नवम्बर 15/2022

AI मॉडल MinD-Vis दिमागी गतिविधि के आधार पर लोगों के दिमाग को पढ़ सकता है

प्रकाशित: 15 नवंबर, 2022 सुबह 9:45 बजे अपडेट किया गया: 15 नवंबर, 2022 सुबह 9:07 बजे

संक्षेप में

एआई मॉडल व्याख्या कर सकता है कि कोई व्यक्ति क्या देखता है मस्तिष्क गतिविधि - ऐसे

MinD-Vis नामक एक नया AI मॉडल यह व्याख्या कर सकता है कि मस्तिष्क गतिविधि के आधार पर कोई व्यक्ति क्या देख रहा है। मॉडल 'स्मरणीय आक्रमणकारियों' की व्याख्या करके काम करता है जो मस्तिष्क में मौजूद होते हैं जब कोई व्यक्ति किसी वस्तु को देखता है। ये स्मरणीय आक्रमणकारी पैटर्न हैं जो एक ही वस्तु की विभिन्न यादों में संरक्षित हैं।

मन-विज़: दिमाग पढ़ने के लिए एक नया एआई प्रसार मॉडल

मस्तिष्क गतिविधि के वैश्विक एम्बेडिंग प्राप्त करने के लिए, लेखकों ने पहले एक स्व-पर्यवेक्षित मॉडल (विभिन्न लोगों के लिए समान) को प्रशिक्षित किया। फिर उन्होंने पूर्व-प्रशिक्षित का उपयोग करके इन मानसिक अभ्यावेदन पर क्रॉस-ध्यान का परिचय दिया अव्यक्त प्रसार. 1.5k तस्वीर पर कुछ त्वरित सुधार के बाद मॉडल पूरी तरह से समझने में सक्षम था कि एक व्यक्ति उसके सामने क्या देखता है-fMRI जोड़े!

मानव दृश्य प्रणाली को बेहतर ढंग से समझने और मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस के माध्यम से मानव और कंप्यूटर दृष्टि को जोड़ने के लिए आधारभूत कार्य प्रदान करने के लिए, मस्तिष्क रिकॉर्डिंग से दृश्य उत्तेजनाओं को डिकोड करना दृश्य प्रणाली की हमारी समझ को विस्तारित करने का प्रयास करता है। मस्तिष्क संकेतों के अंतर्निहित प्रतिनिधित्व की जटिलता और डेटा एनोटेशन की कमी से मस्तिष्क रिकॉर्डिंग से उच्च गुणवत्ता वाली सटीक छवियों को फिर से बनाना मुश्किल हो जाता है।

1.5k पिक्चर-एफएमआरआई जोड़े पर कुछ त्वरित ठीक ट्यूनिंग के बाद मॉडल पूरी तरह से समझने में सक्षम था कि एक व्यक्ति उसके सामने क्या देखता है!

सबसे पहले, प्राथमिक विज़ुअल कॉर्टेक्स में सूचना के विरल कोडिंग से प्रेरित एक बड़े आकार के अव्यक्त स्थान में मास्क मॉडलिंग का उपयोग करके, हम fMRI डेटा का एक कुशल स्व-पर्यवेक्षित प्रतिनिधित्व बनाते हैं। फिर, हम प्रदर्शित करते हैं कि MinD-Vis एक अव्यक्त प्रसार मॉडल में डबल-कंडीशनिंग जोड़कर न्यूनतम संख्या में युग्मित एनोटेशन का उपयोग करके मस्तिष्क रिकॉर्डिंग से शब्दार्थ मिलान विवरण के साथ अत्यधिक विश्वसनीय छवियों का पुनर्निर्माण कर सकता है।
शोधकर्ताओं ने दावा किया

प्रायोगिक परिणामों के अनुसार, सिमेंटिक मैपिंग (100-वे सिमेंटिक वर्गीकरण) और जनरेशन क्वालिटी (FID) में रणनीति ने क्रमशः 66% और 41% तक अत्याधुनिक प्रदर्शन किया। मॉडल को गुणात्मक और मात्रात्मक दोनों रूप से बेंचमार्क किया गया है। ढांचे का मूल्यांकन करने के लिए, अपक्षरण पर गहन अध्ययन भी किया गया था।

प्रशिक्षण डेटा, कोड और मॉडल वेट सभी जनता के लिए उपलब्ध हैं का अनुरोध.

शोधकर्ताओं का मानना है कि मॉडल का उपयोग नेत्रहीन या कम दृष्टि वाले लोगों के लिए प्रोस्थेटिक्स विकसित करने के लिए किया जा सकता है। इसका उपयोग अल्जाइमर रोग जैसे स्मृति विकार वाले लोगों की सहायता के लिए भी किया जा सकता है।

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के बारे में लेखक

दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है।

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दामिर यालालोव