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
Прибор для анализа крови без уколов привлек 35 млн рублей от стартап-студии
Наука
«Джеймс Уэбб» рассмотрит астероид, который может угрожать Земле
Космос
Телескоп «Евклид» наблюдал редкое кольцо Эйнштейна в соседней галактике
Космос
Российские физики создали чрезвычайно вместительную «тару» для водорода
Наука
Внутреннее ядро Земли деформировалось за три десятилетия, считают геологи
Наука
Илон Маск предложил $97,4 млрд за OpenAI, ему выдвинули встречное предложение
Новости
«Росатом» нацелен на практическое применение квантовых технологий
Новости
Ученые предупреждают: риск столкновения самолетов с космическим мусором растет
Космос
В пустыне Ирака нашли 850 артефактов, созданных 1,5 млн лет назад
Наука
Стартап из Челябинска разработал умного помощника для анализа здоровья
Новости
Астрономы открыли крупнейшую структуру во Вселенной: она в 13 000 раз больше Млечного Пути
Космос
Люди ели врагов 18 000 лет назад: следы каннибализма нашли в пещере в Польше
Наука
Достижения российской науки за год: прорывы, исследования, технологии и планы на будущее
Кейсы
Ученые нашли способ идеально сварить яйцо
Новости
Странные звезды прилетают Млечный Путь: выяснилось, откуда они берутся
Новости
Выяснилось, как синие киты научились скрываться от косаток, несмотря на огромные размеры
Новости
Мини-спутник снял Землю с рекордной детализацией  
Космос
Новое средство от облысения тестируют ученые — обещают вернуть волосы за два месяца  
Наука
Лучшие международные конференции по искусственному интеллекту
Мнения
Найдена одна из причин развития диабета у людей с избыточным весом
Наука