Os desenvolvedores da Purdue University criaram uma rede neural que pode analisar imagens fMRI do cérebro obtidas durante a exibição de um vídeo e, em seguida, determinar em tempo real o que a pessoa estava assistindo.
O experimento envolveu três sujeitos, aos quais foram mostrados cerca de mil pequenos vídeos. Durante o show, os cientistas foram capazes de obter uma grande quantidade de dados de fMRI, que então começaram a demonstrar uma rede neural convolucional treinada para combinar a atividade cerebral com os gráficos dos vídeos. Usando a imagem fMRI, a rede aprendeu muito rapidamente e corretamente determinar o que exatamente o voluntário estava assistindo no momento em que a imagem foi tirada.
Além disso, a rede neural aprendeu a decifrar os dados de outras pessoas, com base em informações obtidas de fMRI de outros voluntários, enquanto o resultado foi igualmente alto tanto com dados de fMRI de indivíduos saudáveis quanto daqueles com deficiência visual.
Graças a esse estudo, os cientistas foram capazes de decifrar pensamentos e, ao mesmo tempo, descobrir quais partes do cérebro são responsáveis por reconhecer imagens e vídeos. A questão é que o cérebro divide o vídeo em componentes separados. Por exemplo, se uma pessoa vê um carro se movendo contra o fundo de uma parede, então uma área do cérebro reconhece a parede e a outra um carro - assim, os cientistas foram capazes de rastrear o trabalho do cérebro ao comparar blocos separados de informações e reuni-los em uma única imagem.
Viacheslav Larionov
