脳信号の理解と解読に向けた重要な一歩として、ローザンヌ工科大学 (EPFL) の研究者らは、CEBRA と呼ばれる革新的な機械学習アルゴリズムを開発しました。
このアルゴリズムは、脳のダイナミクスを驚くべき精度で捕捉する人工ニューラル ネットワーク モデルを作成することができ、脳信号のみに基づいて被験者が見ているものを再構築することに近づけます。
CEBRA、数学的驚異
EPFL 研究者らは、この独自のアルゴリズムを使用して、マウスが映画を見ているときに見たものを解読できることを示しました。ビデオのデコードに使用されたデータは、アレン研究所を通じて取得され、記録された脳信号から構成されているか、マウスの脳の視覚野領域に挿入された電極または光プローブを介して脳活動を測定することによって直接取得されました。
の能力アルゴリズム 合成データを再構築する能力は、他の既存のアルゴリズムをはるかに上回ります。自分で見てみてください。
EPFL は神経科学を超えます
CEBRA の応用可能性は神経科学を超えています。 このアルゴリズムは、動物の行動データや遺伝子発現データなど、あらゆるデータセットに適用できます。 これにより、刺激的な臨床応用の可能性が開かれ、CEBRA は脳などの複雑なシステムを理解するための主要な貢献者として位置付けられます。
より正確には？ この研究は、EPFL チームが主導したものです。 マッケンジー・マティスは、高性能ブレイン マシン インターフェイス (BMI) に向けた重要な一歩を表しています。神経科学の新しい原理を発見するための有望なプラットフォーム。そして、レトロ思考の愛好家にとっては、動物さえも潜在的な「カメラ」に変える方法です。この研究は権威ある科学誌ネイチャーに掲載されました（ここであなたにリンクします）、この分野における決定的な転換点を示しています。
要約すると
CEBRA アルゴリズムは、脳が視覚情報を処理する方法についての理解における飛躍的な進歩を表しています。この知識を実際のアプリケーションに使用できる可能性は (いつものように、良くも悪くも) 計り知れません。
神経科学と機械学習の組み合わせは、私たちに未来の映画を見せ始めたばかりです。
