Gli sviluppatori della Purdue University hanno creato una rete neurale in grado di analizzare le immagini fMRI del cervello scattate durante la visione di un video e quindi determinare in tempo reale ciò che la persona stava guardando.
L'esperimento ha coinvolto tre soggetti, ai quali sono stati mostrati circa un migliaio di piccoli video. Durante lo spettacolo, gli scienziati sono stati in grado di ottenere un'enorme quantità di dati fMRI, che poi hanno iniziato a dimostrare una rete neurale convoluzionale addestrata per abbinare l'attività cerebrale con le trame dei video. Utilizzando l'immagine fMRI, la rete ha imparato molto rapidamente e correttamente per determinare cosa stesse guardando esattamente il volontario nel momento in cui è stata scattata l'immagine.
Inoltre, la rete neurale ha imparato a decifrare i dati di altre persone, sulla base delle informazioni ricevute dalla fMRI di altri volontari, mentre il risultato è stato altrettanto elevato sia con i dati fMRI di soggetti sani che con disabilità visive.
Grazie a questo studio, gli scienziati sono stati in grado di decifrare i pensieri e, allo stesso tempo, hanno capito quali parti del cervello sono responsabili del riconoscimento di immagini e video. Il punto è che il cervello divide il video in componenti separati. Ad esempio, se una persona vede un'auto che si muove sullo sfondo di un muro, un'area del cervello riconosce il muro e l'altra un'auto, quindi gli scienziati sono stati in grado di tracciare il lavoro del cervello confrontando blocchi separati di informazioni e riunendoli in un'unica immagine.
Viacheslav Larionov
