• Встроенная графика AMD почти догнала GeForce RTX 5060 в играх — первые тесты мини-ПК на Ryzen AI Max+ Pro 495 (4 фото + видео)

    Встроенная графика AMD подобралась к GeForce RTX 5060: первые игровые тесты мини-ПК с процессором Ryzen AI Max+ Pro 495 показали, что новый чип Gorgon Halo способен выдавать более 100 кадров/с в современных играх при разрешении 1080p. В отдельных проектах прирост относительно предшественника Ryzen AI Max+ Pro 395 достигает 41 %.
    Читать дальше
  • С аппаратных криптокошельков Ledger украли криптовалюту на $86 млн — и пока непонятно как

    Производитель аппаратных криптокошельков Ledger сообщил в пятницу о поведении проверки сообщений о краже средств на общую сумму $86 млн с выпускаемых им устройств, реализованных через реселлера в Юго-Восточной Азии.
    Читать дальше
  • Новинка от OnePlus - наушники OnePlus Buds Clip уже в продаже

    Почему стоит обратить на них внимание, расскажем в этом посте.
    Читать дальше
  • Смарт-очки по цене iPhone 18 Pro Max: раскрыты стоимость и сроки выхода Xreal Aura на базе Android XR

    Компания Xreal предоставила возможность представителям СМИ опробовать свои первые очки Aura под управлением Android XR. Производитель раскрыл сроки выхода устройства в продажу и его стоимость — она на уровне флагманского смартфона.
    Читать дальше
  • Microsoft представила Maia 300 — 2-нм чиплетный ИИ-ускоритель для снижения зависимости от Nvidia

    Microsoft представила чип Maia 300, который призван снизить зависимость от графических процессоров Nvidia и стать «основной системой для выполнения ИИ-вычислений» в продуктах и ​​сервисах компании. По словам Microsoft, Maia 300 повышает эффективность и производительность инференса, лучше справляется с новейшими моделями, способными к логи...
    Читать дальше

Японцы научили ИИ видеть сквозь стены при помощи Wi-Fi

3 октября 2025 | Просмотров: 3 648 | Гаджет новости

Подключённые к Wi-Fi устройства вокруг нас постоянно обмениваются сигналами пространственно ориентированных радиоволн. Эти радиоволны отражаются от стен, мебели и других предметов в пространстве, формируя информацию о местоположении этих объектов. Такой набор данных или информацию о состоянии канала Wi-Fi ранее научились использовать для построения грубых эскизов помещений, и точность этих эскизов можно повысить при помощи искусственного интеллекта.

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.

Комментарии: 0

В Вашем браузере отключен JavaScript. Для корректной работы сайта настоятельно рекомендуется его включить.