Wi-Fi Sinyalleri Artık Yapay Zeka ile Bir Odanın Gerçekçi Görsellerini Üretebiliyor

Çevremizdeki Wi-Fi cihazları sürekli olarak birbirleriyle sinyal paylaşımı yapıyor ve ortaya neredeyse mekânsal farkındalık sağlayan yankılı bir ortam çıkıyor. Sinyaller yalnızca verici ve alıcı arasında değil, aynı zamanda duvarlardan, mobilyalardan ve odadaki diğer tüm nesnelerden de yansıdığı için mekânın düzenine dair bilgi taşıyor. Bu yankılı verilere Wi-Fi CSI (Channel State Information) deniyor. Daha önce CSI verileriyle odaların kaba taslak haritaları çıkarılabiliyordu ama yapay zeka sayesinde artık çok daha hassas sonuçlar elde edilebiliyor.

Tokyo Bilim Enstitüsü’ndeki araştırmacılar, latent difüzyon modellerini Wi-Fi CSI verileriyle birleştirerek yüksek çözünürlüklü ve verimli şekilde üretilebilen oda görselleri elde etmenin yolunu buldu. CSI tabanlı görüntüleme yeni değil fakat bugüne kadar elde edilen sonuçlar oldukça ham kalıyordu; çünkü ortamın ayrıntılarını çözümlemek için yeterli veri yoktu ve hesaplama maliyeti de çok yüksekti. Yapay zeka ise söz konusu boşlukları doldurarak gerçekçi görüntüler üretilmesini mümkün kılıyor. Bunun nedeni, CSI verisinin piksel uzayı yerine latent uzaya aktarılması. Yönteme bu yüzden “LatentCSI” adı verildi.

Piksel uzayı, ham veriyle dolu normal görselleri ifade ederken, latent uzayı modern görsel üreticilerinin (örneğin Stable Diffusion) kullandığı sıkıştırılmış içsel temsili anlatıyor. LatentCSI, Wi-Fi CSI verisini latent uzaya çeviriyor ve ardından bunu önceden eğitilmiş bir difüzyon modeline aktarıyor. Model, yalnızca Wi-Fi’nin yakalayamadığı ince ayrıntıları ve dokuları hayal ederek yüksek çözünürlüklü görseller oluşturabiliyor. Araştırmacılar, Stable Diffusion 3’ü, Wi-Fi verisini normal görseller yerine kabul edecek şekilde değiştirilmiş bir kodlayıcıyla kullandılar. Yöntem daha hızlı çalışıyor ve çok daha az işlem yükü gerektiriyor.

Metotta kritik nokta “önceden eğitilmiş” ifadesi. Araştırmacılar, aynı odanın fotoğraflarını alarak modeli bahsi geçen verilerle eğittiler. Yani model zaten odanın nasıl göründüğünü biliyor. Yapay zeka ağır işi üstlenirken, Wi-Fi CSI gerçek zamanlı bilgiyi sağlıyor: odada kaç kişinin bulunduğu, nerede durdukları ve nesnelerin genel yerleşimi gibi. Böylece sistem hem geçmişte öğrenilen görüntüleri hem de anlık sinyal verisini bir araya getirerek oldukça doğru görseller oluşturabiliyor.

LatentCSI, önceki Wi-Fi görüntüleme yöntemlerinden çok daha iyi sonuç verse de yalnızca önceden eğitilmiş modellerle çalışabiliyor. O yüzden internet servis sağlayıcınıza yönlendiricinizden gelen veriyi gönderip odanızı tahmin ederek görselleştirmesini bekleyemezsiniz. Yine de modern modemlerin hareket algılama özelliği kazanmış olması, ortaya çıkabilecek mahremiyet sorunlarını düşündürüyor. Olumlu kullanım alanlarını hayal etseniz bile sonuç, eninde sonunda gözetimle ilişkilendiriliyor. Araştırmacılar bunun şimdilik yalnızca laboratuvar ortamında bir gösterim olduğunu belirtiyor.

‍

‍

‍

‍

‍

Kaynak: https://www.tomshardware.com/tech-industry/wi-fi-signals-can-now-create-accurate-images-of-a-room-with-the-help-of-pre-trained-ai-latentcsi-leverages-stable-diffusion-3-to-turn-wi-fi-data-into-a-digital-paintbrush