Stfw.Ru
Institute of Science Tokyo
Исследователи Токийского университета науки предложили способ обрабатывать данные Wi-Fi CSI при помощи диффузионных моделей ИИ. Построенная на математических алгоритмах визуализация Wi-Fi CSI даёт лишь приблизительные результаты из-за недостаточных объёмов исходной информации и требует слишком больших вычислительных ресурсов — эти пробелы способна восполнить диффузионная модель ИИ, обученная создавать фотореалистичные изображения. Это достигается преобразованием Wi-Fi CSI в латентное (скрытое) пространство — общее представление объектов, которым оперируют диффузионные модели ИИ, а не в набор пикселей; поэтому метод получил название LatentCSI.
Технология LatentCSI предполагает перевод Wi-Fi CSI в латентное пространство, которое затем транслируется в предварительно обученную диффузионную модель, а она уже генерирует изображение высокого разрешения с мелкими деталями и текстурами, которые Wi-Fi сам по себе «разглядеть» не в состоянии. В своём проекте исследователи подключили кодировщик Wi-Fi CSI к модели Stable Diffusion 3, которая принимала его данные как запросы на генерацию изображения, что позволило экономить вычислительные ресурсы. Важно, что модель проходила предварительное обучение на реальных фотографиях изучаемого помещения, то есть она знала, как оно выглядит пустым. После этого ИИ восстанавливал положение переменной среды, показывая, сколько человек находилось в комнате, где они стояли, и каково было общее расположение объектов внутри.
Едва ли провайдеры теперь смогут следить за абонентами при помощи маршрутизаторов, но некоторые вопросы об угрозе конфиденциальности технология LatentCSI всё-таки вызывает. Она, вероятно, поможет следить за людьми, хотя сейчас это просто лабораторная демонстрация. Это уже не первое подобное решение: ранее итальянские учёные предложили способ идентифицировать людей по искажениям, которые их тела вносят в сигналы Wi-Fi; а американские исследователи построили на радиосигналах систему зрения для роботов.
