Muitos cientistas estão trabalhando no desenvolvimento de algoritmos de IA que decodificam os sinais do cérebro humano em imagens. A equipe do Instituto Federal Suíço de Tecnologia de Lausanne (École Polytechnique Fédérale de Lausanne, EPFL) colocou o objeto de pesquisa em ratos e usou algoritmos de IA para decodificar com sucesso os sinais cerebrais de ratos assistindo a filmes em preto e branco e reproduzir com precisão as imagens vistas pelos ratos. .
Desenvolver algoritmos de IA para decodificar sinais cerebrais e reconstruir imagens tornou-se uma ciência importante. Em novembro de 2022, pesquisadores da Universidade de Osaka, no Japão , usaram o modelo de difusão estável de Dahong para reconstruir com precisão imagens de alta resolução por meio da atividade cerebral. Em janeiro de 2022, cientistas da Radboud University, na Holanda, desenvolveram a chamada “leitura da mente” (mind-reading), que pode converter ondas cerebrais em fotos.
Agora, os pesquisadores da EPFL Academy desenvolveram um algoritmo de aprendizado de máquina chamado “CEBRA”, que pode ser treinado para combinar a atividade neural do cérebro de um rato com uma cena específica em um filme. O algoritmo pode então prever e reconstruir o que o mouse viu.
O vídeo do YouTube da EPFL Academy mostra que os pesquisadores deixaram os ratos assistirem a filmes em preto e branco e, finalmente, o algoritmo reconstruiu com sucesso a imagem que os ratos viram. Embora fosse um pouco gaguejante, o conteúdo era quase exatamente o mesmo.
O artigo publicado na revista “Nature” no dia 3 afirmou que os pesquisadores inseriram sondas de eletrodos na área do córtex visual do cérebro do camundongo e usaram sondas ópticas em camundongos geneticamente modificados para fazer os neurônios no cérebro do camundongo brilharem em verde quando eles dispararam e transmitiram informações.Luz. Em seguida, o algoritmo CEBRA foi treinado com os filmes que os ratos assistiram e a atividade cerebral em tempo real enquanto assistiam ao filme, para que o algoritmo pudesse entender a relação entre sinais cerebrais específicos e imagens específicas do filme e, finalmente, prever e reconstruir com sucesso as imagens que os ratos viram.
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