Алгоритм машинного навчання відтворив побачене мишею відео за активністю її мозку

Швейцарські дослідники створили алгоритм штучного інтелекту, що з високою точністю може зіставляти дані про мозкову активність тварин із їхньою поведінкою. Зокрема, у дослідах він зумів відтворити побачене мишами відео, склавши у правильну послідовність його кадри, аналізуючи мозкову активність тварин. Розробку детально описали у журналі Nature.

Що зробив алгоритм машинного навчання?

Розуміння того, як при тих чи інших діях активізується мозок, може допомогти у створенні ефективніших інтерфейсів мозок-комп'ютер. Це згодиться, наприклад, для кращої взаємодії та керування нейропротезами, як-от тими, що повертають людині зір. Декодуванням мозкової активності зайнялися і дослідники Федеральної політехнічної школи Лозанни, створивши алгоритм штучного інтелекту CEBRA, який здатний самостійно розшифровувати мозкову активність.

У одному з їхніх дослідів вчені показували мишам коротке чорно-біле відео, на якому людина біжить до автомобіля, а потім відкриває її багажник. Під час перегляду фільму вчені записували активність мозку мишей у ділянці зорової кори. За допомогою цих записів на етапі тренування алгоритм навчався зіставляти, яка активність мозку у мишей відповідала перегляду окремих кадрів відео. Потім вона вже могла самостійно передбачити, як зреагує мозок тварин на раніше невідомі їй кадри фільму. У кінці, декодеру дали завдання реконструювати на основі активності мозку те, що бачили миші, використовуючи надані йому кадри з відео. Він впорався із точністю 95 відсотків.

Але технологія годиться для декодування не лише побаченого. Зареєструвавши активність мозку мишей та мавп під час їхнього руху, алгоритм зумів передбачити на основі цих даних їхні дії та положення у просторі. Ба більше, програма вчених може аналізувати й не пов'язані з нейробіологією дані, як-от експресію генів.

Інші дослідники зуміли розшифрувати у текст почуте і побачене людьми за їхньою мозковою активністю, яку зареєстрували під час томографії.

---