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
Эта черная дыра «проснулась» настолько голодной, что нарушила все модели ученых
Космос
Мошенники начали использовать схему с домофоном, чтобы красть деньги с банковских карт
Новости
Галактика-соседка Млечного Пути начинает разрушаться: что происходит
Космос
Россиян поздравили с Днем космонавтики прямо с МКС
Космос
Разработаны «бактерии-шпионы»: они посылают сигнал, заметный с высоты
Наука
Ученые разработали «плащ-невидимку» для нейронов для лечения Паркинсона
Наука
В России разработали проект строительства атомной электростанции на Луне
Космос
Пробуждение гиганта: яркие вспышки наблюдали у проснувшейся черной дыры
Космос
В ИТМО придумали, как «продлить жизнь» ракового белка для тестирования лекарств
Наука
Создана карта полумиллиарда нейронных связей, которые позволяют мышам видеть
Наука
Ученые из Яндекса и MIT придумали, как запускать LLM на ноутбуках и смартфонах
Новости
Облачную платформу для квантовых вычислений создали в Университете Иннополис
Новости
Эйнштейн ошибся: возможно, пространства-времени вообще не существует
Космос
Тестовый снимок «Гершель» показал скрытые галактики во Вселенной
Космос
«Яндекс» ищет хакеров, чтобы проверить безопасность нейросетей
Новости
Запрет ИИ обсудят в России: каким будет новый закон
Наука
Google показала Ironwood: чип для ИИ, который в 24 раза быстрее самого мощного суперкомпьютера
Новости
Найдена связь между незаметными повреждениями мозга и риском деменции
Наука
Ученые придумали, как защитить изделий из титана в экстремальных условиях
Новости
Посмотрите на боевого робота-скарабея: его сделали в Москве
Новости