Una de las tecnologías utilizadas en la decodificación cerebral es la resonancia magnética funcional (fMRI), que es capaz de determinar estados cerebrales mientras se llevan a cabo determinadas funciones mentales. Un ejemplo es la reconstrucción de estímulos visuales, y un grupo de investigadores ha determinado una manera de extraer datos más limpios y precisos, como Informes de Engadget.
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Esencialmente, algunos investigadores chinos aplicó algoritmos de redes neuronales al proceso de mapear los datos de un escáner cerebral con lo que ve una persona. Como se puede ver en la siguiente ilustración, los algoritmos logran distintos grados de precisión al recrear lo que una persona ve mediante la exploración por resonancia magnética funcional en tiempo real.
El modelo de vista múltiple generativa profunda (GDDM) del investigador proporciona una representación asombrosa de las letras que ve un sujeto de prueba. Esto significa que el proceso de decodificación consiste esencialmente en leer la mente del sujeto y mostrar los resultados en la pantalla. Mientras Los detalles técnicos son increíblemente complejos., el concepto general es relativamente simple: utilizar algoritmos de redes neuronales para hacer que el mapeo de datos en tiempo real sea mucho más preciso.
Las aplicaciones de este tipo de tecnología son asombrosamente apasionantes. Si bien esta investigación en particular solo manejó el procesamiento cerebral de datos visuales simples, sistemas más precisos podrían manejar imágenes más complejas e incluso videos. Si la tecnología avanza hasta ese punto, entonces se podrían desarrollar aplicaciones para Usar el cerebro para controlar dispositivos., analizar sueños y crear una cura para la ceguera.
El trabajo futuro tendrá como objetivo perfeccionar los algoritmos y las redes neuronales con miras a reconstruir la visión dinámica. Además, los investigadores están estudiando cómo utilizar las mediciones de imágenes por resonancia magnética funcional para la decodificación de múltiples sujetos. Si tienen éxito, no pasará mucho tiempo antes de que los científicos puedan leer nuestras mentes y actuar en base a esos datos, lo cual es una propuesta prometedora y aterradora.
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