El modelo de IA MinD-Vis puede leer la mente de las personas en función de la actividad cerebral
En Resumen
El modelo de IA puede interpretar lo que ve una persona en función de la actividad cerebral - así es cómo
Un nuevo modelo de IA llamado MinD-Vis puede interpretar lo que ve una persona en función de la actividad cerebral. El modelo funciona interpretando las 'invariantes mnemotécnicas' que están presentes en el cerebro cuando una persona ve un objeto. Estas invariantes mnemotécnicas son patrones que se conservan en diferentes memorias del mismo objeto.
Para obtener incrustaciones globales de la actividad cerebral, los autores primero entrenaron un modelo autosupervisado (lo mismo para diferentes personas). Luego introdujeron la atención cruzada a estas representaciones mentales utilizando el Difusión latente. El modelo fue capaz de descifrar por completo lo que una persona ve frente a él después de un ajuste rápido en una imagen de 1.5k.fMRI pares!
Con el fin de comprender mejor el sistema visual humano y proporcionar la base para unir la visión humana y la de la computadora a través de la interfaz cerebro-computadora, la decodificación de estímulos visuales a partir de grabaciones cerebrales intenta expandir nuestra comprensión del sistema visual. La complejidad de las representaciones subyacentes de las señales cerebrales y la escasez de anotaciones de datos dificultan la recreación de imágenes precisas con alta calidad a partir de grabaciones cerebrales.
En primer lugar, utilizando el modelado de máscaras en un espacio latente considerable inspirado en la escasa codificación de información en la corteza visual primaria, creamos una representación autosupervisada eficiente de los datos de fMRI. Luego, demostramos que MinD-Vis puede reconstruir imágenes altamente creíbles con detalles coincidentes semánticamente de grabaciones cerebrales utilizando un número mínimo de anotaciones emparejadas al agregar doble condicionamiento a un modelo de difusión latente.
Los investigadores afirmaron
De acuerdo con los resultados experimentales, la estrategia superó al estado del arte en mapeo semántico (clasificación semántica de 100 vías) y calidad de generación (FID) en un 66 % y un 41 %, respectivamente. El modelo ha sido evaluado tanto cualitativa como cuantitativamente. Para evaluar el marco, también se realizó un estudio exhaustivo sobre la ablación.
Los datos de entrenamiento, el código y los pesos del modelo están disponibles para el público en solicita.
Los investigadores creen que el modelo podría usarse para desarrollar prótesis para personas ciegas o con baja visión. También podría usarse para ayudar a las personas con trastornos de la memoria, como la enfermedad de Alzheimer.
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Sobre el Autor
Damir es el líder del equipo, gerente de producto y editor en Metaverse Post, que cubre temas como AI/ML, AGI, LLM, Metaverse y Web3-campos relacionados. Sus artículos atraen una audiencia masiva de más de un millón de usuarios cada mes. Parece ser un experto con 10 años de experiencia en SEO y marketing digital. Damir ha sido mencionado en Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto y otras publicaciones. Viaja entre los Emiratos Árabes Unidos, Turquía, Rusia y la CEI como nómada digital. Damir obtuvo una licenciatura en física, que él cree que le ha dado las habilidades de pensamiento crítico necesarias para tener éxito en el panorama siempre cambiante de Internet.
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