IA generativa aprimora um sistema de visão sem fio que enxerga através de obstruções

Pesquisadores do MIT têm dedicado mais de uma década ao estudo de técnicas que permitem aos robôs encontrar e manipular objetos ocultos, “enxergando” através de obstáculos. Seus métodos utilizam sinais sem fio que penetram superfícies e refletem em itens escondidos.

Agora, os pesquisadores estão aproveitando modelos de inteligência artificial generativa para superar um gargalo persistente que limitava a precisão de abordagens anteriores. O resultado é um novo método que produz reconstruções de formas mais precisas, o que poderia melhorar a capacidade de um robô de agarrar e manipular objetos escondidos de forma confiável.

Esta nova técnica constrói uma reconstrução parcial de um objeto oculto a partir de sinais sem fio refletidos e preenche as partes ausentes de sua forma usando um modelo de IA generativa especialmente treinado.

Os pesquisadores também introduziram um sistema expandido que usa IA generativa para reconstruir com precisão um cômodo inteiro, incluindo todos os móveis. O sistema utiliza sinais sem fio enviados por um radar estacionário, que refletem em humanos em movimento no espaço.  

Isso supera um dos principais desafios de muitos métodos existentes, que exigem que um sensor sem fio seja montado em um robô móvel para escanear o ambiente. E, ao contrário de algumas técnicas populares baseadas em câmeras, o método deles preserva a privacidade das pessoas no ambiente.

Essas inovações poderiam permitir que robôs de armazém verificassem itens embalados antes do envio, eliminando o desperdício de devoluções de produtos. Elas também poderiam permitir que robôs de casas inteligentes entendessem a localização de uma pessoa em um cômodo, melhorando a segurança e a eficiência da interação humano-robô.

“O que fizemos agora foi desenvolver modelos de IA generativa que nos ajudam a entender as reflexões sem fio. Isso abre muitas novas e interessantes aplicações, mas tecnicamente também é um salto qualitativo em capacidades, desde ser capaz de preencher lacunas que não éramos capazes de ver antes até ser capaz de interpretar reflexões e reconstruir cenas inteiras”, diz Fadel Adib, professor associado do Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação, diretor do grupo Signal Kinetics no MIT Media Lab, e autor sênior de dois artigos sobre essas técnicas. “Estamos usando a IA para finalmente desbloquear a visão sem fio.”

Adib é acompanhado no primeiro artigo pelo autor principal an