En los últimos años, hemos visto un progreso constante en las capacidades de las máquinas equipadas con inteligencia artificial (IA), incluso con respecto a la lectura de la mente humana.
En consecuencia, los investigadores han utilizado la tecnología de generación de video basada en IA para brindar una vista "real" de lo que sucede en nuestras mentes.
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La interpretación de las señales aéreas está impulsada principalmente por la esperanza de que, algún día, podamos ofrecer nuevas formas de comunicación para las personas en coma o con diferentes formas de parálisis.
Además, la tecnología también puede crear interfaces más intuitivas entre humanos y máquinas, con posibles aplicaciones para personas sanas.
Hasta la fecha, la mayoría de las investigaciones se han centrado en recrear los monólogos internos de los pacientes mediante la identificación de las palabras en las que están pensando utilizando sistemas de IA.
Si bien los resultados más prometedores se han obtenido utilizando implantes aéreos invasivos, es poco probable que este enfoque sea la práctica que utiliza la mayoría de las personas.
IA utilizada para crear "videos mentales"
Investigadores de la Universidad Nacional de Singapur y la Universidad China de Hong Kong logró avances al combinar escaneos integrados no invasivos con tecnología de generación de imágenes. Imágenes de IA.
Podrían crear fragmentos cortos de video que son sorprendentemente similares a los clips que los participantes estaban viendo cuando se recopilaron sus datos radiales.
Para lograr este resultado, los investigadores primero entrenaron un modelo utilizando grandes conjuntos de datos recopilados mediante escáneres aéreos fMRI.
Luego combinaron ese modelo con tecnología de imágenes. Difusión estable de IA, de código abierto, para crear las imágenes correspondientes.
Uno artículo publicado recientemente en el servidor de preimpresión arXiv adopta un enfoque similar a la investigación anterior de los autores.
Sin embargo, esta vez adaptaron el sistema para interpretar flujos de datos radiales y convertirlos en videos en lugar de imágenes fijas.
Al principio, el investigador siguió el entrenamiento del modelo utilizando extensos conjuntos de datos. fMRI para que pudiera obtener conocimiento de las características generales de estas exploraciones eléctrico.
Luego ampliaron el entrenamiento para que el modelo pudiera procesar una secuencia de escaneos de fMRI en lugar de tratarlos individualmente.
Posteriormente se mantuvo el modelo para un nuevo entrenamiento, esta vez utilizando la combinación de Exploraciones de fMRI, clips de video que evocaron esta actividad cerebral y secuencia de texto correspondiente.
En un enfoque separado, el investigador adaptó el modelo pre-entrenado Difusión estable para generar videos en lugar de imágenes fijas.
Luego, este modelo se sometió a un nuevo entrenamiento utilizando los mismos videos y secuencias de texto que se usaron en el entrenamiento del primer modelo.
Posteriormente, los dos modelos se combinaron y ajustaron utilizando los escaneos fMRI y sus respectivos videos asociados.
Resultado de búsqueda
Después de combinar y ajustar los modelos, el sistema resultante pudo realizar nuevas exploraciones de fMRI que no estaban disponibles anteriormente. encontrado previamente y generar videos que habían revelado similitudes con los clips que los participantes humanos tenían observó.
Si bien todavía hay margen de mejora, la salida de la IA es generalmente muy cercana a los videos originales. reproducir con precisión escenas de cultivos o manadas de caballos, y mantener la visualización con la paleta de colores usado.
Los investigadores detrás del estudio dicen que esta área de investigación tiene aplicaciones potenciales tanto en neurociencia fundamental como en futuras interfaces cerebro-máquina.
Sin embargo, también reconocen la necesidad de regulaciones gubernamentales y los esfuerzos de la comunidad científica para proteger la privacidad de los datos biológicos y prevenir posibles usos maliciosos de esta tecnología según lo autorizado en su trabajo.
Esta línea de investigación abre el camino a avances capaces de alcanzar la comprensión de la mente humana y el desarrollo de tecnologías que puedan establecer interfaces más sofisticadas entre el cerebro y máquinas.
Si bien hay consideraciones importantes que deben abordarse, como la protección de los datos personales y la prevención del abuso, el beneficio científico y tecnológico potencial es prometedor.
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