Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Машинное обучение

Китайские ученые создали метод, который позволяет более точно считывать изображения с коры головного мозга человека. Другими словами, с помощью алгоритмов они смогли расшифровать активность визуальной коры головного мозга в тот момент, когда человек наблюдает за какими-то изображениями.

Визуально кора головного мозга устроена так, что, когда человек наблюдает какое-то изображение, активируются определенные ее нейроны. Активация характеризуется увеличивающимся притоком крови в эту область. Сегодня наиболее точный метод отследить эту активность — функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ). Метод фиксирует изменения в мозговом кровотоке, позволяя определять активные нейроны. Ученные же по комбинации активных нейронов пытались определить, какое изображение это вызвало, объясняется на сайте Technologyreview.

Исследователи показывали людям изображения букв — они расположены в первом ряду на фотографии ниже. В момент демонстрации определенной буквы делался МРТ-скан коры головного мозга — фиксировалась ее активность. Задача ученых была в том, чтобы расшифровать показанную букву по данным фМРТ. Расшифровать образы напрямую из визуальной коры ученые пытались уже давно. На строчке со 2 по 5 расположены результаты работы менее совершенных алгоритмов. То, что реализовали китайцы называется Deep Generative Multiview Model (DGMM) — 6 строчка — и это уже очень близко к оригинальным изображениям.

Данные фМРТ содержат очень большое количество шумов, потому что на каждый нейрон сильно влияют соседние. Из-за этого очень сложно выделить работу отдельных нейронов. Избавление от этих шумов пока лежит на алгоритмах. У китайцев в распоряжении было 1800 пар из сканов фМРТ и изначальных букв и цифр. На них они обучали свой алгоритм распознавать активность коры. Ученые поставили это как задачу глубокого обучения. Они использовали 90% данных сканирования, чтобы научить машину устанавливать связь между набором данных фМРТ и оригинальными образами. Оставшуюся часть они оставили для проверки — подавали на вход системе для расшифровки. Результаты оказались лучше, чем у любых других алгоритмов. И фактически это еще один шаг к тому, чтобы даже не читать, а уже видеть человеческие мысли. ​

При своем функционировании мозг предоставляет «сервисную» информацию: приток крови к определенным областям, электрическая активность. Долгое время информация была полезна лишь медикам, по ней можно они определяли правильность функционирования мозга. Но современные методы позволяют выделить из нее гораздо больше. Так на конференции IEEE по биометрии ученые из Техаса заявили, что даже привычная всем ЭЭГ может рассказать о человеке чуть больше, чем от нее ожидают. С помощью машинного обучения и ЭЭГ ученым удалось определить людей с алкогольной зависимостью.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

