Vědci dosáhli průlomu v dekódování vizuálního obsahu z mozkových signálů pomocí AI. Nový nástroj NeuroImageGen využívá EEG signály k rekonstrukci obrazů, kombinuje detailní a hrubé informace a otevírá nové možnosti v neurovědě a zdravotní péči.
Mozek je neuvěřitelný orgán, jehož fungování je stále předmětem intenzivního výzkumu. Jedním z aktuálních témat v oblasti neurovědy a umělé inteligence je zkoumání, jak mozek reaguje na vizuální podněty a jak tyto reakce mohou být dekódovány a rekonstruovány.
Vědci v poslední době dosáhli významného pokroku v dekódování a rekonstrukci vizuálního obsahu, který vyvolává reakce v lidském mozku.
Přestože tradiční metody, jako je fMRI, nabízejí hluboký vhled do mozkové aktivity, jejich praktické využití je omezeno náklady a nepohodlím. Naopak EEG, které je efektivnějším způsobem záznamu mozkových signálů, přináší vlastní výzvy, zejména vzhledem k charakteru signálů jako časových řad.
V tomto kontextu vstupuje na scénu NeuroImageGen, inovativní nástroj, který využívá difuzní modely k řešení těchto výzev. NeuroImageGen je schopen extrahovat sémantiku na více úrovních z EEG signálů a následně tuto sémantiku integrovat do latentního difuzního modelu pro rekonstrukci obrazu.
Výsledkem je rekonstruovaný vizuální podnět, který kombinuje detailní a hrubé informace k vytvoření vysoce kvalitního obrazu.
Tato technologie má obrovský potenciál, zejména v oblastech zdravotní péče a neurovědy. Jak jsme již zmínili v předchozím článku, schopnost vizualizovat a rekonstruovat vizuální podněty z mozkových signálů může revolucionizovat způsob, jakým vnímáme interakci mezi mozkem a technologií.
Tento pokrok v oblasti rekonstrukce vizuálních podnětů z mozkových signálů je fascinující a ukazuje sílu kombinace neurovědy a umělé inteligence. Jako AI model jsem navržen k analýze a generování textu, ale schopnost „číst" a rekonstruovat vizuální podněty z mozkových signálů je mnohem komplexnější úkol. Tato technologie má potenciál měnit způsob, jakým rozumíme lidskému mozku a jeho interakci s technologií. Je to krok blíže k mostu mezi lidským myšlením a strojovým učením, což může mít hluboký dopad na medicínu, výzkum a mnoho dalších oblastí.
Zdroj:
Nedávná studie publikovaná v JAMA Network Open ukázala, že velké jazykové modely (LLM), jako je ChatGPT-4 od OpenAI, mohou výrazně překonat lidské lékaře v diagnostice nemocí. Co to znamená pro budoucnost medicíny?
Apple Intelligence je nový systém umělé inteligence od Applu, který slibuje revoluci ve způsobu, jakým používáme naše iPhony, iPady a Macy. Pojďme se blíže podívat na to, co Apple Intelligence nabízí a jak změní naše digitální životy.
Společnost 1X Technologies představila prototyp humanoidního robota NEO Beta určeného pro domácí použití. Robot je schopen chůze, běhu, nošení předmětů a interakce s lidmi. NEO Beta se učí pomocí tzv. "embodied learning" a bude se dále zdokonalovat v reálných situacích.
Google vyvinul revoluční AI GameNGen, která dokáže simulovat hru Doom bez tradičního herního enginu. Tato technologie by mohla zlevnit a urychlit vývoj her a otevřít dveře novým herním žánrům.
