Автор: Денис Аветисян
Исследователи представляют AM-FM — первую модель, способную «понимать» окружающую среду, используя данные, полученные от WiFi-сигналов.
AM-FM — это базовая модель, обученная на большом объеме немаркированных данных о состоянии канала связи (CSI), демонстрирующая высокую эффективность в задачах «умного» дома.
Несмотря на повсеместное распространение беспроводных сетей, их потенциал для интеллектуального анализа окружающей среды остается не полностью реализованным из-за ограниченности специализированных моделей. В данной работе представлена модель ‘AM-FM: A Foundation Model for Ambient Intelligence Through WiFi’, первая основополагающая модель для интеллектуальной среды, использующая данные WiFi для распознавания присутствия, активности и физиологического состояния человека. Модель AM-FM, обученная на масштабном наборе немаркированных данных CSI (9.2 миллиона выборок, собранных за 439 дней), демонстрирует высокую эффективность и обобщающую способность в различных задачах. Способны ли подобные основополагающие модели открыть новую эру масштабируемого интеллектуального анализа окружающей среды, используя существующую беспроводную инфраструктуру?
За гранью традиционного мониторинга: Эра окружающего восприятия
Традиционные системы мониторинга, основанные на установке многочисленных датчиков, все чаще сталкиваются с серьезными проблемами, связанными с конфиденциальностью пользователей. Размещение камер и микрофонов вызывает обоснованные опасения относительно сбора личных данных и несанкционированного наблюдения. Кроме того, такие системы часто ограничены в своей способности воспринимать окружающую среду комплексно. Они, как правило, фокусируются на конкретных параметрах, таких как температура или движение, игнорируя более тонкие аспекты, включая присутствие людей, их активность и взаимодействие с пространством. Ограниченность поля зрения и необходимость прямой видимости для многих датчиков также существенно снижают эффективность мониторинга в сложных или динамично меняющихся условиях, создавая пробелы в информации и требуя значительных затрат на установку и обслуживание.
Вместо традиционных датчиков, требующих непосредственного контакта или установки в пространстве, технология «окружающего восприятия» использует уже существующие сигналы Wi-Fi для создания детальной картины окружающей среды и активности находящихся в ней людей. Этот подход обеспечивает неинвазивный мониторинг, поскольку не требует дополнительного оборудования или нарушает приватность, собирая информацию посредством анализа существующих радиоволн. В отличие от камер или микрофонов, Wi-Fi сигналы способны проникать сквозь стены и объекты, предоставляя возможность отслеживать перемещения, определять количество людей в помещении и даже распознавать простые жесты без визуального или звукового наблюдения. Таким образом, окружающее восприятие предлагает перспективный путь к созданию «умных» пространств, которые адаптируются к потребностям пользователей, не жертвуя конфиденциальностью и комфортом.
Извлечение значимой информации из необработанных данных WiFi представляет собой сложную задачу, требующую продвинутых методов обработки сигналов и машинного обучения. Нестабильность и многолучевость радиоволн приводят к искажениям и шумам, затрудняющим точное определение местоположения и активности. Алгоритмы должны быть способны фильтровать эти помехи и выделять полезные характеристики сигнала, такие как время прихода сигнала (Time of Arrival, ToA), угол прихода сигнала (Angle of Arrival, AoA) или мощность принятого сигнала (Received Signal Strength, RSSI). Кроме того, для эффективной интерпретации данных необходимы сложные модели машинного обучения, способные учитывать динамическое изменение окружающей среды и особенности распространения радиоволн в различных помещениях. Разработка таких алгоритмов требует значительных вычислительных ресурсов и обширных наборов данных для обучения и валидации, что представляет собой серьезный вызов для исследователей и разработчиков.
AM-FM: Фундаментальная модель для WiFi-сенсорики
Модель AM-FM представляет собой базовую модель, построенную на принципах самообучения, что позволяет ей извлекать богатые представления из немаркированных данных о состоянии канала (CSI) WiFi. В отличие от традиционных подходов, требующих больших объемов размеченных данных, AM-FM обучается непосредственно на необработанных сигналах CSI, выявляя скрытые закономерности и характеристики распространения радиоволн. Это достигается за счет использования методов самообучения, которые позволяют модели генерировать собственные «метки» для обучения, используя структуру самих данных CSI. В результате, AM-FM способна изучать общие признаки, применимые к различным сценариям WiFi-сенсорики, что делает ее эффективной основой для последующей адаптации к конкретным задачам.