Умные города подвергают своих жителей опасности из-за датчиков освещения и радиации
Тренды
Мнения
Геронтолог Обри ди Грей: жизнь длиной в тысячу лет — это побочный эффект поиска вечного здоровья
Биоценоз в фарме: зачем нужна альтернатива антибиотикам и как работают лекарства нового поколения
Тренды
Чарльз Адлер, co-founder Kickstarter: я — панк-рокер, который раздвигает границы
Кейсы
Как ИИ меняет медицину: личный помощник для врачей, маршрутизатор в клиниках и разработчик лекарств
Кейсы
Эдвин Диндер, Huawei Technologies: умный город — это ничто
Мнения
«Если изобретение с ИИ не приносит пользу, сам продукт никому не нужен»
Мнения
Feature engineering: шесть шагов для создания успешной модели машинного обучения
Тренды
Мнения
Человек — это набор из пяти чисел: Игорь Волжанин, DataSine — о психотипировании с помощью big data
Карло Ратти, Senseable City Laboratory (MIT) — о городах будущего, третьей коже человека и роболодках
Тренды
Мы все — сенсоры: CEO SQream Ами Галь — о том, как обрабатывают big data
Кейсы
Что такое скрапинг: как Amazon, Walmart и другие ритейлеры используют ботов в борьбе с конкурентами
Идеи
Почему китайские подлодки-беспилотники станут самым опасным врагом под водой?
Идеи
Филипп Роуд, LSE Cities: самый кошмарный сценарий — беспилотники, ездящие по городу, чтобы не платить за парковку
Мнения
Юрий Корженевский — о том, как построить безопасные системы для банков на блокчейне
Блокчейн
Иннополис
Russian Robot Olympiad: как дети строят роботов и решают реальные инженерные проблемы
MyGenetics: ДНК-тесты, помогающие «взломать» организм, как компьютер
Тренды
Trade-to-Mine: как биржи привлекают трейдеров в условиях падения рынка
Блокчейн
Дмитрий Фадин, 3D Bioprinting Solutions — о будущем биопринтинга и печати органов в космосе
Мнения
IoT изменит все: какие умные технологии принесут бизнесу экономию, безопасность и инновации
Тренды
Как высокие технологии побуждают нас покупать билеты и туристические услуги
Тренды
Чем плоха Кремниевая долина для IT-стартапов из России: дорого, неудобно и нет транспорта
Мнения
Жить по-умному: как защитить свой дом и не бояться киберугроз
Умный дом
Андрей Синогейкин, Wonder Technologies, — об искусственных алмазах
Тренды
Никита Бокарев, ESforce, — о деньгах, киберспорте и его немаргинальности
Тренды
Тренды
YouTube-депрессия: как создатели популярных каналов боятся потерять подписчиков и разум
Гельмут Райзингер, Orange Business Services, — об IIoT, 5G и телеком-стартапах
Мнения
«Робот берет вас на работу»: как искусственный интеллект, блокчейн и VR подбирают персонал
Мнения
Телемедицина, роботы и умные дома: каким через 5 лет будет «оцифрованный» город в России
Тренды
Мясная революция: как перейти от веганских заменителей к клеточным технологиям и биореакторам
Идеи
AI-выборы: как искусственный интеллект и голосовые помощники сделают демократию лучше
Тренды
Здесь нужен InsurTech: за какими стартапами будущее страхования
Мнения
Идеи
Тупик для беспилотников: как мечты разработчиков разбиваются о неожиданности на дорогах
Вирус лженауки в Google: как поисковые системы распространяют опасные мифы о прививках
Идеи
«Кто-то управляет моим домом»: как жертв домашнего насилия терроризируют с помощью умных устройств
Умный дом
Паскаль Фуа, EPFL, — о ключевых точках, глубоких нейросетях и эпиполярной геометрии
Мнения
Тренды
20 фильмов о кибербезопасности, взломах и цифровых преступлениях
Ян Лекун, Facebook: прогностические модели мира — решающее достижение в ИИ
Мнения
Джианкарло Суччи: «Попытка спроектировать программу без багов — утопия»
Иннополис
Game out: Как видеоигры обучают детей-аутистов держать равновесие и узнавать людей
Тренды
Прослушка, контроль камеры и предсказание смерти пользователя: самые странные патенты Facebook
Кейсы
Цес Снук, QUVA: мы не хотим зависеть от крупных компаний, которые владеют всеми данными
Мнения
Дмитрий Песков, АСИ: «В России традиционно долго запрягают, и в сфере IT мы только этим и занимаемся»
Иннополис
ДНК-тесты: как генетические компании обманывают людей и разрушают семьи
Мнения
Мануэль Маццара: «Для Facebook вы не покупатель, вы — продукт»
Иннополис
Витторио Феррари, Google: «Чтобы машина распознала книгу о Гарри Поттере нужна сложная математическая модель»
Мнения
Тренды
Блокчейн, искусственное мясо и «смерть» смартфонов: что будет с технологиями через 10 лет
7 медицинских технологий, которые скоро придут в российские больницы
Идеи
Руслан Зайдуллин, основатель Doc+, — о том, что делать Минздраву и о проблемах в российской медицине
Мнения