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解碼大腦信號再現(xiàn)視覺圖像-世界熱文

來源:科技日報


(資料圖片)

科技日報北京5月3日電(記者張夢然)是否有可能僅根據(jù)大腦信號,就完全重建某人所看到的內(nèi)容?瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院研究人員朝著這個方向邁出了重要的一步,他們引入了一種新算法構建的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型,能以令人印象深刻的準確度捕捉大腦動態(tài)。該研究發(fā)表在最新一期《自然》雜志上。

這種新穎的機器學習算法——CEBRA植根于數(shù)學,可學習神經(jīng)代碼中的隱藏結構。研究人員利用新算法進行了演示。一只老鼠正在觀看1960年代的黑白電影片段,其中一名男子跑向一輛打開后備箱的汽車;在另一個屏幕上,人們可看到由CEBRA計算出的電影重建畫面,新構建的電影幾乎與原版完全吻合,但有一些輕微的怪異扭曲。

CEBRA從原始神經(jīng)數(shù)據(jù)中學到的信息可在解碼訓練后進行測試。團隊已證明他們可從模型中解碼老鼠在看電影時所看到的東西。但CEBRA不僅限于視覺皮層神經(jīng)元,甚至大腦數(shù)據(jù),它還可用來預測靈長類動物手臂的運動,并重建老鼠在競技場上自由奔跑時的位置。

用于視頻解碼的數(shù)據(jù)由艾倫腦研所提供,大腦信號是通過插入小鼠大腦視覺皮層區(qū)域的電極探針,直接測量大腦活動而獲得,這些探針被設計成使激活的神經(jīng)元發(fā)出綠光。在訓練期間,CEBRA學習將大腦活動映射到特定幀。在以視覺皮層中不到1%的神經(jīng)元進行測試時,CEBRA表現(xiàn)良好。

CEBRA基于對比學習技術,這是一種學習如何將高維數(shù)據(jù)排列或嵌入到低維空間的技術。與其他算法相比,CEBRA在重建合成數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色,這對于比較算法至關重要。它的優(yōu)勢還在于它能夠跨模式組合數(shù)據(jù),例如電影功能和大腦數(shù)據(jù),并且它有助于限制細微差別,例如由數(shù)據(jù)收集方式帶來的數(shù)據(jù)變化。

【總編輯圈點】

CEBRA是揭示復雜結構的“專家”。鑒于大腦就是最復雜的結構,這也可看作是CEBRA的終極測試空間。這一研究將幫助人們深入了解大腦處理信息的過程,成為人類發(fā)現(xiàn)神經(jīng)科學新原理的平臺。而該算法的實際意義還不僅限于此,它還能應用于許多涉及時間或聯(lián)合信息的數(shù)據(jù)集,包括動物行為、基因表達數(shù)據(jù),以及進一步為人們提供高性能腦機接口所需的理論支持。

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