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스위스 로잔 공과대학(Swiss Federal Institute of Technology Lausanne)의 과학자 팀은 뇌 신호를 비디오로 변환하는 Cebra("zebra"로 발음)라는 새로운 기계 학습 알고리즘을 개발했습니다.

새로운 인공 지능 이 도구를 수행한 연구원에 따르면 신경 활동을 비디오의 특정 프레임에 매핑하여 보는 것을 예측하고 재구성하기 위해 설치류에서 테스트되었습니다. 공부, 3월 XNUMX일자 과학저널 네이처에 실렸습니다.

이 논문의 공동 제XNUMX저자인 Steffen Schneider는 “Cebra는 알고리즘을 비교하는 데 중요한 합성 데이터 재구성에서 다른 알고리즘에 비해 탁월합니다. 신고 신경과학 뉴스.

그는 “영화 특징, 뇌 데이터 등 모달리티 전반에 걸쳐 데이터를 결합하는 능력도 강점이며 수집 방식에 따라 데이터가 변경되는 등 뉘앙스를 제한하는 데 도움이 된다”고 덧붙였다.

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Cebra의 95% 정확도

EPFL(École Polytechnique Fédérale de Lausanne)로도 알려진 스위스 대학의 연구는 텍사스 대학의 과학자들이 AI를 사용하여 사람의 마음을 읽다 실시간으로 텍스트로 변환합니다.

연구를 위해 EPFL 연구원들은 얼룩말 영화를 본 후 마우스의 실시간 뇌 활동이나 영장류의 팔 움직임을 학습합니다. 뇌 활동의 일부는 뇌의 시각 피질 영역에 삽입된 전극 프로브로 직접 측정되었습니다.

나머지는 뉴런이 활성화되거나 데이터를 수신할 때마다 녹색으로 빛나도록 조작된 유전자 변형 마우스의 광학 프로브를 사용하여 얻었습니다. Cebra는 이 데이터를 사용하여 영화의 특정 프레임과 관련된 뇌 신호를 학습했습니다.

연구의 수석 연구원인 매켄지 매티스(Mackenzie Mathis)는 비디오에서 "우리가 본 적이 없는 신경 데이터를 가진 새로운 마우스를 가져와 이 알고리즘을 실행할 수 있으며 마우스가 실제로 이 영화를 보고 있는 프레임을 예측할 수 있습니다"라고 비디오에서 설명했습니다. 게시 YouTube에서.

연구원들은 이 데이터를 자체 영화로 변환할 수 있었다고 EPFL 조교수는 덧붙였습니다. 그녀는 자신의 팀이 전기 생리학적 신호를 사용하여 쥐의 뇌에서 수집한 오픈 소스 데이터를 사용했다고 말했습니다.

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“우리는 각 픽셀을 예측하는 것이 아니라 프레임을 예측합니다. 기회 수준은 1/900이므로 95% 이상의 정확도는 매우 흥미진진하다고 생각합니다. 하지만 이 픽셀 단위 디코딩은 우리가 다음에 할 계획입니다.” Mathis는 나중에 이야기 메일온라인.

산업을 파괴하는 AI

위의 비디오에서 볼 수 있듯이 마우스는 트렁크를 열기 위해 자동차로 달려가는 남자의 오래된 흑백 영화 클립(아마도 20세기 중반)을 보도록 만들어졌습니다. 거의 동일한 또 다른 화면은 마우스가 Cebra의 관점에서 보고 있는 것을 보여줍니다.

Mathis에 따르면 AI 도구는 마우스의 시각 피질에 있는 뉴런의 1% 미만인 약 0.5만 개의 뉴런을 사용하여 이 작업을 수행할 수 있었습니다.

"우리는 영화 클립과 신경 데이터 측면에서 우리가 사용할 수 있는 데이터가 얼마나 적은지 보여주고 싶었습니다."라고 그녀는 말했습니다.

"특히, 알고리즘은 실시간으로 실행될 수 있으므로 모델이 전체 비디오 클립을 예측하는 데 XNUMX초도 걸리지 않습니다."

그래서 물어볼 질문은 뇌 신호만으로 사람이 보는 것을 재구성하는 것이 가능한지 여부입니다. 연구에 따르면 답은 아직 없습니다. 그러나 EPFL 연구원들은 "인상적인 정도의 정확도로 뇌 역학을 포착하는 인공 신경망을 구축하기 위한 새로운 알고리즘을 도입함으로써 그 방향으로 한 걸음 더 나아갔습니다."

미국 텍사스 대학교 오스틴의 과학자들은 연구에 따라 AI를 사용하여 사람들의 뇌 스캔을 읽고 뇌파에서만 전체 이야기를 재현했습니다. 출판 최근에.

이 연구에서 참가자들은 fMRI로 알려진 뇌 스캔 기계에 앉아 이야기를 듣고, 보고, 상상했습니다. 인공 지능 도구는 뇌파를 읽고 이야기를 정확하게 재현할 수 있었습니다.

그러나 정확성 문제에 대한 우려가 제기되었습니다. 피험자가 듣고 있는 곡과 다른 것을 생각하기로 결정하면 AI가 쉽게 속을 수 있기 때문입니다.

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• 출처: https://metanews.com/meta-shuts-down-china-based-propaganda-network/