L’une des technologies utilisées dans le décodage cérébral est l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), capable de déterminer les états du cerveau pendant l’exécution de certaines fonctions mentales. Un exemple est la reconstruction d'un stimulus visuel, et un groupe de chercheurs a déterminé un moyen d'extraire des données plus propres et plus précises, comme Rapports Engadget.
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Essentiellement, certains chercheurs chinois appliqué des algorithmes de réseau neuronal au processus de cartographie des données d’analyse cérébrale avec ce qu’une personne voit. Comme le montre l’illustration ci-dessous, les algorithmes atteignent différents degrés de précision en recréant ce qu’une personne voit à l’aide de l’analyse IRMf en temps réel.
Le modèle Deep Generative Multiview (GDDM) du chercheur fournit une représentation étrange des lettres visualisées par un sujet de test. Cela signifie que le processus de décodage consiste essentiellement à lire dans l’esprit du sujet et à afficher les résultats à l’écran. Alors que les détails techniques sont incroyablement complexes, le concept global est relativement simple: utiliser des algorithmes de réseau neuronal pour rendre la cartographie des données en temps réel beaucoup plus précise.
Les applications de ce type de technologie sont incroyablement passionnantes. Bien que cette recherche particulière ne porte que sur le traitement cérébral de données visuelles simples, des systèmes plus précis pourraient potentiellement traiter des images plus complexes, voire des vidéos. Si la technologie progressait à ce point, des applications pourraient alors être développées pour utiliser le cerveau pour contrôler des appareils, analysez les rêves et créez un remède contre la cécité.
Les travaux futurs viseront à perfectionner les algorithmes et les réseaux de neurones en vue de reconstruire la vision dynamique. De plus, les chercheurs étudient comment utiliser les mesures d’imagerie IRMf pour le décodage multi-sujets. S’ils réussissent, il ne faudra pas longtemps avant que les scientifiques puissent lire dans nos pensées et agir sur la base de ces données – ce qui est à la fois une proposition prometteuse et terrifiante.
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