AI giúp “nhìn xuyên” vật cản

Mô hình AI tạo sinh được huấn luyện đặc biệt để tạo ra một hệ thống có thể hoàn thiện hình dạng của các vật thể 3D ẩn, như những vật thể trong hình. Nguồn ảnh: Viện Công nghệ Massachusetts.

Trong hơn một thập kỷ qua, nhóm nghiên cứu tại MIT do Fadel Adib dẫn đầu đã phát triển các phương pháp sử dụng sóng milimet (mmWave), loại tín hiệu tương tự Wi-Fi, có khả năng xuyên qua các vật liệu như tường, nhựa hoặc bìa carton để phát hiện vật thể ẩn phía sau. Tuy nhiên, một hạn chế lớn của công nghệ này là hiện tượng phản xạ gương, khiến tín hiệu chỉ phản xạ theo một hướng nhất định. Điều đó dẫn đến việc hệ thống chỉ thu nhận được một phần dữ liệu, thường là bề mặt phía trên của vật thể, trong khi các phần khác như mặt bên hoặc mặt dưới gần như “vô hình”.

Để khắc phục điểm nghẽn này, nhóm nghiên cứu đã tích hợp các mô hình Generative AI nhằm bổ sung những phần dữ liệu còn thiếu. Hệ thống mới trước hết tạo ra một bản tái dựng chưa hoàn chỉnh của vật thể dựa trên tín hiệu phản xạ, sau đó sử dụng AI để suy luận và hoàn thiện hình dạng tổng thể. Thách thức đặt ra là thiếu dữ liệu huấn luyện chuyên biệt cho sóng mmWave. Thay vì mất nhiều năm thu thập dữ liệu thực tế, các nhà khoa học đã tận dụng các bộ dữ liệu thị giác máy tính sẵn có, điều chỉnh để mô phỏng đặc tính phản xạ và nhiễu của sóng không dây, từ đó xây dựng bộ dữ liệu tổng hợp phục vụ huấn luyện mô hình.

Từ nền tảng này, hệ thống mang tên Wave-Former đã được phát triển, cho phép tái tạo hình dạng của hàng chục vật thể quen thuộc như hộp, lon, dụng cụ hay trái cây với độ chính xác cao hơn gần 20% so với các phương pháp tiên tiến trước đó. Các vật thể được thử nghiệm trong nhiều điều kiện che khuất khác nhau, từ gỗ, nhựa đến vải và bìa carton, cho thấy khả năng ứng dụng linh hoạt của công nghệ.

Không dừng lại ở việc tái tạo vật thể riêng lẻ, nhóm nghiên cứu tiếp tục mở rộng hệ thống để dựng lại toàn bộ không gian trong phòng. Bằng cách khai thác các tín hiệu phản xạ đa đường phát sinh khi con người di chuyển, thường được gọi là “tín hiệu ma”, hệ thống có thể suy luận cấu trúc của môi trường xung quanh. Trước đây, các tín hiệu này thường bị loại bỏ như nhiễu, nhưng với sự hỗ trợ của Generative AI, chúng trở thành nguồn dữ liệu giá trị giúp hoàn thiện bức tranh không gian. Hệ thống mới, mang tên RISE, chỉ cần một radar cố định vẫn có thể tái tạo toàn bộ căn phòng với độ chính xác cao gấp đôi so với các phương pháp hiện có.

Hệ thống mở rộng có khả năng tái tạo hoàn toàn toàn bộ khung cảnh trong nhà bằng cách tận dụng sự phản xạ tín hiệu không dây từ chuyển động của con người trong phòng. Nguồn: Viện Công nghệ Massachusetts

Một ưu điểm đáng chú ý của công nghệ này là không phụ thuộc vào camera, qua đó đảm bảo quyền riêng tư cho người sử dụng. Đồng thời, hệ thống cũng không yêu cầu cảm biến phải gắn trên robot di chuyển, giúp đơn giản hóa triển khai trong thực tế.

Theo nhận định của Fadel Adib, việc kết hợp trí tuệ nhân tạo với tín hiệu không dây không chỉ giúp “lấp đầy những gì không thể nhìn thấy” mà còn mở ra khả năng diễn giải và tái tạo toàn bộ môi trường, tạo nên bước tiến mang tính đột phá trong lĩnh vực này.

Các kết quả nghiên cứu đã được trình bày tại Hội nghị về Thị giác máy tính và Nhận dạng mẫu và công bố trên arXiv. Trong thời gian tới, nhóm nghiên cứu kỳ vọng sẽ tiếp tục nâng cao độ chi tiết của mô hình và phát triển các mô hình nền tảng cho tín hiệu không dây, tương tự như các hệ thống AI lớn trong lĩnh vực ngôn ngữ và thị giác, nhằm mở rộng hơn nữa phạm vi ứng dụng của công nghệ này.

Diệu Huyền – Theo Techxplore.com