Японские ученые научили ИИ генерировать изображения на основе мысленных образов

Исследователи «декодируют» объекты и ландшафты из воображаемых образов на основе активности мозга.

Ученые из Национального института квантовой науки и технологий (QST) и Университета Осаки разработали подход для распознавания с помощью ИИ сложных визуальных образов на основе анализа функциональной магниторезонансной томографии (фМРТ) мозга. По словам исследователей, подход можно будет использовать для изучения иллюзий, галлюцинаций и снов. 

Исследователи показали участникам около 1200 изображений, а затем проанализировали и количественно оценили корреляцию между сигналами мозга и зрительными стимулами с помощью фМРТ. Карты связей ученые использовали для обучения генеративного ИИ расшифровке и воспроизведению мысленных образов на основе активности мозга.

Принцип обучения нейросети (а) и декодирования изображений (б). Иллюстрация: Naoko Koide-Majima et al., Neural Networks

В предыдущих исследованиях различные группы ученых воссоздавали изображения, которые видели люди, путем анализа активности их мозга. Но сделать то же самое с мысленными образами было слишком сложно. Немногочисленные публикации ограничивались простыми изображениями — буквами или геометрическими фигурами.

Метод, предложенный японскими исследователями, предполагал восстановление как картинок, которые участникам показывали во время сканирования, так и тех, что их просили представить. Правда, для эксперимента участники должны были представлять изображения, которые им показывали раньше.

Результаты показали, что хотя анализ активности мозга и не воспроизводит в точности исходную картинку, тем не менее получившиеся яркие изображения содержат отчетливые детали исходных снимков. Дальнейшее развитие технологии найден применение для изучения работы мозга и медицинских исследований, полагают ученые.


Читать далее:

Рядом с Землей нашли теплую планету, где год длится 22 дня

10 триллионов кадров в секунду: посмотрите, как ютуберы засняли скорость света

Странный объект, запертый между Сатурном и Ураном, меняется прямо сейчас

На обложке: пример реконструкции изображения: слева изображение, которое представлял участник, справа — реконструированное нейросетью. Иллюстрация: Naoko Koide-Majima et al., Neural Networks

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
Из бамбука получили прочное и прозрачное огнеупорное стекло
Новости
Университет Иннополис установил на беспилотники лидары для аэросъемки густых лесов, полей и предприятий
Иннополис
Умер первый пациент со свиной почкой: что известно сейчас
Наука
На снимке участка мозга в рекордных деталях нашли «нетрадиционные нейроны»
Наука
Инженеры очистили кремний для создания чипов нового поколения
Новости
Телескоп НАСА нашел «выхлопную трубу» центра Млечного Пути
Космос
Шесть мифов о роботизации клиентской поддержки
Мнения
«Хаббл» показал галактику с прожорливой черной дырой
Новости
Авторы ChatGPT назвали свой ИИ смехотворным
Новости
Посмотрите на обновленную Nokia 3210: что умеет этот гаджет
Новости
Какие компании готовы нанимать джунов и с какими навыками — исследование
Новости
Ученые нашли «новый» генетический вариант болезни Альцгеймера
Новости
Оказывается, популярная диета защитила печень от воспаления
Новости
SpaceX показала скафандр для первой частной миссии по выходу в открытый космос
Космос
OpenAI запустит поисковый сервис ChatGPT для конкуренции с Google
Новости
Геологи обнаружили древний вулканизм на обратной стороне Луны
Космос
Физики, возможно, впервые наблюдали глюоний: эти частицы состоят только из силы
Наука
Екатерина Барабанова, Ростелеком – о том, как построить карьеру в образовании и HR
Мнения
Японская станция сфотографировала мусор в космосе: это первый шаг к очистке орбиты
Космос
Шесть анонсов с презентации Apple новых iPad
Новости