MITの研究者らは、ロボットが障害物を通して「見る」ことで隠れた物体を見つけて操作できるようにする技術の研究に10年以上を費やしてきた。彼らの手法は、隠されたアイテムを反射する表面貫通無線信号を利用します。 現在、研究者らは生成人工知能モデルを活用して、これまでのアプローチの精度を制限してきた長年のボトルネックを克服しています。その結果、より正確な形状の再構成を生成する新しい方法が誕生し、視界から遮られた物体を確実に把握して操作するロボットの能力が向上する可能性があります。 この新しい技術は、反射された無線信号から隠されたオブジェクトの部分的な再構築を構築し、特別に生成された AI モデルを使用してその形状の欠落部分を埋めます。 研究者らはまた、生成人工知能を使用して、すべての家具を含む部屋全体を正確に再現する拡張システムも発表しました。このシステムは、宇宙を移動する人間を反射する 1 つの固定レーダーから送信される無線信号を使用します。 これにより、環境をスキャンするために移動ロボットにワイヤレス センサーを取り付ける必要があるという、多くの既存の方法の中での 1 つの大きな課題が克服されます。また、一部の一般的なカメラベースの技術とは異なり、この方法では周囲の人々のプライバシーが保護されます。 これらのイノベーションにより、倉庫ロボットが梱包された商品を出荷前に検証できるようになり、返品による無駄が排除される可能性があります。また、スマート ホーム ロボットが室内の誰かの位置を理解できるようになり、人間とロボットの対話の安全性と効率が向上します。 「私たちが今行っているのは、無線の反射を理解するのに役立つ人工知能モデルを開発することです。これにより、多くの新しくて興味深い応用が可能になりますが、技術的な観点から見ると、これまで見ることができなかったギャップを埋める能力から、反射を解釈してシーン全体を再構築する能力まで、能力の質的な飛躍でもあります」と、MIT コンピューター工学部の電気工学およびコンピューター サイエンス グループの責任者であるファデル アディブ氏は述べています。研究室の教授であり、これらの技術に関する 2 つの記事の上級著者でもあります。 「私たちは人工知能を使用して、ついにワイヤレスビジョンのロックを解除しようとしています。」 Ladiv 氏は、筆頭著者で研究助手の […]