जेनरेटिव एआई व्यक्ति के विचारों के आधार पर वीडियो बनाता है

हाल के वर्षों में, हमने मशीनों से सुसज्जित क्षमताओं में लगातार प्रगति देखी है कृत्रिम होशियारी (एआई), जिसमें मानव मस्तिष्क को पढ़ने के संबंध में भी शामिल है।

तदनुसार, शोधकर्ताओं ने हमारे दिमाग में क्या चल रहा है, इसका "वास्तविक" दृश्य प्रदान करने के लिए एआई-आधारित वीडियो जेनरेशन तकनीक का उपयोग किया है।

वायु संकेतों की व्याख्या मुख्य रूप से इस आशा से प्रेरित होती है कि, एक दिन, हम कोमा में या विभिन्न प्रकार के पक्षाघात वाले लोगों के लिए संचार के नए तरीके पेश करने में सक्षम होंगे।

इसके अलावा, प्रौद्योगिकी स्वस्थ लोगों के लिए संभावित अनुप्रयोगों के साथ, मनुष्यों और मशीनों के बीच अधिक सहज इंटरफ़ेस भी बना सकती है।

आज तक, अधिकांश शोधों ने एआई सिस्टम का उपयोग करके उन शब्दों की पहचान करके मरीजों के आंतरिक मोनोलॉग को फिर से बनाने पर ध्यान केंद्रित किया है जिनके बारे में वे सोच रहे हैं।

जबकि सबसे आशाजनक परिणाम आक्रामक हवाई प्रत्यारोपण का उपयोग करके प्राप्त किए गए हैं, यह दृष्टिकोण ज्यादातर लोगों द्वारा उपयोग किया जाने वाला अभ्यास होने की संभावना नहीं है।

AI का उपयोग "माइंड वीडियो" बनाने के लिए किया जाता है

नेशनल यूनिवर्सिटी ऑफ़ सिंगापुर और चाइनीज़ यूनिवर्सिटी ऑफ़ हांगकांग के शोधकर्ता छवि निर्माण तकनीक के साथ गैर-आक्रामक एम्बेडेड स्कैन को जोड़कर सफलता हासिल की। एआई छवियां।

वे वीडियो के छोटे स्निपेट बना सकते हैं जो आश्चर्यजनक रूप से उन क्लिप के समान हैं जो प्रतिभागी अपने रेडियल डेटा एकत्र करते समय देख रहे थे।

इस परिणाम को प्राप्त करने के लिए, शोधकर्ताओं ने पहले एफएमआरआई हवाई स्कैनर का उपयोग करके एकत्र किए गए बड़े डेटासेट का उपयोग करके एक मॉडल को प्रशिक्षित किया।

फिर उन्होंने उस मॉडल को इमेजिंग तकनीक के साथ जोड़ दिया एआई स्थिर प्रसार, खुला स्रोत, संगत छवियाँ बनाने के लिए।

एक लेख हाल ही में arXiv प्रीप्रेस सर्वर पर प्रकाशित, लेखकों के पिछले शोध के समान दृष्टिकोण अपनाता है।

हालाँकि, इस बार उन्होंने रेडियल डेटा स्ट्रीम की व्याख्या करने और उन्हें स्थिर छवियों के बजाय वीडियो में परिवर्तित करने के लिए सिस्टम को अनुकूलित किया।

सबसे पहले, शोधकर्ता ने व्यापक डेटा सेट का उपयोग करके मॉडल के प्रशिक्षण का पालन किया एफएमआरआई ताकि वह इन स्कैन की सामान्य विशेषताओं का ज्ञान प्राप्त कर सके विद्युत.

फिर उन्होंने प्रशिक्षण का विस्तार किया ताकि मॉडल व्यक्तिगत रूप से इलाज करने के बजाय एफएमआरआई स्कैन के अनुक्रम को संसाधित कर सके।

इसके बाद, इस बार संयोजन का उपयोग करते हुए, नए प्रशिक्षण के लिए मॉडल को बनाए रखा गया एफएमआरआई स्कैन, वीडियो क्लिप जो इस मस्तिष्क गतिविधि और पाठ अनुक्रम को उद्घाटित करते हैं तदनुसार।

एक अलग दृष्टिकोण में, शोधकर्ता ने पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को अपनाया स्थिर प्रसार स्थिर छवियों के बजाय वीडियो उत्पन्न करने के लिए।

फिर इस मॉडल को उन्हीं वीडियो और टेक्स्ट अनुक्रम का उपयोग करके एक नए प्रशिक्षण के अधीन किया गया जो पहले मॉडल के प्रशिक्षण में उपयोग किए गए थे।

इसके बाद, दोनों मॉडलों को एफएमआरआई स्कैन और उनके संबंधित वीडियो का उपयोग करके संयोजित और फिट किया गया।

खोज का परिणाम

मॉडलों के संयोजन और ट्यूनिंग के बाद, परिणामी प्रणाली नए एफएमआरआई स्कैन करने में सक्षम थी जो पहले उपलब्ध नहीं थी। पहले ऐसे वीडियो ढूंढे और तैयार किए, जिनसे मानव प्रतिभागियों के पास मौजूद क्लिपों में समानताएं सामने आईं देखा.

हालाँकि अभी भी सुधार की गुंजाइश है, AI आउटपुट आम तौर पर मूल वीडियो के बहुत करीब है, फसलों या घोड़ों के झुंडों के दृश्यों को सटीक रूप से पुन: प्रस्तुत करना, और रंग पैलेट के साथ दृश्यता बनाए रखना इस्तेमाल किया गया।

अध्ययन के पीछे शोधकर्ताओं का कहना है कि अनुसंधान के इस क्षेत्र में मौलिक तंत्रिका विज्ञान और भविष्य के मस्तिष्क-मशीन इंटरफेस दोनों में संभावित अनुप्रयोग हैं।

हालाँकि, वे सरकारी नियमों और वैज्ञानिक समुदाय के प्रयासों की आवश्यकता को भी पहचानते हैं जैविक डेटा की गोपनीयता की रक्षा करें और अपने काम में अधिकृत इस तकनीक के संभावित दुर्भावनापूर्ण उपयोग को रोकें।

अनुसंधान की यह दिशा मानव मन की समझ तक पहुंचने में सक्षम प्रगति का मार्ग प्रशस्त करती है ऐसी प्रौद्योगिकियों का विकास जो मस्तिष्क और मस्तिष्क के बीच अधिक परिष्कृत इंटरफेस स्थापित कर सकें मशीनें.

हालाँकि व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा और दुरुपयोग को रोकने जैसे महत्वपूर्ण विचारों पर ध्यान दिया जाना चाहिए, लेकिन संभावित वैज्ञानिक और तकनीकी लाभ आशाजनक है।

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