Wi-Fi sinyalleriyle bir odanın gerçek görüntüleri oluşturuldu

Deniz Çakmak

Haber Editörü

Wi-Fi sinyalleriyle bir odanın gerçek görüntüleri oluşturuldu — Etrafımızdaki Wi-Fi cihazları sürekli olarak birbirleriyle sinyal alışverişi yapar ve bu da yankılı bir ortam yaratır. Radyo dalgaları yalnızca vericiyle alıcı arasında gidip gelmez; aynı zamanda duvarlardan, mobilyalardan ve çevrenizdeki diğer tüm nesnelerden de yansır. Böylece bulunduğunuz ortam hakkında, yani eşyaların nerede olduğuna dair bilgi taşır. Bu yankılı veriye **Wi-Fi CSI** (Channel State Information, Kanal Durum Bilgisi) deniyor. Daha önce CSI verileri kullanılarak odanın kaba taslak haritaları çıkarılabiliyordu, fakat **yapay zeka sayesinde artık çok daha net sonuçlar elde edilebiliyor.**

Gizli difüzyon modelleri kullanıldı

Tokyo Bilim Enstitüsü’nden araştırmacılar, gizli difüzyon modellerini (latent diffusion models) Wi-Fi CSI ile birleştirerek odaların yüksek çözünürlüklü görüntülerini hem doğru hem de verimli bir şekilde üretmeyi başardı. CSI tabanlı görüntüleme yeni bir yöntem değil, ancak tek başına kullanıldığında yeterli veri olmadığından düşük kaliteli sonuçlar üretebiliyor. Üstelik yüksek işlem gücü gerektirdiği için süreç yavaş işliyor. Bu noktada yapay zeka devreye girerek boşlukları dolduruyor ve fotogerçekçi görüntüler ortaya çıkarıyor. Bunun için CSI verisi, doğrudan pikseller üzerinden değil, latent (gizli) uzaya aktarılıyor. Bu yüzden yönteme LatentCSI adı verilmiş.

Piksel uzayı, ham veriler taşıyan normal görselleri ifade ederken; gizli uzay, günümüzdeki görüntü üretici modellerin (ör. Stable Diffusion) kullandığı sıkıştırılmış, soyut bir içsel temsil biçimini ifade ediyor. LatentCSI yöntemi, Wi-Fi CSI verilerini gizli uzaya çeviriyor ve ardından bunu önceden eğitilmiş bir difüzyon modeline göndererek yüksek çözünürlüklü görüntüler üretiyor. Yapay zeka böylece Wi-Fi’nin yakalayamadığı ince detayları ve dokuları hayal ederek ekliyor. Araştırmacılar, Stable Diffusion 3’ün Wi-Fi verisini kabul edecek şekilde değiştirilmiş bir kodlayıcı sürümünü kullandılar; bu sayede süreç daha hızlı gerçekleşti ve daha az hesaplamaya ihtiyaç duyuldu.

Her ne kadar LatentCSI önceki Wi-Fi tabanlı görüntüleme yöntemlerinden çok daha iyi sonuçlar verse, yalnızca ortamı zaten iyi bilen, önceden eğitilmiş modellerle çalışıyor. Yani, internet servis sağlayıcına yönlendirici verilerini gönderip odanın görüntülerini oluşturmak mümkün değil. Fakat günümüzdeki bazı modemlerin halihazırda hareket algılama özelliğine sahip olduğunu düşünürsek, buradan doğabilecek gizlilik endişelerini görmek zor değil.

Kaynakça 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 https://arxiv.org/html/2506.10605v3

Yorum Yaz Paylaş Tweetle

Bu haberi ve diğer DH içeriklerini, gelişmiş mobil uygulamamızı kullanarak görüntüleyin:

Daha Fazla Video

Sessiz Video Tercihleri

Otomatik yükle ve oynat

Video bitince sonrakine geç

donanimhabercom Instagram Takip Et

Kapışılan 9.000 euro'luk elektrikli araba

Wi-Fi sinyalleriyle, yapay zeka kullanılarak bir odanın gerçek görüntüleri oluşturuldu

Japon araştırmacılar, Wi-Fi sinyalleri ile gizli difüzyon modellerini birleştirerek odaların yüksek çözünürlüklü görüntülerini hem doğru hem de verimli bir şekilde üretmeyi başardı.

Gizli difüzyon modelleri kullanıldı

Forumdan Konular

Editörün Seçtiği Sıcak Fırsatlar

Sıcak Fırsatlar Forumunda Tıklananlar

Tavsiyelerimiz