Революционная технология mmNorm научит ИИ видеть сквозь коробки

В условиях ограниченной видимости, например внутри коробок, за стенами или под другими объектами, у искусственного интеллекта вскоре может появиться новый способ действовать.

Исследователи из Массачусетского технологического института разработали метод под названием mmNorm, который использует сигналы миллиметрового диапазона, то есть в том же частотном диапазоне, что и Wi-Fi, для восстановления скрытых трёхмерных объектов с поразительной точностью.

«Мы уже давно интересуемся этой проблемой, но упираемся в стену, потому что предыдущие методы, несмотря на свою математическую элегантность, не приводили нас к нужному результату», — сказал Фадель Адиб, старший автор исследования и руководитель группы Signal Kinetics в Массачусетском технологическом институте.

Как работает mmNorm?

Предыдущие методы основывались на обратной проекции, которая позволяет получать изображения с низким разрешением и не подходит для работы с маленькими, закрытыми объектами, такими как инструменты или посуда.

Исследователи обнаружили, что ошибка связана с недооценкой физического свойства, известного как зеркальность, — когда отражения в миллиметровом диапазоне ведут себя как зеркальные отражения.

Вместо того чтобы просто измерять точки отражения сигналов, mmNorm оценивает направление поверхности, которое исследователи называют нормалью к поверхности.

«Наша идея, основанная на зеркальности, заключается в том, чтобы попытаться определить не только местоположение отражения в окружающей среде, но и направление поверхности в этой точке», — объяснила Лора Доддс, ведущий автор статьи.

Комбинируя множество таких оценок, полученных с разных позиций антенн, система восстанавливает трёхмерную кривизну объекта, различая такие детали, как ручка кружки или разница между ножом и ложкой в коробке.

Каждая антенна улавливает отражения с разной интенсивностью в зависимости от ориентации скрытого объекта.

«Некоторые антенны могут иметь очень высокий рейтинг, а некоторые — очень низкий, и мы можем объединить все рейтинги, чтобы получить единую нормаль к поверхности, которая будет согласована со всеми местоположениями антенн», — добавил Доддс.

Какие перспективы открывает mmNorm?

Этот новый подход позволил добиться точности реконструкции в 96 % для более чем 60 объектов, что превосходит показатели существующих методов, которые достигают лишь 78 %.

Система хорошо справилась с объектами из дерева, пластика, стекла и резины, хотя с плотными металлическими или толстыми барьерами она всё ещё не справляется.

По мере того как исследователи работают над повышением разрешения и чувствительности к материалам, расширяется спектр их потенциального применения.

При сканировании в целях безопасности или в военных целях mmNorm может восстанавливать форму скрытых предметов, не вскрывая пакеты или коробки.

Эта возможность может оказаться крайне важной для роботов с искусственным интеллектом, используемых для автоматизации складов, поисково-спасательных операций или даже для создания среды жизнеобеспечения.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: ЭТОТ ВИРУСНЫЙ ЗАПРОС В CHATGPT МОЖЕТ НАУЧИТЬ ВАС ЧЕМУ УГОДНО