Новый ИИ, разработанный международной командой с участием UCL, может переводить необработанные данные о мозговой активности. Новый метод может ускорить поиск связи между деятельностью мозга и поведением.

Новую разработку создали вместе с Институтом системной нейробиологии Кавли в Тронхейме и Институтом когнитивных наук и наук о мозге Макса Планка в Лейпциге. Авторы создали сверхточную нейронную сеть — это особый тип алгоритма глубокого обучения, который способен декодировать множество различных видов поведения и стимулов из разных областей мозга.

Нейробиологи записывают все больше и больше данных из мозга, но понимание информации, содержащейся в этих данных, иначе говоря, чтение нейронного кода, все еще остается сложной проблемой, – Маркус Фрей, ведущий автор исследования.

Фрей отмечает, что они в команде хотели разработать автоматический метод анализа необработанных нейронных данных различных типов без необходимости их расшифровки вручную.

Они протестировали ИИ на нейронных сигналах крыс и обнаружили, что их разработка способна точно предсказывать положение, направление головы и скорость бега животных. Даже без ручной обработки результаты были точнее, чем то, что получено с помощью метода обычного анализа. Также ИИ смог предугадать движения рук людей.

Старший автор и профессор Касвелл Барри отметил, что существующие методы анализа сигналов мозга пропускают много потенциальной информации в нейронных записях. Проблема в том, что мы можем декодировать только те элементы, которые понимаем, подчеркивает он.

Однако новый ИИ может получить доступ к гораздо большему количеству нейронного кода. Он декодирует нейронные данные более точно и, что важно, не ограничен существующими знаниями.

Авторы планируют развивать разработку, чтобы она смогла предсказывать когнитивные процессы более высокого уровня, например, рассуждение или решение проблем.