TL;DR:

- Ученые из EPFL использовали ИИ для декодирования сигналов мозга мыши и воссоздания видеоклипа, который она смотрела.

- Их инструмент ИИ, CEBRA, может интерпретировать активность мозга в реальном времени и реконструировать соответствующее видео.

br />
 — Алгоритм был обучен для сопоставления активности нейронов с определенными кадрами видео.

 – CEBRA точно предсказала и воспроизвела видеоклип, просматриваемый мышью, с редкими сбоями.
/>
- Исследование включало измерение мозговой активности с помощью электродов и оптических датчиков в области зрительной коры мышей.

- CEBRA обучали с использованием фильмов, которые смотрели мыши, и активности их мозга в реальном времени.

- Алгоритм успешно предсказал кадры, просматриваемые мышью, и преобразовал данные в фильм.

- Это не первый случай декодирования сигналов мозга для создания изображений. или перевести мозговые волны в образы.

Главные новости ИИ:

Передовые исследования, проведенные Федеральной политехнической школой Лозанны (EPFL), продемонстрировали значительный потенциал искусственного интеллекта (ИИ) в декодировании и воспроизведении визуального восприятия мыши. Используя сложный инструмент искусственного интеллекта под названием «CEBRA», ученые успешно интерпретировали сигналы мозга грызуна в режиме реального времени и реконструировали соответствующий видеоклип, который он наблюдал.

Революционный алгоритм машинного обучения, используемый исследователями, был специально обучен для сопоставления нейронной активности с отдельными кадрами в видео. Установив эту связь, алгоритм смог предсказать и точно воспроизвести видеоклип, просматриваемый мышью.

Захватывающие кадры, опубликованные EPFL, демонстрируют эксперимент, в котором мыши демонстрировали классический черно-белый фильм 1960-х годов. Примечательно, что реконструированные ИИ кадры точно отражают исходный клип, несмотря на случайные периодические сбои.

Опубликованное сегодня в престижном журнале Nature исследование проливает свет на научный процесс, стоящий за этим новаторским достижением. Чтобы собрать необходимые данные, команда EPFL тщательно измерила и записала активность мозга в области зрительной коры грызунов с помощью электродов-зондов. Для генно-инженерных мышей использовались дополнительные оптические зонды, заставляющие их нейроны излучать характерное зеленое свечение во время возбуждения и передачи информации.

CEBRA, алгоритм искусственного интеллекта, лежащий в основе этой инновации, был обучен с использованием комплексного набора данных, включающего видеоролики, наблюдаемые мышами, и соответствующую активность мозга в реальном времени. Это тщательное обучение позволило CEBRA установить ассоциации между определенными сигналами мозга и соответствующими кадрами в данном фильме. Вооруженный этим знанием, алгоритм затем представил ранее невиданную мозговую активность мыши, просматривающей немного другой вариант видеоклипа.

Используя приобретенный опыт, CEBRA с поразительным успехом предсказывала точный кадр, просматриваемый мышью в режиме реального времени. Используя эту замечательную способность, исследователи превратили нейронные данные в собственный визуально захватывающий фильм, эффективно оживляя визуальный опыт мыши.

Хотя это новаторское исследование знаменует собой важную веху, это не первый случай, когда ученые используют сигналы мозга для создания визуального контента. В недавнем отчете PetaPixel отметила исследователей из Университета Осаки, Япония, которые успешно реконструировали изображения с высоким разрешением и исключительной точностью, используя модель стабильной диффузии — популярный метод. Кроме того, ученые из Университета Радбауд в Нидерландах первыми разработали технологию «чтения мыслей», способную преобразовывать мозговые волны человека в яркие фотографические изображения.

Достижения команды EPFL не только способствуют нашему пониманию мозговой деятельности и восприятия, но и открывают огромные перспективы для многочисленных приложений. От продвижения нейробиологических исследований до потенциальных терапевтических вмешательств, способность декодировать и воссоздавать визуальный опыт с помощью ИИ открывает мир возможностей, приближая нас к разгадке тайн человеческого разума.

Вывод:

Новаторское исследование, проведенное учеными из EPFL с использованием ИИ для декодирования и воспроизведения визуального опыта мыши, имеет важные последствия для рынка. Успешная разработка алгоритма CEBRA, способного интерпретировать сигналы мозга в режиме реального времени и реконструировать соответствующие видеоклипы, открывает новые возможности для рыночных инноваций.

Эта прорывная технология может произвести революцию в различных секторах, таких как нейробиологические исследования, развлечения и даже терапевтические вмешательства. Способность декодировать и воссоздавать визуальный опыт с помощью ИИ не только углубляет наше понимание мозговой деятельности, но и открывает выгодные возможности для разработки новых продуктов и услуг.

По мере того, как предприятия изучают потенциальные применения этой технологии, они могут ожидать революционных достижений в областях, где визуальное восприятие и пользовательский опыт имеют первостепенное значение, что приведет к расширению рыночных предложений и повышению вовлеченности клиентов.

"Источник"