Исследователи из Массачусетского технологического института представили Wave-Former, инновационную систему, позволяющую роботам восстанавливать 3D-формы предметов, скрытых за материалами, такими как картон, гипсокартон, дерево или ткань. Она базируется на миллиметровых радиоволнах, аналогичных тем, что используются в Wi-Fi, и на генеративной модели, специально обученной для этой задачи. В ходе тестирования система успешно реконструировала около 70 различных предметов — таких как банки, коробки и фрукты — с точностью на 20% выше, чем у предыдущих технологий.
Основной проблемой беспроводного зрения оставалась зеркальность отражений, из-за которой сенсор видел лишь «верх» объекта. Ранее для восстановления недостающих частей использовались физические законы, что давало лишь грубые результаты. Команда Фаделя Адиба приняла новое решение: радар создает частичную реконструкцию, а генеративная модель восстанавливает невидимые элементы. Они адаптировали существующие датасеты компьютерного зрения для создания синтетической обучающей выборки.
Еще одной системой является RISE, которая реконструирует целые комнаты при помощи одного неподвижного радара и движения людей. Она анализирует «призрачные отражения» от стен и мебели, что позволяет получить информацию о планировке помещения. RISE показала точность вдвое выше, чем у существующих методов. Оба проекта будет презентованы на CVPR, и их практическое применение включает в себя складские роботы и домашние системы, работающие без камер, что исключает угрозу приватности. «AI помогает разблокировать беспроводное зрение», — отметил Адиб.
