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Le réseau neuronal de lecture de l'esprit utilise les ondes cérébrales pour recréer les pensées humaines

Le réseau neuronal de lecture de l'esprit utilise les ondes cérébrales pour recréer les pensées humaines

Cela fait longtemps partie de la science-fiction, mais maintenant, des machines à lire dans l'esprit peuvent être présentes et elles ne sont peut-être pas envahissantes. Des chercheurs de la société russe Neurobotics et de l'Institut de physique et de technologie de Moscou ont trouvé un moyen de visualiser l'activité cérébrale d'une personne sous forme d'images réelles sans utiliser d'implants cérébraux invasifs.

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Étudier le cerveau en temps réel

Les travaux ont le potentiel de permettre de nouveaux dispositifs de rééducation post-AVC non invasifs contrôlés par des signaux cérébraux ainsi que de nouveaux traitements des troubles cognitifs. Afin de réaliser de telles applications, les neurobiologistes doivent comprendre comment le cerveau encode les informations en les étudiant en temps réel, par exemple lorsqu'une personne regarde une vidéo.

C'est là qu'intervient la nouvelle interface cerveau-ordinateur développée par les chercheurs. À l'aide de réseaux de neurones artificiels et d'électroencéphalographie, ou EEG, une technique d'enregistrement des ondes cérébrales via des électrodes placées de manière non invasive sur le cuir chevelu, l'équipe a pu visualiser quels étaient les sujets de test. regarder des vidéos en temps réel.

«Nous travaillons sur le projet Assistive Technologies de Neuronet de la National Technology Initiative, qui se concentre sur l'interface cerveau-ordinateur qui permet aux patients post-AVC de contrôler un exosquelette du bras à des fins de neuro-rééducation, ou aux patients paralysés de conduire, par exemple, un fauteuil roulant électrique. Le but ultime est également d'augmenter la précision du contrôle neuronal pour les individus en bonne santé », a déclaré Vladimir Konyshev, qui dirige le laboratoire de neurorobotique au MIPT.

Une expérience en deux étapes

Dans l'expérience, les neurobiologistes ont d'abord demandé aux sujets de regarder des fragments vidéo YouTube de cinq catégories vidéo arbitraires pendant que les données EEG étaient collectées. Les données EEG ont montré que les modèles d'ondes cérébrales étaient distincts pour chaque catégorie de vidéos, permettant à l'équipe d'analyser la réponse du cerveau aux vidéos en temps réel.

Dans la deuxième phase de l'expérience, les chercheurs ont développé deux réseaux de neurones. Le premier était de générer des images aléatoires spécifiques à une catégorie à partir du «bruit». Le second était de générer un «bruit» similaire à partir de l'EEG. Les réseaux ont ensuite été combinés afin que les signaux EEG puissent être transformés en images réelles.

Pour tester le nouveau système, les sujets ont pu voir des vidéos inédites tandis que les EEG étaient enregistrés et envoyés aux réseaux neuronaux. Le système a produit des images qui pourraient être facilement classées dans 90% des cas.

«L'électroencéphalogramme est une collection de signaux cérébraux enregistrés à partir du cuir chevelu. Les chercheurs avaient l'habitude de penser qu'étudier les processus cérébraux via EEG équivaut à déterminer la structure interne d'une machine à vapeur en analysant la fumée laissée par un train à vapeur », a expliqué le co-auteur de l'article Grigory Rashkov, chercheur junior au MIPT et programmeur au Neurobotique. «Nous ne nous attendions pas à ce qu'il contienne suffisamment d'informations pour reconstruire même partiellement une image observée par une personne. Pourtant, cela s'est avéré tout à fait possible.

«De plus, nous pouvons utiliser cela comme base pour une interface cerveau-ordinateur fonctionnant en temps réel. C’est assez rassurant. Dans le cadre de la technologie actuelle, les interfaces neuronales invasives envisagées par Elon Musk font face aux défis d'une chirurgie complexe et d'une détérioration rapide due à des processus naturels - elles s'oxydent et échouent en quelques mois. Nous espérons pouvoir éventuellement concevoir des interfaces neuronales plus abordables qui ne nécessitent pas d'implantation », a ajouté le chercheur.

L'étude a été publiée sous forme de pré-impression sur bioRxiv et il existe une vidéo en ligne montrant le système au travail.


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