Модель AM-FM использует ряд методов самообучения для эффективного извлечения временных и пространственных характеристик из данных о состоянии канала WiFi (CSI). Метод маскированной реконструкции (Masked Reconstruction) заключается в предсказании скрытых фрагментов сигнала CSI, что способствует пониманию его внутренней структуры. Автокорреляционное предсказание (Autocorrelation Prediction) позволяет модели выявлять зависимости во времени в данных CSI, учитывая повторяющиеся закономерности. В свою очередь, контрастное обучение (Contrastive Learning) способствует формированию устойчивых представлений сигнала, отличая схожие и различные участки CSI, что повышает точность распознавания и классификации событий в беспроводной среде.
В основе модели AM-FM лежит использование относительного временного кодирования (Relative Temporal Encoding) и адаптивной частотной агрегации (Adaptive Frequency Aggregation) для эффективной обработки сложностей, возникающих в реальных WiFi средах. Относительное временное кодирование позволяет модели учитывать временные зависимости в данных CSI, не требуя абсолютного времени, что повышает устойчивость к задержкам и джиттеру сигнала. Адаптивная частотная агрегация динамически подстраивает способ обработки различных частотных диапазонов CSI, выделяя наиболее значимые для анализа паттерны и уменьшая влияние шумов и интерференции. Данные методы позволяют AM-FM эффективно извлекать полезную информацию из CSI даже в условиях нестабильного сигнала и разнообразных помех, характерных для реальных сценариев использования WiFi-сенсоров.
Адаптация и валидация AM-FM в различных приложениях
Модель AM-FM демонстрирует высокую эффективность при решении широкого спектра задач, требуя при этом минимальное количество размеченных данных для конкретной задачи. Это указывает на её способность к переносу знаний и высокой эффективности использования данных. В условиях ограниченного объема размеченных данных для целевых приложений, AM-FM способна адаптироваться и обеспечивать конкурентоспособные результаты, что делает её привлекательным решением для сценариев, где сбор и аннотация данных являются дорогостоящими или трудоемкими. Данная особенность подчеркивает потенциал AM-FM для быстрого развертывания в различных областях, не требуя обширных наборов данных для обучения с нуля.
Для адаптации предварительно обученной модели AM-FM к конкретным задачам, таким как распознавание человеческой деятельности (HAR), обнаружение падений, распознавание жестов и локализация, используются методы адаптации узкого места (Bottleneck Adaptation) и временного зондирования (Temporal Probing). Адаптация узкого места предполагает обучение небольшого слоя нейронов, подключенного к внутреннему представлению модели, для извлечения признаков, специфичных для целевой задачи. Временное зондирование, в свою очередь, анализирует временные зависимости в данных, используя информацию из различных моментов времени для улучшения точности предсказаний. Комбинация этих методов позволяет эффективно переносить знания, полученные на больших объемах данных, на новые задачи с ограниченным количеством размеченных данных.
Модель AM-FM продемонстрировала высокую производительность в задачах локализации и распознавания человеческой деятельности, достигнув значения AUROC 0.995 для локализации и 0.923 для распознавания действий. Помимо этого, модель способна выполнять WiFi-визуализацию и оценку близости, что расширяет возможности её применения в системах умного дома и здравоохранения. Способность к WiFi-визуализации позволяет строить карты помещения на основе данных беспроводной сети, а оценка близости может быть использована для мониторинга местоположения и передвижения людей в помещении.
