Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) araştırmacıları, robotların görüş alanı dışında kalan nesneleri tespit edip kullanabilmesini sağlayacak kablosuz görüntüleme teknikleri geliştiriyor. Ekip, gizli nesnelerden yansıyan ve bazı yüzeylerin içinden geçebilen kablosuz sinyalleri üretken yapay zeka modelleriyle birlikte kullanarak önceki yöntemlerin doğruluk sınırlamalarını aşmayı başardı. Çalışma, robotların engellerin arkasındaki nesneleri daha güvenilir biçimde kavramasına yardımcı olabilecek şekil rekonstrüksiyonları sunuyor.
Araştırmacılar, daha önce milimetre dalga (mmWave) sinyalleriyle gizlenmiş üç boyutlu nesnelerin yeniden oluşturulabileceğini göstermişti. Wi-Fi bağlantılarında kullanılan sinyallerle aynı türden olan mmWave dalgaları, alçıpan, plastik ve karton gibi yaygın engellerin içinden geçebiliyor. Ancak bu sinyaller çoğunlukla tek yönde yansıdığı için nesnelerin yalnızca belirli yüzeyleri algılanabiliyor; alt ve yan bölümler ise görüntüde eksik kalıyordu.
Wave-Former adı verilen yeni sistem, bu eksik bölümleri tamamlamak üzere özel olarak eğitilmiş üretken yapay zeka modellerinden yararlanıyor. Sistem, fiziksel engellerin arkasında bulunan nesnelerin şeklini önceki yaklaşımlara kıyasla yüzde 20 daha yüksek doğrulukla modelliyor. Böylece robotların doğrudan göremediği nesneler için daha kapsamlı ve kullanılabilir görüntüler elde edilmesi amaçlanıyor.
MIT ekibi, küçük nesnelerin yanı sıra mobilyalarıyla birlikte bütün bir odanın yeniden oluşturulmasını sağlayan genişletilmiş bir sistem de tanıttı. RISE olarak adlandırılan bu yöntemde sabit bir radardan gönderilen kablosuz sinyaller, odada hareket eden insanların üzerinden yansıyor. İnsan hareketlerinin oluşturduğu çok yollu yansımalar, odanın düzeni hakkında bilgi taşıyan ikincil veya “hayalet” sinyaller meydana getiriyor.
Yapay zeka modeli, bu ham ve kaba sinyalleri işleyerek odanın eksiksiz üç boyutlu haritasını çıkarıyor. Kamera tabanlı yaygın yöntemlerden farklı olarak RISE, ortamdaki kişilerin görüntülerini kullanmadığı için mahremiyeti koruyan bir alternatif sunuyor. Bu özellik, sistemin insanların bulunduğu alanlarda kullanılmasına yönelik güvenlik ve gizlilik açısından önem taşıyor.
Araştırmacılara göre teknoloji, depo robotlarının paketlenmiş ürünleri sevkiyattan önce kontrol etmesine yardımcı olabilir. Böylece ürün iadelerinden kaynaklanan israfın azaltılması hedefleniyor. Akıllı ev robotları ise odadaki insanların konumunu algılayarak insan-robot etkileşiminin güvenliğini artırabilir. Ekip, gelecekte dil ve görüntü alanlarında kullanılan GPT ve Gemini gibi büyük temel modellerin benzerini kablosuz sinyaller için geliştirmeyi amaçlıyor.
