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
Чрезвычайно молодую планету нашли у звезды с «кривым» диском
Космос
Предложен способ навигации дронов без GPS: по «отпечаткам рельефа»
Новости
Ученые раскрыли тайну гигантских черных дыр ранней Вселенной
Космос
Microsoft и Atom Computing выпустят коммерческий квантовый компьютер в 2025 году
Новости
Создан робот-голубь, который летает как настоящая птица
Наука
На страницах тысячелетнего Голубого Корана нашли скрытый текст
Наука
Уязвимость ИИ: типы атак LLM-injection и способы защиты от них
Технологии
Intel случайно упомянула о планах по разработке ИИ-ускорителя
Новости
S.T.A.L.K.E.R. 2: Heart of Chornobyl вышел спустя 15 лет: цены, патчи, бесплатный контент и концовка
Новости
Посмотрите, как прототип космоплана Aurora разогнали до 1,1 Маха 
Новости
Российских айтишников обяжут преподавать в вузах: кого это коснется
Новости
Киберспорт в России сегодня: плюсы и минусы разных бизнес-моделей
Мнения
Одинокого дельфина нашли в Балтийском море: он «разговаривает» сам с собой
Наука
Физики обнаружили сразу три формы хаоса
Наука
Российского хакера экстрадировали в США за создание вируса-вымогателя
Новости
Ученые впервые раскрыли форму короны черной дыры
Космос
Названы сроки запуска аналога Apple Pay в России
Новости
В России придумали, как искать телефонных мошенников по голосу
Новости
Лазерную связь в космосе предложили использовать, чтобы фотографировать черные дыры
Космос
Чат-бот Google научили запоминать пользователей
Новости