К всепроникающему интеллектуальному окружению
Разработка архитектуры AM-FM открывает путь к созданию действительно всепроникающего интеллектуального окружения, способного бесшовно адаптироваться к изменяющимся условиям и потребностям пользователей. В отличие от традиционных систем, требующих жесткой настройки под конкретную среду, AM-FM обеспечивает гибкость и динамичность, позволяя интеллектуальным устройствам реагировать на контекст в реальном времени. Это достигается благодаря способности модели эффективно обобщать знания, полученные при решении одной задачи, и применять их к новым, ранее не встречавшимся ситуациям. В результате, создаются системы, способные предвидеть потребности, оптимизировать процессы и обеспечивать персонализированный опыт взаимодействия, формируя интеллектуальное пространство, которое активно помогает человеку в повседневной жизни и работе.
Модель демонстрирует впечатляющую эффективность в обучении с ограниченным количеством размеченных данных. Благодаря способности к переносу знаний между различными задачами, она достигает существенных улучшений в условиях малого числа примеров — при K={5, 10, 25, 50}. Этот подход позволяет значительно сократить потребность в больших объемах аннотированной информации, что особенно ценно при решении сложных задач, где сбор и разметка данных требуют значительных ресурсов. Достигнутые улучшения в производительности подчеркивают высокую степень эффективности модели в использовании доступных данных и открывают возможности для её применения в сценариях, где получение большого количества размеченных примеров затруднено или невозможно.
Предлагаемая технология открывает широкие перспективы для создания интеллектуальных систем, способных значительно улучшить качество жизни в различных сферах. В здравоохранении она позволит перейти к проактивному мониторингу состояния пациентов, предсказывая возможные проблемы на ранних стадиях и обеспечивая своевременную помощь. В сфере управления зданиями система способна оптимизировать энергопотребление, автоматически адаптируясь к потребностям и внешним условиям, что ведет к существенной экономии ресурсов и снижению экологической нагрузки. Кроме того, технология может быть использована для повышения уровня безопасности, обеспечивая интеллектуальное видеонаблюдение, распознавание угроз и автоматическое реагирование на нештатные ситуации, что делает её востребованной в самых разных областях применения.
Работа демонстрирует, что даже в, казалось бы, устоявшейся области беспроводных коммуникаций, появляются возможности для создания моделей, способных к обобщению и адаптации. Авторы предлагают AM-FM — не просто систему распознавания активности, а фундамент для дальнейших исследований в области «умного» окружения. Это напоминает о том, что сложные системы неизбежно растут из простых, но часто неочевидных наблюдений. Как однажды заметил Брайан Керниган: «Плохой код похож на раковую опухоль: сначала он кажется безобидным, но затем быстро разрастается и захватывает все вокруг». AM-FM, в свою очередь, представляет собой попытку создать чистый, структурированный «скелет» для анализа данных CSI, прежде чем продюсеры начнут на него наращивать слои «инноваций» и технического долга.
Куда Поведёт Эта Дорога?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует интересную возможность — извлечение информации из шума. Идея о «фундаментальной модели» для анализа окружающей среды через WiFi, конечно, элегантна. Однако, следует помнить, что любая «фундаментальная» вещь рано или поздно превращается в технический долг. Сбор и обработка огромных массивов CSI данных — задача нетривиальная, и вопрос масштабируемости остаётся открытым. Сколько потребуется ресурсов, чтобы эта модель работала не в лабораторных условиях, а в реальном, зашумлённом мире с десятками одновременно активных устройств?
Очевидно, что следующей ступенью станет не столько улучшение самой модели, сколько решение практических проблем — снижение энергопотребления, повышение робастности к помехам, и, самое главное, создание системы, которая сможет адекватно реагировать на меняющиеся условия. Ведь то, что работает сегодня, завтра может оказаться бесполезным из-за внезапно появившегося нового стандарта WiFi или просто из-за перестановки мебели в комнате.
В конечном итоге, успех этого направления будет зависеть не от сложности алгоритмов, а от способности адаптироваться к неизбежному хаосу реального мира. Иногда лучше монолит, который делает одну вещь хорошо, чем сто микросервисов, каждый из которых пытается угадать, что происходит вокруг.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11200.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Резонансы в тандеме: Управление светом в микрорезонаторах
- Эффективный параллелизм: iCIPT2 на службе квантифицируемой химии
- Квантовая геометрия управления: плавные траектории в пространстве состояний
2026-02-14 12:44