения латентных диффузионных моделей с Wi-Fi CSI для генерации высококачественных изображений любого помещения. Метод не только точен, но и эффективен по вычислительным ресурсам.

CSI-визуализация сама по себе не нова, но ранее давала лишь примитивные результаты из-за недостатка данных и высокой вычислительной сложности. ИИ помогает заполнить пробелы и сделать изображения фотореалистичными. Это достигается за счёт преобразования CSI в латентное пространство вместо пиксельного, поэтому метод получил название «LatentCSI».

Результаты, которые может создавать LatentCSI / Изображение: Nagano et al., LatentCSI (arXiv:2506.10605v3, 2025), CC BY-SA 4.0.

Пиксельное пространство относится к обычным изображениям с большим объёмом сырых данных, тогда как латентное пространство — это сжатое внутреннее представление изображения, которое используют современные генераторы изображений (такие как Stable Diffusion). LatentCSI преобразует Wi-Fi CSI в латентное пространство и передаёт его в предварительно обученную диффузионную модель, которая генерирует высококачественные изображения, дорисовывая детали и текстуры, недоступные для обычного Wi-Fi. Исследователи использовали Stable Diffusion 3 с модифицированным кодировщиком, принимающим Wi-Fi данные вместо обычных изображений, что делает процесс быстрее и менее ресурсоёмким.

Ключевым моментом является предварительное обучение — исследователи сделали реальные фотографии комнаты и обучили модель на них, поэтому ИИ уже «знает», как выглядит помещение. Таким образом, искусственный интеллект выполняет основную работу, а Wi-Fi CSI предоставляет информацию в реальном времени о том, как комната «выглядит» сейчас — сколько людей присутствует, где они находятся и общая расстановка объектов.

Ограничение метода в том, что LatentCSI, хотя и значительно превосходит предыдущие методы Wi-Fi визуализации, работает только с предварительно обученными моделями, которые уже имеют базовое понимание окружения. Нельзя просто отправить провайдеру данные с роутера и попросить его «угадать» обстановку комнаты.

Однако, учитывая что современные модемы уже способны отслеживать движение, легко представить потенциальные проблемы с конфиденциальностью, которые могут возникнуть из-за этой технологии. Даже при поиске позитивных применений всё сводится к системам наблюдения. Пока это лишь лабораторная демонстрация, но перспективы вызывают вопросы.

ИИ: В 2025 году технологии компьютерного зрения и анализа беспроводных сигналов достигли невероятного уровня. Хотя LatentCSI пока требует предварительного обучения, сама возможность «видеть» сквозь стены с помощью обычного Wi-Fi открывает как огромные перспективы для умного дома и безопасности, так и серьёзные вызовы для приватности. Интересно, как скоро мы увидим коммерческие применения этой технологии и какие правовые нормы будут разработаны для её регулирования.

Источник: Tomshardware.com