In den letzten Jahren konnten wir stetige Fortschritte bei den Fähigkeiten der damit ausgestatteten Maschinen beobachten künstliche Intelligenz (KI), auch im Hinblick auf das Lesen menschlicher Gedanken.
Dementsprechend haben Forscher KI-basierte Technologie zur Videogenerierung genutzt, um einen „echten“ Einblick in das zu geben, was in unseren Köpfen vorgeht.
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Die Interpretation von Luftsignalen wird hauptsächlich von der Hoffnung getrieben, dass wir eines Tages neue Kommunikationswege für Menschen im Koma oder mit anderen Formen von Lähmungen bieten können.
Darüber hinaus kann Technologie auch intuitivere Schnittstellen zwischen Mensch und Maschine schaffen, mit möglichen Anwendungen für gesunde Menschen.
Bisher konzentrierten sich die meisten Forschungsarbeiten darauf, die inneren Monologe von Patienten nachzubilden, indem mithilfe von KI-Systemen die Wörter identifiziert wurden, über die sie nachdenken.
Obwohl die vielversprechendsten Ergebnisse mit invasiven Luftimplantaten erzielt wurden, ist es unwahrscheinlich, dass dieser Ansatz die Praxis der meisten Menschen ist.
KI zur Erstellung von „Gedankenvideos“ verwendet
Forscher an der National University of Singapore und der Chinese University of Hong Kong erzielte Durchbrüche durch die Kombination nicht-invasiver eingebetteter Scans mit Bilderzeugungstechnologie. KI-Bilder.
Sie konnten kurze Videoausschnitte erstellen, die den Clips, die sich die Teilnehmer zum Zeitpunkt der Erfassung ihrer Radialdaten ansahen, verblüffend ähnlich waren.
Um dieses Ergebnis zu erzielen, trainierten die Forscher zunächst ein Modell anhand großer Datensätze, die mit fMRT-Luftbildscannern gesammelt wurden.
Anschließend kombinierten sie dieses Modell mit Bildgebungstechnologie KI-stabile Diffusion, Open Source, um die entsprechenden Bilder zu erstellen.
Eins Artikel Das kürzlich auf dem Prepress-Server arXiv veröffentlichte Buch verfolgt einen ähnlichen Ansatz wie die früheren Forschungsarbeiten der Autoren.
Diesmal passten sie das System jedoch an, um radiale Datenströme zu interpretieren und sie in Videos statt in Standbilder umzuwandeln.
Zunächst verfolgte der Forscher das Training des Modells anhand umfangreicher Datensätze fMRT, damit er mehr über die allgemeinen Eigenschaften dieser Scans erfahren konnte elektrisch.
Dann erweiterten sie das Training, sodass das Modell eine Folge von fMRT-Scans verarbeiten konnte, anstatt sie einzeln zu behandeln.
Anschließend wurde das Modell für ein neues Training beibehalten, diesmal unter Verwendung der Kombination von fMRT-Scans, Videoclips, die diese Gehirnaktivität hervorriefen, und Textsequenz dazugehörigen.
In einem separaten Ansatz passte der Forscher das vorab trainierte Modell an Stabile Verbreitung um Videos statt Standbilder zu erzeugen.
Dieses Modell wurde dann einem neuen Training unterzogen, wobei dieselben Videos und Textsequenzen verwendet wurden, die beim Training des ersten Modells verwendet wurden.
Anschließend wurden die beiden Modelle kombiniert und mithilfe der fMRT-Scans und der dazugehörigen Videos angepasst.
Suchergebnis
Nach der Kombination und Abstimmung der Modelle war das resultierende System in der Lage, neue fMRT-Scans durchzuführen, die zuvor nicht verfügbar waren. zuvor gefundene und generierte Videos, die Ähnlichkeiten mit den Clips der menschlichen Teilnehmer aufwiesen schaute.
Obwohl es noch Raum für Verbesserungen gibt, kommt die KI-Ausgabe im Allgemeinen den Originalvideos sehr nahe. Szenen von Feldfrüchten oder Pferdeherden genau reproduzieren und die Visualisierung mit der Farbpalette beibehalten gebraucht.
Die Forscher hinter der Studie sagen, dass dieser Forschungsbereich potenzielle Anwendungen sowohl in der Grundlagenforschung als auch in zukünftigen Gehirn-Maschine-Schnittstellen hat.
Sie erkennen jedoch auch die Notwendigkeit staatlicher Vorschriften und Bemühungen der wissenschaftlichen Gemeinschaft an Sie schützen die Privatsphäre biologischer Daten und verhindern mögliche böswillige Nutzungen dieser Technologie im Rahmen ihrer Arbeit.
Diese Forschungsrichtung ebnet den Weg für Fortschritte, die zum Verständnis des menschlichen Geistes und des menschlichen Geistes führen können Entwicklung von Technologien, die anspruchsvollere Schnittstellen zwischen dem Gehirn und dem Gehirn herstellen können Maschinen.
Zwar müssen wichtige Überlegungen angegangen werden, etwa der Schutz personenbezogener Daten und die Verhinderung von Missbrauch, doch der potenzielle wissenschaftliche und technologische Nutzen ist vielversprechend.
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