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
Больше миллиона Гбит в секунду: японцы побили рекорд скорости передачи данных по оптоволокну
Новости
Хаос во благо: физики создали новый инструмент для квантового мира
Наука
Hugging Face выпустила недорогих человекоподобных роботов с открытым кодом
Новости
Китайский аккумулятор для электромобиля выдержал наезд 36-тонного танка
Новости
Воспитанники детских домов изучат основы работы с нейросетями
Новости
Четвероногий робот из Цюриха научился играть в бадминтон с людьми
Новости
В MIT раскрыли механизм набора веса из-за жирной пищи и как обратить его вспять
Наука
60 000 лет рядом: ученые выяснили, кто стал первым паразитом человека
Наука
Ректора Университета Иннополис избрали членом-корреспондентом РАН
Иннополис
В Корее робопса научили паркуру и бегу по стенам: посмотрите, что он может
Новости
Древний череп «человека-муравья» нашли в Аргентине
Наука
На селфи марсохода попал неожиданный объект: его заметили не сразу
Космос
Посмотрите на двух морских коньков, которых застукали за «поцелуем» в океане
Наука
Почти 10 000 роутеров Asus тайно заразили: как проверить свой и защититься
Новости
Ракета будет доставлять товары с AliExpress за час по всему миру: ее испытали в Китае
Новости
В России пригрозили «душить» иностранные сервисы: кто в опасности
Новости
Boston Dynamics усовершенствовала систему восприятия гуманоидного робота Atlas
Новости
Наклейка на лоб анализирует мозговые волны и предсказывает переутомление
Наука
Посмотрите на робота-трансформера, который меняет форму прямо в полете
Новости
Китай отправил миссию за образцами горных пород с квазиспутника Земли
Космос