L’intelligenza artificiale analizza il cervello e disegna ciò che vediamo (Video)

Ricercatori russi hanno utilizzato una tecnica non invasiva che visualizza l’attività cerebrale di una persona, ricreando immagini in movimento sorprendentemente accurate di ciò che i nostri occhi vedono realmente. La tecnica in futuro potrebbe essere impiegata nel trattamento del disturbo cognitivo o nei dispositivi di riabilitazione post-ictus che sono controllati dai pensieri di un paziente.
Gli scienziati non è la prima volta che decifrano i modelli di attività cerebrale delle persone per generare immagini. Tali metodi, tuttavia, solitamente si basano sulla risonanza magnetica funzionale o sui neuroni impiantati chirurgicamente, che possono essere invasivi e onerosi, limitando così il potenziale delle applicazioni quotidiane.
La nuova tecnica pubblicata sulla rivista bioRxiv sviluppata dai ricercatori dell’Istituto di Fisica e Tecnologia di Mosca (Mipt) e della Società Russa Neurobotica è molto più versatile, si basa sull’elettroencefalografia, o EEG, attraverso alcuni elettrodi sistemati sul cuoio capelluto, misura l’attività elettrica cerebrale, riproducendola, su uno schermo, sotto forma di una serie di onde.
Grigory Rashkov del team di ricercatori del Mipt, Programmatore presso Neurobotica, ha detto:
«I ricercatori pensavano che studiare i processi cerebrali tramite EEG fosse come capire la struttura interna di un motore a vapore analizzando il fumo lasciato indietro da un treno a vapore, non ci aspettavamo che contenesse informazioni sufficienti per ricostruire parzialmente un’immagine osservata da una persona. Eppure si è scoperto che era possibile».
I volontari durante l’esperimento hanno dovuto guardare 20 minuti di frammenti video di YouTube di 10 secondi. I video sono stati raggruppati in cinque categorie: forme astratte, cascate, facce umane, meccanismi mobili e sport motoristici.
I ricercatori nella prima fase dell’esperimento hanno dimostrato che analizzando i dati EEG, potevano distinguere ciascuna categoria video; nella seconda fase, hanno sviluppato due reti neurali (algoritmi Intelligenza Artificiale) e selezionato tre categorie casuali tra le cinque originarie.
La prima rete era responsabile della generazione d’immagini casuali specifiche per categoria iniziando dal “rumore”, mentre l’altra ha generato un “rumore” simile a quello dei dati EEG. Le due reti hanno poi operato insieme per convertire il segnale EEG, in questo modo l’attività cerebrale ha prodotto immagini reali che imitano ciò che i soggetti del test stavano effettivamente osservando.
I ricercatori, infine, dopo aver addestrato le reti neurali, dalle stesse categorie video, ai soggetti del test hanno mostrato video completamente nuovi che non avevano mai visto; mentre guardavano i video, l’attività cerebrale registrata era inserita nelle reti neurali. Le immagini generate nel test sono state facilmente classificate con una precisione del 90% (vedi video).

Grigory Rashkov in conclusione ha detto:
«Il dispositivo inoltre, possiamo usarlo come base per un’interfaccia cervello-computer che funziona in tempo reale. È abbastanza rassicurante. Le interfacce neurali invasive previste da Elon Musk con la tecnologia attuale, devono affrontare le sfide della complessa chirurgia e del rapido deterioramento dovuto a processi naturali. Ci auguriamo di poter progettare interfacce neurali più economiche, che non richiedano l’impianto».

Pino Silvestri

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Pino Silvestri, blogger per diletto, fondatore, autore di Virtualblognews, presente su Facebook e Twitter.
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