スイス連邦工科大学（EPFL）の科学者らは、脳信号をビデオに変換する新しい機械学習アルゴリズムを開発した。
CEBRA（シマウマと発音）と呼ばれるこのアルゴリズムは、脳から記録されたデータの隠された構造を明らかにし、複雑な情報を予測する可能性を秘めています。
実験では、研究者らはこの新しい技術を使って、マウスが見たフィルムを再構成することに成功した。
「私たちは質問をしました。純粋に神経データから動物が見ていたものを実際に再構築できるだろうか？」 EPFLの神経科学者マッケンジー・マティス氏は言う。
「私たちは新しいアルゴリズム CEBRA を使用して、この埋め込み空間の潜在表現を構築しました。その後、この埋め込み空間を取得し、基本的にそれをニューラル デコード アルゴリズムの基礎として使用し、マウスが見ていたフレームのシーケンスを正確に予測することができます。」 。
研究チームはCEBRAを使用して、米国ワシントン州シアトルのアレン研究所で記録された脳データから脳信号と映画の特徴をマッピングした。
ワシントンの研究者らは、男性が車に駆け寄ってトランクを開ける様子を映した白黒の映画クリップをマウスに見せた。
マウスの脳信号は、視覚野領域に挿入された電極プローブを介して測定されました。遺伝子操作されたマウスには光プローブが使用され、マウスが受動的に映画を見ているときに情報を送信するときに、マウスのニューロンが緑色に光るようになりました。
専門家らは、脳研究への関心が高まる中、これは遺伝子工学の一般的な手順だと言う。
「光遺伝学と呼ばれる技術があり、マウスに交配させた遺伝マーカーを使用するので（...）マウスには何の影響も与えません」とジャクソン研究所の科学ディレクター兼教授のナディア・ローゼンタール博士は語った。哺乳類の遺伝学用。
「マウスは自分がそこにいることさえ知りません。神経がいつ発火しているかどうかを追跡することができます。つまり、脳内の神経の発火ネットワークを実際に観察することができるのです」と彼女はユーロニュース・ネクストに語った。
CEBRA は高い精度を誇り、AI によって再構築された動画は、わずかな歪みはあるものの、オリジナルとほぼ完全に一致していました。
「このアルゴリズムを使用すると、これらの映画で 95% 以上の精度でこれを行うことができました。したがって、これは、このブレイン マシン インターフェイス スタイルのデコードが実際に可能であることを示す最初のデモンストレーションのようなものだと考えています」とマティス氏は語った。
世界の他の研究者は最近、AI を使用して脳信号を解読する画期的な進歩を遂げました。つい先週、テキサス州オースティンのチームは、誰かの脳の活動をテキストの連続ストリームに変換できるシステムを発表した。
日本の大阪大学のチームが3月に行った別の研究では、AIがどのように脳スキャンを読み取り、人が見た画像を再現できるのかが明らかになった。
脳信号のみに基づいて人間が見ているものを完全に再構築することはまだ不可能ですが、CEBRA は神経科学を超えて臨床応用できる可能性があると開発者らは考えています。
「視覚神経補綴などに使用でき、視力を回復したり腕を動かしたりできる可能性があります。したがって、麻痺している患者や、この方法で回復、さらには強化を望んでいる患者も同様です」とマティス氏は付け加えた。
ローゼンタール氏は、CEBRA のようなテクノロジーには大きな可能性があることに同意します。
「私たちは現在、マウスの脳内で何が起こっているかを観察することを可能にする驚くべき量の新技術を持っています」とローゼンタール氏は語った。
「脳を開くためにマウスを殺さなくても、起こっていることを追跡できるこれらの小さなマーカーを開発できることは、非常に役立ちます」と彼女は付け加えた。
このストーリーの詳細については、上のメディア プレーヤーでビデオをご覧ください。