Ətrafımızdakı Wi-Fi qurğuları bir-biri ilə davamlı olaraq siqnal mübadiləsi edərək əks-səda mühiti yaradır. Radio dalğaları yalnız ötürücü və qəbuledici arasında irəli və geri hərəkət etmir, həm də divarları, mebelləri və ətrafınızdakı bütün digər obyektləri əks etdirir. Bu, ətrafınız haqqında, o cümlədən əşyaların yerləşdiyi yer haqqında məlumat daşıyır. Bu əks-sədalanan məlumat Wi-Fi CSI (Channel State Information) adlanır. Beləliklə, ilk dəfə olaraq süni intellekt Wi-Fi CSI siqnalları ilə otağın real görüntüsünü yaratmağı bacarıb.
Əvvəllər CSI məlumatları yalnız otağın kobud xəritələrini yaratmaq üçün istifadə edilə bilərdi, lakin indi süni intellekt sayəsində daha aydın nəticələr əldə etmək olar. Tokio Elm və Texnologiya İnstitutunun tədqiqatçıları otaqların yüksək keyfiyyətli təsvirlərini dəqiq və səmərəli şəkildə yaratmaq üçün gizli diffuziya modellərini Wi-Fi CSI ilə birləşdirdilər. CSI əsaslı görüntüləmə yeni bir üsul deyil, lakin tək istifadə edildikdə, məlumatların kifayət qədər olmaması səbəbindən aşağı keyfiyyətli nəticələr verə bilər. Bundan əlavə, proses yüksək emal gücü tələb edir və yavaşdır. Bu zaman boşluqları dolduraraq fotoreal görüntülər yaradaraq süni intellekt işə düşür. Buna nail olmaq üçün CSI məlumatları birbaşa piksellər vasitəsilə deyil, gizli məkana ötürülür. Buna görə metod LatentCSI adlanır.
Piksel məkanı xam məlumatları daşıyan normal şəkillərə aid edilsə də, gizli məkan cari təsvir yaratma modelləri (məsələn, Stabil diffuziya) tərəfindən istifadə olunan sıxılmış, mücərrəd daxili təsvirə aiddir. LatentCSI metodu Wi-Fi CSI məlumatlarını gizli məkana çevirir və sonra yüksək keyfiyyətli şəkillər yaratmaq üçün onları əvvəlcədən hazırlanmış diffuziya modelinə ötürür. Bu, AI-yə Wi-Fi-ın çəkə bilmədiyi incə detalları və toxumaları vizuallaşdırmağa və əlavə etməyə imkan verir. Tədqiqatçılar Wi-Fi məlumatlarını qəbul etmək üçün dəyişdirilmiş Stable Diffusion 3 kodlayıcısının versiyasından istifadə ediblər ki, bu da prosesi daha sürətli edir və daha az hesablama tələb edir.
Burada aşar söz “əvvəlcədən hazırlanmışdır” olub. Çünki tədqiqatçılar otağın real fotolarını çəkib, modeli onların üzərində məşq ediblər. Bu o deməkdir ki, model artıq otağın necə göründüyünü bilirdi. Süni intellekt real vaxt rejimində işlədiyi halda, Wi-Fi CSI məlumatları otağın cari real vaxt statusunu (orada neçə nəfərin olduğu, harada dayandıqları, mebelin yeri və s.) təmin edir. LatentCSI əvvəlki Wi-Fi əsaslı görüntüləmə metodlarından əhəmiyyətli dərəcədə daha yaxşı nəticələr təklif etsə də, o, yalnız ətraf mühiti yaxşı bilən əvvəlcədən hazırlanmış modellərlə işləyir. Başqa sözlə, marşrutlaşdırıcı məlumatlarını internet provayderinizə göndərməklə otağın şəkillərini yaratmaq mümkün deyil. Bununla belə, bu gün bəzi modemlərin artıq hərəkət aşkarlama imkanlarına malik olduğunu nəzərə alsaq, bundan yarana biləcək məxfilik problemlərini görmək çətin deyil.
