WiFi-basierte Ambient Intelligence: AM-FM – Das erste Foundation Model

Ein neues Forschungsprojekt hat das erste Foundation Model für Ambient Intelligence entwickelt, das ausschließlich auf WiFi-Signalen basiert. Das Modell, genannt AM‑FM, nutzt die allgegenwärtige WiFi-Infrastruktur, um kontinuierlich menschliche Präsenz, Aktivitäten und physiologische Zustände in physischen Räumen zu erfassen – ein entscheidender Schritt für smarte Umgebungen, Gesundheitsüberwachung und Mensch‑Computer‑Interaktion.

AM‑FM wurde mit 9,2 Millionen unlabelten Channel State Information (CSI)-Samples trainiert, die über 439 Tage hinweg von 20 verschiedenen kommerziellen Geräten weltweit gesammelt wurden. Durch den Einsatz von kontrastivem Lernen, maskierter Rekonstruktion und physikbasierten Lernzielen hat das Modell generelle Repräsentationen für WiFi-Signale erlernt, die für zahlreiche Aufgaben nutzbar sind.

Bei der Bewertung auf neun öffentlichen Benchmark‑Aufgaben zeigte AM‑FM eine starke Leistung über verschiedene Domänen hinweg und verbesserte die Daten­effizienz erheblich. Das Ergebnis beweist, dass Foundation Models die Skalierbarkeit von Ambient Intelligence ermöglichen können, ohne zusätzliche Hardware oder umfangreiche gelabelte Datensätze zu benötigen.

Damit eröffnet AM‑FM neue Möglichkeiten, die vorhandene WiFi‑Infrastruktur für intelligente, datenschutzfreundliche Anwendungen in Milliarden von IoT‑Geräten zu nutzen und die Entwicklung von smarten, menschenzentrierten Umgebungen voranzutreiben.